{"id":54610,"date":"2018-03-09T22:42:19","date_gmt":"2018-03-09T22:42:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aplicacion-de-tecnicas-de-clustering-para-la-estimacion-del-esfuerzo-en-la-construccion-de-proyectos-software\/"},"modified":"2018-03-09T22:42:19","modified_gmt":"2018-03-09T22:42:19","slug":"aplicacion-de-tecnicas-de-clustering-para-la-estimacion-del-esfuerzo-en-la-construccion-de-proyectos-software","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/aplicacion-de-tecnicas-de-clustering-para-la-estimacion-del-esfuerzo-en-la-construccion-de-proyectos-software\/","title":{"rendered":"Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de clustering para la estimaci\u00f3n del esfuerzo en la construcci\u00f3n de proyectos software"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Miguel Garre Rubio <\/strong><\/h2>\n<p>Los modelos param\u00e9tricos de estimaci\u00f3n de coste del software basados en la utilizaci\u00f3n de una \u00fanica ecuaci\u00f3n que representa a toda una base de datos de proyectos, ofrecen resultados poco satisfactorios. Esto se debe a diversas razones, una de las cuales reside en el heterogeneidad de los proyectos utilizados en la obtenci\u00f3n de dicha ecuaci\u00f3n. se trata entonces de procurar salvar este inconveniente. Para conseguir esto, surgel a idea de dividir esta base de datos de proyectos en grupos de ellos, de manera que los proyectos integrantes sean m\u00e1s homog\u00e9neos entre s\u00ed. Para realizar esta divisi\u00f3n de una forma autom\u00e1tica y de manera que, efectivamente, proyectos similares se encuentren en el mismo grupo, se recurre a t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, en concreto a algoritmos de agrupamiento autom\u00e1tico o clustering. de ello surge un nuevo modelo, al que se le denomina modelo de estimaci\u00f3n param\u00e9trico segmentado. Consiste en la obtenci\u00f3n de un conjunto de clusters, o grupos de proyectos, tras la aplicaci\u00f3n de un algoritmo de clustering sobre la totalidad de la base de datos de proyectos. Los clusters as\u00ed obtenidos ofrecen unas caracter\u00edsticas m\u00e1s homog\u00e9neas que las que presentaban por separado los proyectos que los constituyen. para cada uno de los grupos de proyectos obtenidos de esta manera se obtendr\u00eda, mediante an\u00e1lisis de regresi\u00f3n, su propia ecuaci\u00f3n param\u00e9trica. Estas ecuaciones ofrecen, en t\u00e9rmino medio, despu\u00e9s de las pruebas realizadas, mejores resultados que el uso exclusivo de una \u00fanica ecuaci\u00f3n para todos los proyectos de la base de datos. este proceso se puede repetir de forma recursiva, si se considera conveniente, de manera que sucesivamente se proceda al refinamiento de los clusters que se van constituyendo. dividir directamente los proyectos de la base de datos, no aprovecha el conocimiento previo que se pueda tener por parte de expertos sobre el comportamiento de los mismos. con el fin de analizar este aspecto, se han realizado diferentes experimentos, que antes de llevar a cabo el proceso de clusterizaci\u00f3n, realizan un particionado previo de los proyectos, utilizando el conocimiento que personas expertas tiene sobre la influencia que tienen ciertos conductores de coste sobre el esfuerzo que requiere la realizaci\u00f3n de un proyecto. De esta manera, a la hora de aplicar el algoritmo de agrupamiento, se partir\u00e1 de la experiencia y conocimiento ofrecido por estos expertos, que se utilizar\u00e1 para realizar un particionado previo de los datos. la forma en la que se ha llevado a cabo la evaluaci\u00f3n del nuevo modelo param\u00e9trico segmentado ha consistido en la comparaci\u00f3n del modelo param\u00e9trico cl\u00e1sico, mediante la utilizaci\u00f3n de los \u00edndices mmre (mean magnitude of relative error) y pred(\/) (prediction level). Estos \u00edndices han mostrado unos resultados m\u00e1s satisfactorios utilizando el modelo aqu\u00ed expuesto que utilizando el tradicional.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de clustering para la estimaci\u00f3n del esfuerzo en la construcci\u00f3n de proyectos software<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de clustering para la estimaci\u00f3n del esfuerzo en la construcci\u00f3n de proyectos software <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Miguel Garre Rubio <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 19\/09\/2006<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Juan  Jose Cuadrado Gallego<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: daniel Rodr\u00edguez Garc\u00eda <\/li>\n<li>Francisco Ruiz gonzalez (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 ramon Hilera gonzalez (vocal)<\/li>\n<li>mercedes Ruiz carreira (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Miguel Garre Rubio Los modelos param\u00e9tricos de estimaci\u00f3n de coste del software basados en la utilizaci\u00f3n de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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