Le livre est organis comme suit: Le chapitre 1 d crit le processus de d veloppement de logiciels, la n cessit d'estimer l'effort et les diff rentes approches des techniques algorithmiques d'estimation de l'effort. Le chapitre 2 pr sente une tude documentaire des approches existantes en mati re d'estimation de l'effort et fournit un rapport d taill sur la combinaison non algorithmique des approches afin d'am liorer la pr cision de l'estimation. Le chapitre 3 propose une nouvelle m thode d'estimation de l'effort bas e sur la logique floue avec une taille de point de fonction. La fonction d'appartenance triangulaire floue est utilis e avec le param tre de taille dans le point de fonction. Ce mod le est compar au mod le COCOMO pour sa pr cision. Le chapitre 4 propose un sch ma neuro-flou adaptatif qui int gre le concept de r seau neuronal artificiel et de logique floue. Le chapitre 5 propose l'optimisation par essaim particulaire et l'algorithme hybride K means pour le regroupement des donn es, et l'effort est estim l'aide d'un r seau neuronal et d'une estimation bas e sur l'analogie. Le chapitre 6 est une comparaison de tous les mod les propos s dans quatre exp riences. Les mesures utilis es sont MRE, MAE, MBRE et MIBRE. Les r sultats montrent que les algorithmes neuro-flous et de clustering sont les meilleurs pour estimer l'effort logiciel.
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