Das Buch ist wie folgt gegliedert: Kapitel 1 beschreibt den Softwareentwicklungsprozess, die Notwendigkeit der Aufwandssch tzung und die verschiedenen Ans tze der algorithmischen Aufwandssch tzungstechniken. Kapitel 2 stellt eine Literatur bersicht ber die vorhandenen Ans tze zur Aufwandssch tzung vor und liefert einen detaillierten Bericht ber die nicht-algorithmische Kombination von Ans tzen zur Verbesserung der Sch tzgenauigkeit. In Kapitel 3 wird eine neue Methode zur Aufwandssch tzung vorgeschlagen, die auf Fuzzy-Logik mit Funktionspunktgr e basiert. Die dreieckige Fuzzy-Zugeh rigkeitsfunktion wird mit einem Gr enparameter im Funktionspunkt verwendet. Dieses Modell wird hinsichtlich seiner Genauigkeit mit dem COCOMO-Modell verglichen. In Kapitel 4 wird ein adaptives Neuro-Fuzzy-Schema vorgeschlagen, das das Konzept des k nstlichen neuronalen Netzes und der Fuzzy-Logik integriert. Kapitel 5 schl gt die Partikelschwarmoptimierung und den K-Mittel-Hybridalgorithmus zum Clustern der Daten vor, und der Aufwand wird mit Hilfe eines neuronalen Netzes und einer analogiebasierten Sch tzung gesch tzt. Kapitel 6 ist ein Vergleich aller vorgeschlagenen Modelle in vier Experimenten. Die verwendeten Metriken sind MRE, MAE, MBRE und MIBRE. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl der Neuro-Fuzzy- als auch der Clustering-Algorithmus die beste Sch tzung des Softwareaufwands darstellen.
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