[发明专利]基于双目标特征筛选优化的项目开发工作量估算方法

权利要求书

1.一种基于双目标特征筛选优化的项目开发工作量估算方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)对企业历史项目进行数据搜集：分析团队开发的历史项目，借助与项目开发工作量存在相关性的度量指标对不同历史项目进行度量，最后搜集历史项目的实际开发工作量；

(2)基于两个优化目标，借助遗传算法，最终构建出多个具备非帕累托支配关系的特征子集，并根据项目主管对优化目标的偏好，从多个具备非帕累托支配关系的特征子集中选出一个特征子集；

(3)给定需要预测的新项目，借助同样的度量指标完成对该项目的度量后，根据步骤(2)中确定的特征子集和相似性度量函数，从历史项目数据集中选出与该新项目最为相似的k个项目，并根据这k个项目的开发工作量，通过计算均值，预测出新项目所需的开发工作量。

2.根据权利要求1所述的一种基于双目标特征筛选优化的项目开发工作量估算方法，其特征在于：步骤(1)中的度量指标包括团队经验、项目主管的经验、项目包含的逻辑事务数、功能点、开发环境。

3.根据权利要求1所述的一种基于双目标特征筛选优化的项目开发工作量估算方法，其特征在于：步骤(2)具体包括如下步骤：

2-1)初始化种群：

当数据集中含有n个特征，即n个度量指标时，则种群中的染色体可以使用一个n位二进串进行编码，如果第i位的取值为1，表示第i个特征被选择，如果第i位的取值为0，表示第i个特征未被选择；

在种群初始化的时候，会随机生成N个染色体，每个染色体的向量元素随机赋值，赋值为1或者赋值为0，随后基于两个优化目标，计算出每个染色体在这两个优化目标上的适应值；

第1个优化目标：其返回的是数据集中所有历史项目的开发工作量的估算精度，取值越小越好；

首先借助MRE指标可以有效度量某个历史项目的实际开发工作量和估算开发工作量间的错误率，其计算公式为：

其中xi表示历史项目i的实际开发工作量，表示历史项目i的估算开发工作量；

随后借助MMRE指标计算m个历史项目的平均误差，它的计算公式为：

基于每个染色体对应的特征子集，针对数据集中的每个历史项目，借助步骤(3)，得到其估算出的开发工作量，最终可以计算出MMRE值，该值即为染色体在第1个优化目标上对应的适应值；

第2个优化目标：返回染色体对应的特征子集规模，其取值越小越好；

2-2)基于上一种群，依次执行交叉算子和变异算子，可以生成新的染色体，其中交叉算子会根据交叉概率随机从上一种群中选出两个染色体，进行交叉并生成两个新的染色体，。变异算子则会根据变异概率从上一种群中随机选出一个染色体，进行变异并生成一个新的染色体；

2-3)将上一种群中的染色体和新的染色体合并，形成集合A，随后基于帕累托支配关系为集合A中的每个染色体计算NDR取值，首先对帕累托支配关系进行定义：

假设有两个候选解wi和wj，则wi帕累托支配wj，当且仅当：在两个优化目标下，解wi均不差于解wj，且至少存在一个优化目标，解wi要优于解wj；

随后基于NDR值选择染色体到新的种群中，首先选择NDR值为1的染色体，接着选择NDR值为2的染色体，当选择的染色体数量等于N的时候，该过程结束；

2-4)重复执行步骤2-2和步骤2-3，当达到种群指定的迭代次数后，返回当前种群中所有不被其他染色体帕累托支配的染色体，每个染色体对应一个特征子集。这些特征子集之间具备非帕累托支配关系；

2-5)根据对优化目标的偏好，可以从多个具备非帕累托支配关系的特征子集中选出一个特征子集。