基于事例推理的装备软件成本估算研究

　　无法准确估算出武器装备系统软件部分的成本就不能准确估算整个武器装备系统的成本,也就不能给武器装备进行科学定价。装备软件成本估算是指武器装备系统中的软件在其开发以前对于其所需的时间、工作量等做出经验性的估计。一般而言,装备软件具有民用软件的一般特点,因此用于民用软件的成本估算方法和模型同样适用于装备软件成本估算。

　　各国的软件工程研究者和研究机构已经对软件成本估算做了很多的研究和探索工作,并且总结出一些经验模型,如: Putnam于1978年提出的Put-nam模型、InternationalFunction PointUsersGroup的FPT(功能点)模型、Boehm提出的结构化成本估算模型———COCOMO等。其中, Boehm在1994年发表的COCOM0Ⅱ模型在实践中估算的软件开发成本与实际成本相差不到20%,已经成为世界上使用最广泛的模型之一[1]。以上几个常用的方法和模型,主要通过经验公式以及软件开发人员和项目规模驱动因素之间的函数关系来进行,这种方法在实际应用中通常受到成本驱动因素的不确定性和函数关系式难以确定的制约。从软件成本估算既要准确又要方便快捷的基本要求的角度出发,笔者提出了基于事例推理(Case Based Reasoning,简称CBR)的装备软件成本估算方法。

　　1　CBR基本原理

　　CBR是一种问题解决方法和学习方法,其基本原理是:以事例为基础进行推理,把人们以往的经验存成一个个的事例,当面临新的问题时,就可以对事例库进行搜索,找到合适的事例作为参考,这其实是实现经验的重用;如果对找到的事例有不满之处,就可以进行改写以适应当前情况,改写后的事例将被再次存入事例库,以便下次使用时作为参考,这其实是实现经验的自学习。CBR的原理被描述为一个CBR循环,这个循环包括4部分(也称为4R循环):一是检索(Retrieve),从事例库中检索最相似的事例;二是重用(Reuse),重新利用检索得到的目标事例进行求解;三是修改(Revise),为了适应新问题,需要随时对目标事例进行修改;四是保存(Retain),方案确定生效后,保存在事例库中。

　　CBR方法能有效解决知识表达困难或者无法表达的领域问题,准确地分析所要解决的具体问题,非常适用于需要借鉴以往经验的情况。构建基于CBR的装备软件成本估算模型的优势表现在以下几个方面[2]: 1)软件产品成本驱动因素的相互关系被作为实例存储,而不是作为数学公式和相应的约束表达存储; 2)判断和决策建立在解决相关问题的经验的基础上,而非形式化规则或公式; 3)不需要在现有的事例和因素间建立确定的属性匹配关系;4)允许非数值化的软件产品特征作为成本驱动因素。

　　2　基于CBR的装备软件成本估算系统结构和实现流程