Ứng dụng logic mờ giải bài toán ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm theo mô hình agile

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ DUY TUẤN ỨNG DỤNG LOGIC MỜ GIẢI BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG NỖ LỰC PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM THEO MÔ HÌNH AGILE TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Khoa học máy tín

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

LÊ DUY TUẤN

ỨNG DỤNG LOGIC MỜ GIẢI BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG

NỖ LỰC PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM THEO MÔ HÌNH AGILE

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Khoa học máy tính

Đà Nẵng – Năm 2019

Công trình được hoàn thành tại

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Người hướng dẫn khoa học: TS LÊ THỊ MỸ HẠNH

Phản biện 1: TS Huỳnh Hữu Hưng

Phản biện 2: TS Phạm Văn Trung

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt

nghiệp thạc sĩ Khoa học máy tính họp tại Trường Đại học Bách

khoa vào ngày 02 tháng 06 năm 2019

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

Trung tâm Học liệu và truyền thông, Trường Đại học Bách khoa,

Đại học Đà Nẵng

Thư viện Khoa CNTT, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng

Đà Nẵng – Năm 2019

MỞ ĐẦU

I Lý do chọn đề tài

Trong quản lý dự án phần mềm, khâu ước ước lượng được xem là vấn đề trực tiếp ảnh hưởng đến sự thành công hay thất bại của một dự án phần mềm Thực tế đã có rất nhiều dự án thất bại do trong khi thực hiện dự án quá trình ước lượng không chính xác dẫn đến kế hoạch bị phá sản Trong quá trình thực hiện dự án ta không thể tính toán, ước lượng chính xác tuyệt đối được chi phí để phát triển phần mềm, tuy nhiên nếu các con số dự đoán nằm trong khoảng cho phép

sẽ góp phần giảm rủi ro cho dự án phần mềm Do đó, nếu ta có một phương pháp ước lượng phần mềm hiệu quả thì sẽ hạn chế được sự thất bại của một dự án phần mềm

Hiện nay mô hình phát triển phần mềm linh hoạt (Agile Software Development) gọi tắt là Agile đã trở nên rất phổ biến trong ngành phát triển phần mềm, mô hình này khắc phục được những hạn chế của các phương pháp phát triển phần mềm truyền thống, góp phần tạo ra phần mềm có thể đáp ứng đúng theo yêu cầu khách hàng trong thời gian ngắn nhất với hiệu quả cao nhất Tuy nhiên, cũng như các phương pháp truyền thống khác, khâu ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm theo mô hình Agile cũng đóng vai trò quyết định đến

sự thành công của một dự án phần mềm

Dựa trên lý thuyết logic mờ và xét thấy có sự liên quan trong quá trình ước lượng nỗ lực đến logic mờ Do đó, tôi đề xuất chọn luận văn cao học:

"Ứng dụng logic mờ giải bài toán ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm theo mô hình Agile"

II Mục đích nghiên cứu

Xây dựng được ứng dụng hỗ trợ ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm có ứng dụng logic mờ áp dụng vào mô hình Agile để

phát triển phần mềm, qua đó góp phần nâng cao hiệu quả cho dự án phần mềm

III Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

1 Mục tiêu:

- Nắm vững lý thuyết về công nghệ phần mềm và kiến thức

về ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm

- Nắm vững mô hình phát triển phần mềm Agile

- Nắm vững về lý thuyết logic mờ và áp dụng được logic mờ vào bài toán ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm

- Xây dựng được ứng dụng để hỗ trợ ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm

2 Nhiệm vụ:

- Nghiên cứu mô hình phát triển phần mềm linh hoạt ở thực tiễn

- Nghiên cứu lý thuyết logic mờ và tình hình ứng dụng logic

mờ vào bài toán ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm ở hiện tại

- Tìm hiểu và cài đặt thuật toán có ứng dụng logic mờ vào bài toán ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm

- Thực nghiệm và đánh giá giá kết quả theo yêu cầu mà đề tài đặt ra

IV Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Mô hình phát triển phần mềm Agile

- Lý thuyết ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm

- Lý thuyết Logic mờ và ứng dụng của logic mờ

V Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp lý thuyết

- Phương pháp phân tích và tổng hợp

- Phương pháp thực nghiệm

VI Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

- Nghiên cứu và vận dụng được mô hình phát triển phần mềm Agile trong công việc quản lý dự án phần mềm

- Nắm vững phương pháp ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm

- Nắm vững được lý thuyết về logic mờ và áp dụng được vào bài toán nỗ lực phát triển phần mềm

- Xây dựng được ứng dụng hỗ trợ ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm để có thể áp dụng vào các dự án thực tế

- Kết quả nghiên cứu có thể làm tài liệu tham khảo trong quá trình ước lượng nỗ lực phát triển phần mềm cho các dự án phần mềm

VII Dự kiến kết quả đạt đƣợc

- Biết được mô hình phát triển phần mềm Agile

- Biết được kiến thức về logic mờ và ứng dụng kiến thức về logic mờ để áp dụng vào bài toán ước lượng chi phí

- Xây dựng được ứng dụng để minh họa cho nội dung luận văn

- Có kết quả thực nghiệm để đánh giá tính thực tế của đề tài

CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

CƠ SỞ LÝ THUYẾT ƯỚC LƯỢNG NỖ LỰC PHÁT TRIỂN

PHẦN MỀM 1.1 Tổng quan ước lượng phần mềm

Ước lượng là công việc tính toán gần đúng một đại lượng nào đó dựa trên các tập dữ liệu liên quan đến đại lượng đó Cũng giống như bất cứ một dự án nào khác, dự án phần mềm cũng cần phải ước lượng các đại lượng trên với mục đích:

- Dự toán chi phí hợp lý

- Sự chính xác cao

- Đảm bảo tiến độ

- Kiểm soát dự án tốt hơn

- Thể hiện được sự chuyên nghiệp

1.2 Các bước cơ bản trong ước lượng phần mềm

Các bước chính trong ước lượng dự án phần mềm là:

- Ước lượng kích thước, phạm vi dự án

- Ước lượng nỗ lực

- Ước lượng tiến trình

- Ước lượng chi phí

1.3 Các phương phương pháp ước lượng

Ước lượng phần mềm là một quá trình phức tạp Đầu vào của quá trình ước lượng là các thông số, các thông số này ảnh hưởng đến công việc thực hiện của dự án, có thể chia các thông số thành các loại sau:

- Thông số về sản phẩm

- Thông số về môi trường

- Thông số về đội ngũ phát triển:

Các phương pháp ước lượng nỗ lực có thể được sử dụng:

- Ước lượng dựa vào chuyên gia:

- Ước lượng dựa vào các dự án cũ:

- Ước lượng bằng các mô hình thực nghiệm:

1.4 Tổng quan mô hình Agile

Phương pháp phát triển phần mềm linh hoạt được đưa ra vào giữa những năm 90 như là một phần của sự nỗ lực chống lại những phương pháp “nặng nề” – điển hình bởi những quy định khắt khe Ban đầu chúng được gọi là “phương pháp nhẹ” Đến năm 2001, 17 thành viên nổi bật của cộng đồng phát triển phần mềm linh hoạt đã gặp gỡ tại Snowbird, Utah để thảo luận về cách thức tạo ra phần mềm linh hoạt hơn, nhanh hơn và hướng con người hơn Họ đã thông qua tên gọi chính thức “phương pháp linh hoạt”

1.4.1 Mô hình phát triển phần mềm Agile

Agile là mô hình phát triển phần mềm linh hoạt, dựa trên phương thức lặp (iterative) và tăng trưởng (incremental) Nó sẽ gắn kết khách hàng vào quy trình phát triển của phần mềm, mọi người cố gắng cho ra sản phẩm càng nhanh càng tốt Sau đó đưa cho khách hàng dùng thử và phản hồi lại, đội ngũ phát triển sẽ tiếp tục phát triển các giai đoạn tiếp theo Tùy vào dự án mà thời gian release ra sản phẩm dài hay ngắn (có thể 2 tuần, cũng có thể 1 tháng…)

1.4.2 Tuyên ngôn phát triển phần mềm Agile và các nguyên lý

Tuyên ngôn phát triển phần mềm Agile [2]

- Tuyên ngôn 1: Cá nhân và sự tương tác hơn là quy trình và công cụ

- Tuyên ngôn 2: Phần mềm chạy tốt hơn là tài liệu đầy đủ

- Tuyên ngôn 3: Cộng tác với khách hàng hơn là đàm phán hợp đồng:

- Tuyên ngôn 4: Phản hồi với các thay đổi hơn là bám sát kế hoạch:

12 nguyên lý sau tuyên ngôn Agile [3]

- Ưu tiên cao nhất là thỏa mãn khách hàng thông qua việc chuyển giao sớm và liên tục các phần mềm có giá trị

- Chào đón việc thay đổi yêu cầu, thậm chí rất muộn trong quá trình phát triển Các quy trình linh hoạt tận dụng sự thay đổi cho các lợi thế cạnh tranh của khách hàng

- Thường xuyên chuyển giao phần mềm chạy tốt tới khách hàng, từ vài tuần đến vài tháng, ưu tiên cho các khoảng thời gian ngắn hơn

- Nhà kinh doanh và nhà phát triển phải làm việc cùng nhau hàng ngày trong suốt dự án

- Xây dựng các dự án xung quanh những cá nhân có động lực Cung cấp cho họ môi trường và sự hỗ trợ cần thiết, và tin tưởng

họ để hoàn thành công việc

- Phương pháp hiệu quả nhất để truyền đạt thông tin tới nhóm phát triển và trong nội bộ nhóm phát triển là hội thoại trực tiếp

- Phần mềm chạy tốt là thước đo chính của tiến độ

- Các quy trình linh hoạt thúc đẩy phát triển bền vững Các nhà tài trợ, nhà phát triển, và người dùng có thể duy trì một nhịp độ liên tục không giới hạn

- Liên tục quan tâm đến các kĩ thuật và thiết kế tốt để gia tăng sự linh hoạt

- Sự đơn giản – nghệ thuật tối đa hóa lượng công việc chưa xong – là căn bản

- Các kiến trúc tốt nhất, yêu cầu tốt nhất, và thiết kế tốt nhất

sẽ được làm ra bởi các nhóm tự tổ chức

- Đội sản xuất sẽ thường xuyên suy nghĩ về việc làm sao để trở nên hiệu quả hơn, sau đó họ sẽ điều chỉnh và thay đổi các hành vi của mình cho phù hợp

1.4.3 Các đặc trƣng của mô hình Agile

- Tính lặp:

- Tính tăng trưởng và tiến hóa

- Tính thích nghi

- Nhóm tự tổ chức và liên chức năng:

- Quản lý tiến trình thực nghiệm:

- Giao tiếp trực diện:

- Phát triển dựa trên giá trị

1.5 Giới thiệu Scrum

1.5.1 Giới thiệu

Scrum là một phương pháp Agile dùng cho phát triển sản phẩm Scrum là một khung quản lý dự án được áp dụng rất rộng rãi,

từ những dự án đơn giản với một nhóm phát triển nhỏ cho đến những

dự án có yêu cầu rất phức tạp với hàng trăm người tham gia, và kể cả những dự án đòi hỏi khung thời gian cố định Trong Scrum, công việc được thực hiện bởi nhóm Scrum thông qua từng phân đoạn lặp liên tiếp nhau được gọi là Sprint Để hiểu được Scrum thì cần hiểu nguyên lý của Scrum, các Vai trò, Tạo tác, Sự kiện và sự vận hành của một vòng đời Scrum

1.5.2 Khung làm việc Scrum

1 Sprint Planning (Họp Kế hoạch Sprint

2 Daily Scrum (Họp Scrum hằng ngày):

3 Sprint Review (Họp Sơ kết Sprint):

4 Sprint Retrospective (Họp Cải tiến Sprint

5 Sprint Planning (Họp Kế hoạch Sprint):

d Ba công cụ:

- Sprint Backlog

- Burndown Chart:

1.5.3 Nguyên lý hoạt động của scrum:

Scrum chia dự án thành các vòng lặp phát triển gọi là các sprint Mỗi sprint thường mất 2- 4 tuần (30 ngày) để hoàn thành

Hình 1.1 Quy trình hoạt động Scrum

CHƯƠNG II LOGIC MỜ VÀ ỨNG DỤNG

2.1 Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Cơ sở lý thuyết về logic mờ

Năm 1965 đã ra đời một lý thuyết mới, đó là lý thuyết tập

mờ (Fuzzy set theory) do giáo sư Lotfi A Zadeh ở trường đại học Califonia – Berkeley (Mỹ) đưa ra

Từ khi lý thuyết đó ra đời nó được phát triển mạnh mẽ qua các công trình của nhiều nhà khoa học trên thế giới Năm 1972 các giáo sư Terano và Asai thiết lập ra cơ sở nghiên cứu hệ thống điều khiển mờ ở Nhật Bản Năm 1980 hãng Smith Co bắt đầu nghiên cứu điều khiển mờ cho lò hơi Từ những năm đầu thập kỷ 90 thế kỷ trước cho đến nay hệ thống điều khiển mờ (Fuzzy control system) được các nhà khoa học, các kỹ sư và sinh viên trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật đặc biệt quan tâm nghiên cứu và ứng dụng trong sản xuất và đời sống

2.1.2 Cơ sở toán học của logic mờ

Logic mờ và xác suất thống kê đều nói về sự không chắn chắn Tuy nhiên mỗi lĩnh vực đưa ra một khái niệm khác nhau về đối tượng

Trong xác suất thống kê sự không chắc chắn liên quan đến

sự xuất hiện của một sự kiện “chắc chắn” nào đó Ví dụ: Xác suất mũi tên trúng đích là 0.6 Bản thân sự kiện “trúng đích” đã được định nghĩa rõ ràng, sự không chắc chắn ở đây là có trúng đích hay không,

và được định lượng bởi mức độ xác suất (trong trường hợp này là 0.6) Loại phát biểu này có thể được xử lý và kết hợp với các phát biểu khác bằng phương pháp thống kê, như là xác suất có điều kiện chẳng hạn

2.1.3 Khái niệm về tập mờ [4]

a Tập kinh điển

b Định nghĩa tập mờ

d Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

0.4

0 0.2

0.6 0.8 1

0.8

1

0.8

Hình 2.4: Các dạng hàm liên thuộc của tập mờ

Có rất nhiều cách khác nhau để biểu diễn hàm liên thuộc của tập mờ Dưới đây là một số dạng hàm liên thuộc thông dụng:

- Hàm liên thuộc hình tam giác

- Hàm liên thuộc hình thang

- Hàm liên thuộc dạng Gauss

- Hàm liên thuộc dạng Sigmoidal

- Hàm liên thuộc hình quả chuông

2.1.4 Các phép toán của tập mờ

a Phép hợp hai tập mờ

b Phép giao của hai tập mờ

c Phép bù của một tập mờ

2.2 Logic mờ

2.2.1 Khái niệm [5]

Lôgic mờ (Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ để

thực hiện lập luận một cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo logic vị từ cổ điển Người ta hay nhầm lẫn mức độ đúng với xác suất Tuy nhiên, hai khái niệm này khác hẳn nhau; độ đúng đắn của lôgic

mờ biểu diễn độ liên thuộc với các tập được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều kiện nào

đó

Lôgic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị trong khoảng đóng 0

và 1, và ở hình thức ngôn từ, các khái niệm không chính xác như

"hơi hơi", "gần như", "khá là" và "rất" Cụ thể, nó cho phép quan hệ thành viên không đầy đủ giữa thành viên và tập hợp Tính chất này

có liên quan đến tập mờ và lý thuyết xác suất

2.2.3 Mệnh đề mờ

Các phép toán mệnh đề mờ

Phép toán kéo theo mờ

2.2.4 Các phép toán của logic mờ

Logic mờ cũng giống Logic thông thường đều quy định về các phép toán như giao, hợp, loại trừ ,cộng, phủ định….Tuy nhiên, cách tính giá trị của mỗi phép toán lại khác so với logic thông thương.Dưới đây là một vài phép toán cơ bản:

(A and B) = min (t(A), t(B)) – Phép Giao

(not - A) = 1 - t(A) - Phép phủ định

Các phép toán nay ảnh hưởng rất nhiều đến một thành phần quan trọng của hệ Fuzzy là định khoảng giá trị Đây cũng là cơ sở cho việc thiết lập các luật trong hệ Logic mờ

2.2.5 Biến ngôn ngữ

Một biến ngôn ngữ quy định đến trường nào đó có giá trị nào đó, hay nói cách khác nó chỉ đến một khoảng giá trị trong hệ thống fuzzy logic Giá trị của biến ngôn ngữ cũng là dạng từ ngữ Thông thường, người ta gắn các khoảng giá trị số cho một từ ngữ nào đó thể hiện cho nó

2.2.6 Các luật trong mô hình logic mờ

Các luật là thành phần điều khiển của một hệ thống logic mờ Các luật được thực hiện dựa trên câu lệnh IF……….THEN và một số phép toán Logic khác như AND, OR, NOT….Trong một hệ thống, nếu tập luật càng chính xác thì hiệu quả của hệ thống càng cao

2.2.7 Qui trình hoạt động của Logic mờ

Hình 2.8 Quy trình hoạt động của hệ Logic mờ

2.2.8 Một số ứng dụng

Các hệ thống con của ô tô và các phương tiện giao thông khác, chẳng hạn các hệ thống con như ABS và quản lý hơi (ví dụ Tokyo monorail)

Máy điều hòa nhiệt độ

Trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử

Các bộ lọc ngôn ngữ tại các bảng tin, diễn đàn (message board) và

phòng chát để lọc bỏ các đoạn văn bản khiếm nhã

CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG LOGIC MỜ VÀO BÀI TOÁN ƯỚC LƯỢNG NỖ LỰC PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM THEO MÔ

HÌNH AGILE 3.1 Mô hình tổng quan:

Đề xuất áp dụng logic mờ vào bài toán nỗ lực ước lượng, đầu vào gồm có các bộ dữ liệu gồm: Số Story Point, hệ số ma sát, mức độ thực hiện, yếu tố dao động

Đầu ra là các thông số đã được xử lý: Tốc độ được ước lượng, Story Size được ước lượng Từ đó ta sẽ ước lượng được thời gian và chi phí của quá trình phát triển dự án phần mềm

Hình 3.1 Mô hình đề xuất

Quy ước:

Số Story point: SP

Hệ số ma sát: FR