Sperimentazione del tabu search per la stima dello sforzo di sviluppo del software

Molte aziende che sviluppano prodotti software utilizzano dei metodi di stima dello sforzo di sviluppo del software. In questo modo possono effettuare una previsione di quello che sarà lo sforzo impiegato per sviluppare un nuovo progetto. Tra le tecniche di stima di costo più utilizzate in letteratura, citiamo Stepwise Regresion (SWR) e Case Base Reasoning (CBR). Di recente sono state adottate anche delle tecniche di tipo search-based, come gli algoritmi genetici, i quali hanno prodotto buoni risultati. Nell’ambito search-based esistono anche altre tecniche efficaci, ma che in realtà non sono state utilizzate per la stima del costo di sviluppo del software. Tra queste, in particolare, troviamo la tecnica metaeurstica del tabu search. Nel lavoro di tesi sono state applicate le tecniche SWR, CBR e algoritmi genetici su un dataset di dominio pubblico, ma soprattutto è stato sperimentato un algoritmo tabu search per lo stesso scopo. Sono stati definiti quindi i vari parametri del tabu search, ossia la rappresentazione di una soluzione, le mosse adottate per far evolvere una soluzione, il criterio d’aspirazione, la tabu-list e il criterio d’arresto. In particolare, sono state definite anche varie configurazioni, ciascuna avente una diversa funzione di fitness. Le funzioni di fitness adottate sono MMRE, PRED(0.25), MMRE / PRED e il test di significatività di Wilcoxon. Questa scelta si propone come un’alterativa agli usi più comuni della sola funzione di fitness MMRE per la stima dello sforzo. E’ stato impiegato un approccio Hold-Out, costruendo, per ciascuna configurazione prevista, il modello di predizione, e successivamente conducendo la validazione del modello attraverso i valori delle statistiche sommarie MMRE, PRED(0.25) e MdMRE. Inoltre è stata anche condotta una analisi dei boxplot dei valori assoluti dei residui. Entrambe le valutazioni sono state applicate ad ogni esecuzione del tabu search ed ai casi di SWR, CBR e algoritmi genetici. E’ stato inoltre condotto un test di significatività di Wilcoxon tra il tabu search e le tecniche MeanEffort, MedianEffort, SWR, CBR e algoritmi genetici.
Si può concludere dicendo che la tecnica del tabu search non presenta una differenza significativa rispetto alle tecniche SWR, CBR e algoritmi genetici, anche se riscontriamo una differenza per quanto riguarda le statistiche sommarie e le distribuzioni dei residui in valore assoluto. Al contrario, la metaeuristica è significativamente migliore delle tecniche più semplici MeanEffort e MedianEffort. Quest’ultimo risultato conduce al fatto che il tabu search può essere applicato tranquillamente da una qualche azienda che desidera effettuare la stima dello sforzo per un nuovo progetto software. In realtà questa superiorità del tabu search si è verificata, nello studio condotto, soltanto quando si utilizzano, come funzioni di fitness PRED(0.25) e test di significatività di Wilcoxon. Quest’ultima osservazione è di notevole importanza, in quanto, mentre gli studi più noti condotti attraverso tecniche search-based hanno utilizzato MMRE come funzione di fitness, nel nostro caso osserviamo che l’impiego di funzioni di fitness diverse da MMRE conducono a risultati migliori.