Post on 09-Aug-2015
Introduction
Problème de l'estimation de l'effort nécessaire à leur réalisation.
Différentes techniques d'estimation des coûts de développement de logiciels
3
TECHNIQUE D'ESTIMATION DES COÛTS
Les modèles paramétriques
Le jugement d’expert
L’estimation par analogie
Price to Win
La méthode descendante
La méthode ascendante
La modèles non paramétriques
5
Le cerveau humain
Nombre de neurones dans le cerveau humain
100 000 000 000Nombre de connexions par neurone
10 000
7
Réseaux de neurones artificiels
Un réseau de neurone artificiel est un modèle de calcul inspiré du fonctionnement des neurones biologiques. [lire la suite]
R N AFeedForward
FeedBackward
8
PMC - Perceptron MultiCouches
Un modèle des réseaux de neurones FeedForward(propagation avant) destiné pour les classifications supervisées [exemple d’un PMC]
Couche
d’entrée
Couche
de sortie
Couche cachée
10
Réseaux de neurones artificiels
Le traitement parallèle de l’information
Avantages
Elle n'existe aucune démarche standard pour le choix des différents paramètres de la topologie d'un réseau de neurones
Inconvénients
12
Historique : Programmation génétique
L'idée de l'informatique évolutive a été introduite en 1960 par I Rechenberg dans ses travaux sur l'évolution de l’études.
Les travaux initiaux sur le sujet remontent cependant aux expériences de Schank et Abelson en 1977 à l'Université Yale.
14
Principe : Programmation génétique (GP)
• GP est une extension de l'AG, qui supprime la restriction que le chromosome représentant individuel doit être une chaîne binaire de longueur fixe.
• traditionnellement représentés dans la mémoire comme des structures arborescentes . Les arbres peuvent être facilement évalués de manière récursive.
15
Phases de la Programmation Génétique
1. Génération aléatoire de la population
2. Évaluation du fitness de chacun des individus de la population
3. Application des opérateurs de croisement, mutation, reproduction sur la population
4. Sélection des individus les mieux adaptés à leur environnement
5. Répéter les étapes 2, 3 et 4 un certain nombre de fois
16
Raisonnement à partir de cas (CBR)
Le raisonnement à partir de cas ‘’RàPC’’ (case basedreasoning(CBR)) copie ce comportement humain.
Il a la capacité de modéliser l'expérience d'experts dans de nombreux domaines de la résolution de problèmes, en adaptantdes cas antérieurs qui sont semblables au problème.
17
Raisonnement à partir de cas (CBR)
CBR a été formalisé en 4 étapes
1
2
3
Récupérer
Réutiliser
Réviser
Conserver4
18
Raisonnement à partir de cas (CBR)
échappe au nécessité de modéliser le domaine possible de voir les cas qui sont récupérés comme similaire permet également une adaptation manuelle
Exemple: Estor
Avantages
19
Applications des techniques logiciel d‘estimation
Les applications comprennent la comptabilité, la finance, la santé, la médecine, l'ingénierie la fabrication, le marketing, la prédiction de faillite, le traitement d'image, la reconnaissance de l'écriture, la reconnaissance vocale, l'inspection des produits ainsi la détection de défaut.
20
Applications des techniques logiciel d‘estimation
Les réseaux de neurones ont été appliquées avec succès à une variété de tâches du monde réel dans l'industrie, les entreprises et la science.
Quelques caractéristiques importantes de NNS sont ce qu'ils présentent les capacités de cartographie, leur capacité à généraliser, le traitement en parallèle et la tolérance faute.
CBR offre d'énormes avantages sur les autres Estimations de l'effort techniques.
21