Les modèles algorithmiques d’estimation de coût

Les modèles algorithmiques d’estimation de coût

Les métriques d’évaluation du logiciel mesurent les qualités du logiciel. Parmi ces métriques, on distingue les métriques traditionnelles et les métriques orientées objet.

Les métriques traditionnelles

Les métriques traditionnelles se divisent en deux groupes : les métriques mesurant la taille et la complexité, et les métriques mesurant la structure du logiciel. Les métriques mesurant taille et complexité les plus connus sont les métriques de ligne de code ainsi que les métriques de Halstead. Les métriques mesurant la structure d’un logiciel comme la complexité cyclomatique de McCabe se basent sur des organigrammes de traitement ou des structures de classe [10].
Le nombre cyclomatique de Mc Cabe : v(G)
La complexité Cyclomatique (complexité de McCabe), introduite par Thomas McCabe en 1976, est le calcul le plus largement répandu des métriques statiques. Conçue dans le but d’être indépendante du langage, la métrique de McCabe indique le nombre de chemins linéaires indépendants dans un module de programme et représente finalement la complexité des flux de donnés.
Il correspond au nombre de branches conditionnelles dans l’organigramme d’un programme.
Le nombre cyclomatique évalue le nombre de chemins d’exécution dans la fonction et ainsi donne une indication sur l’effort nécessaire pour les tests du logiciel.
Pour un programme qui consiste en seulement des états séquentiels, la valeur pour v(G) est 1.
Plus le nombre cyclomatique est grand, plus il y aura de chemins d’exécution dans la fonction, et plus elle sera difficile à comprendre et à tester.
Du fait que le nombre cyclomatique décrive la complexité du flux de contrôle, il est évident que les modules et les fonctions ayant un nombre cyclomatique élevé auront besoin de plus de cas de tests que celles avec une complexité de McCabe plus bas. Le principe de base est que chaque fonction devrait avoir un nombre de cas de tests au moins égal au nombre cyclomatique, pour que tous les chemins soient couverts au moins une fois.
Les constructions de langages suivants incrémentent le nombre cyclomatique :
if (…), for(…), while (…), case …:, catch (…), &&, ||, ?, #if, #ifdef, #ifndef, #elif.
Le calcul commence toujours avec la valeur 1. A ceci on ajoute le nombre de nouvelles branches.
Une fonction devrait avoir une nombre cyclomatique inférieur à 15. Si une fonction a plus que 15 chemins d’exécution il est difficile à comprendre et à tester. Pour un fichier le nombre cyclomatique ne devrait pas dépasser 100.
Les Métriques de Halstead:
Les métriques de complexité de Halstead qui procurent une mesure quantitative de complexité ont été introduites par l’américain Maurice Halstead. Ils sont basés sur l’interprétation du code comme une séquence de marqueurs, classifiés comme un opérateur ou un opérande.
Toutes les métriques de Halstead sont dérivées du nombre d’opérateurs et d’opérandes :
– nombre total des opérateurs uniques (n1)
– nombre total des opérateurs (N1)
– nombre total des opérandes uniques (n2)
– nombre total des opérandes (N2)

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Table des matières

Introduction générale
Chapitre 1 : Méthodes d’estimation de coût
I) Introduction
II) Processus d’estimation
III) Les modèles algorithmiques d’estimation de coût
1) Modèles basés sur la régression linéaires
2) COCOMO (Constructive Cost Model)
3) Points de fonction
4) Modèles discrètes
5) Autres modèles
6) Limitations des modèles algorithmiques
IV) Les modèles non algorithmiques d’estimation de coût
1) Estimation par analogie
2) Jugement de l’expert
3) Loi de Parkinson
4) Estimation ascendante et descendante
V) Conclusion
Chapitre 2 : Métriques logicielles
I) Introduction
II) Les métriques
1) Les métriques traditionnelles
2) Les métriques orientées objets du diagramme de classe
3) Les métriques des points de fonction et lignes de code
III) Conclusion
Chapitre 3 : Méthodes Datamining
I) Introduction
II) Réseaux de neurones
1) Définition
2) Le Perceptron
3) Le perceptron multicouche
III) Régression linéaire
1) Définition
2) Modèle linéaire
IV) SVM
1) Définition
2) Les avantages
3) Les inconvénients
V) Arbre de décision
1) Définition
2) Exemples
Chapitre 4 : Application réalisée et tests
I) Introduction
II) Outils de développements
1) Weka
2) NetBeans
3) Java Eclipse
III) Présentation de l’application
1) Choix de la base de donnée
2) Application et Résultats
IV) Conclusion
Conclusion et perspectives
Bibliographie