马 波

基于数据驱动的迭代式软件开发交付研究

马 波

（阳泉师范高等专科学校 信息技术系，山西 阳泉 045000）

为了提高监控软件迭代的交付性能，文章提出了一种数据驱动的新方法，用以预测软件迭代的交付能力，为项目管理者提供自动化支持。该方法提取了历史项目迭代和迭代中问题的特征，并使用统计聚合、词袋和基于图的技术将迭代问题特征进行组合来表征迭代。使用多个真实的开源项目数据对该方法进行评估，结果表明，该方法在预测迭代进度方面具有较好的性能。

软件交付预测；迭代式开发；数据驱动

软件交付延迟和成本超支是软件项目中的常见问题。一项研究发现，软件项目平均支出超过了预算的50%，约30%参与项目的人员都需要加班[1]。低效率的风险管理是软件项目超支的主要原因之一，风险管理的核心是：能够在项目的任何阶段预测软件开发团队是否能够如期完成，同时将成本控制在预算之内，并最终实现设计要求。所以有效的计划、进度监控和预测对于迭代式软件开发项目的顺利完成至关重要[2–3]。本研究将重点放在预测软件开发项目一次迭代的交付能力，以确定项目能否会在迭代结束时交付目标的工作量，所提的方法可以从先前的迭代中学习以预测后续迭代的性能。

1 迭代式软件开发

1.1 软件交付预测概述

在软件开发过程中，一个项目会进行多次迭代[4]。一次迭代的时间通常为2到4周，在此期间开发团队设计、实现、测试和交付一个产品增量。……