Какво представлява моделът Cocomo, който обяснява подробно?
Какво представлява моделът Cocomo, който обяснява подробно?

Видео: Какво представлява моделът Cocomo, който обяснява подробно?

Видео: Какво представлява моделът Cocomo, който обяснява подробно?
Видео: Введение в веб-сервисы Amazon, Лев Жадановский 2024, Ноември
Anonim

Кокомо (Конструктивна цена Модел ) е регресия модел въз основа на LOC, т.е. брой редове код. Това е процедурна оценка на разходите модел за софтуерни проекти и често се използва като процес за надеждно прогнозиране на различните параметри, свързани с изработването на проект, като размер, усилия, цена, време и качество.

По подобен начин може да попитате какъв е примерът за модела на Cocomo?

Конструктивната цена Модел ( COCOMO ) е алгоритмична оценка на цената на софтуера модел разработено от Бари Бьом. В модел използва основна формула за регресия, с параметри, които са извлечени от исторически данни за проекта и текущи характеристики на проекта.

Знайте също, какво представлява моделът Cocomo и неговите видове? COCOMO - Конструктивна цена Модел В Basic има три режима COCOMO : Органичен режим: Проектите за развитие обикновено са несложни и включват малки опитни екипи. В планираният софтуер не се счита за иновативен и изисква сравнително малко количество DSI (обикновено под 50 000).

Освен това, каква е разликата между Cocomo и Cocomo II?

Основното разлика между тези COCOMO модели е, че COCOMO 1 се основава изцяло на линейната формула за повторно използване и хипотетичната идея за стабилния набор от изисквания. За разлика от тях, COCOMO 2 се основава на формулата за нелинейна повторна употреба и също така осигурява характеристики за автоматично калибриране.

Какво обяснява моделът на Putnam с пример?

В Модел на Putnam е емпирична оценка на усилията на софтуера модел . Putnam публикуван през 1978 г. се разглежда като пионерска работа в областта на софтуерния процес моделиране . Като група, емпирично модели работа чрез събиране на данни за софтуерни проекти (за пример , усилие и размер) и напасване на крива към данните.

Препоръчано: