Phd dissertation on Software engineering: Risk management in software project scheduling using bayesian networks

Risk Management in Software Project Scheduling Using Bayesian Networks

Tác giả: Nguyen Ngoc Tuan

Lĩnh vực: Software Engineering

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào việc quản lý rủi ro trong lập lịch dự án phần mềm, một khía cạnh quan trọng của quản lý dự án phần mềm. Tình trạng phổ biến của việc dự án phần mềm vượt ngân sách và chậm tiến độ cho thấy sự cần thiết phải xem xét cẩn thận việc lập lịch. Nghiên cứu đề xuất một phương pháp tiếp cận tiên tiến để tích hợp và quản lý rủi ro/sự không chắc chắn trong lập lịch dự án phần mềm bằng cách sử dụng Mạng Bayes (Bayesian Networks – BNs). BNs được xem là một công cụ mạnh mẽ để mô hình hóa rủi ro và sự không chắc chắn nhờ khả năng mô hình hóa mối quan hệ nhân quả và sự phụ thuộc có điều kiện giữa các biến. Nghiên cứu xem xét các câu hỏi về cách lập lịch dự án phần mềm tốt hơn, cách quản lý rủi ro hiệu quả hơn và cách phân tích rủi ro một cách định lượng. Phương pháp đề xuất làm phong phú thêm các kỹ thuật lập lịch bằng cách tích hợp các yếu tố rủi ro/sự không chắc chắn và tận dụng sức mạnh phân tích của BNs. Nghiên cứu này cũng đề xuất một thuật toán nâng cao cho lập lịch lặp nhanh (agile iteration scheduling) và tích hợp BNs vào các kỹ thuật lập lịch truyền thống như CPM và PERT.

Mục lục chi tiết:

• Acknowledgements
• Summary
• How to read this report?
• List of symbols and abbreviations
• List of tables
• List of figures
• Introduction
  • Motivation
  • Related work
  • Research scope
  • Research objectives
  • Scientific and realistic meaning
  • Research hypothesis and methodology
  • Expected results
  • Structure of the thesis
• Chapter 1. Overview of software project scheduling and risk management
  • 1.1. Software project management and software project scheduling
    • 1.1.1. Software project management
    • 1.1.2. Software project scheduling
  • 1.2. Software project scheduling methods and techniques
    • 1.2.1. Overview
    • 1.2.2. Traditional scheduling methods and techniques
    • 1.2.3. Agile software project scheduling
  • 1.3. Risk management in software project scheduling
    • 1.3.1. Overview of project risk management
    • 1.3.2. Project risk analysis
    • 1.3.3. Unknown risks
    • 1.3.4. Risk aspects in software project scheduling
  • 1.4. Bayesian Networks
    • 1.4.1. Probabilistic approach using Bayesian Networks
    • 1.4.2. Bayesian Inference
    • 1.4.3. Bayesian Networks and project risk management
  • 1.5. Chapter remarks
• Chapter 2. Common risk factors and experiments on Bayesian Networks and software project scheduling
  • 2.1. Application of Bayesian Networks into schedule risk management in software project
    • 2.1.1. Common risk factors in software project management
    • 2.1.2. Bayesian Networks of risk factors
    • 2.1.3. Risk impact calculation
    • 2.1.4. Bayesian Risk Impact algorithm
    • 2.1.5. Tool and experiments
    • 2.1.6. Conclusion and contribution
  • 2.2. Experiments on common risk factors
    • 2.2.1. Discovering the top ranked risk factors
    • 2.2.2. Tool CKDY
    • 2.2.3. Experiments and analysis
    • 2.2.4. Conclusion and contribution
  • 2.3. Proposed common risk factors in software project scheduling
    • 2.3.1. The 19 common risk factors in traditional software project
    • 2.3.2. The 19 common risk factors in agile software project
  • 2.4. Chapter remarks
• Chapter 3. Incorporation of Bayesian Networks into software project scheduling techniques
  • 3.1. Applying Bayesian Networks into specific software project development
    • 3.1.1. Introduction
    • 3.1.2. Optimized Agile iteration scheduling
    • 3.1.3. Optimization model for Agile software iteration
    • 3.1.4. Tool and experimental results
    • 3.1.5. Conclusion and contribution
  • 3.2. Incorporation of Bayesian Networks into CPM
    • 3.2.1. The RBCPM Model
    • 3.2.2. The RBCPM Method
    • 3.2.3. Tool and experimental results
    • 3.2.4. Conclusion and contribution
  • 3.3. Incorporation of Bayesian Networks into PERT
    • 3.3.1. Proposed model
    • 3.3.2. Tool development and data collection
    • 3.3.3. Experimental results and analysis
    • 3.3.4. Conclusion and contribution
  • 3.4. Incorporation of Bayesian Networks into Agile software development scheduling
    • 3.4.1. Optimization model for Agile software iteration
    • 3.4.2. Tool and experimental results
    • 3.4.3. Conclusion and contribution
  • 3.5. Chapter remarks
• Conclusion
  • What has been done
  • Main contributions
  • Limitations
• Further research
• List of scientific publications
• References
• Index