Otimização do COCOMO Básico utilizando Algoritmo Genético para estimativa de esforço no desenvolvimento de software.

Resumo

O desenvolvimento de software tem aumentado em larga escala e ser capaz de estimar os custos se tornou uma tarefa difícil. Métricas têm sido amplamente utilizadas e propostas  para estimar o esforço no desenvolvimento de software. A métrica COCOMO Básico tem sido utilizada como base de pesquisas com o objetivo de otimizar seus parâmetros. Técnicas de inteligência artificial são usadas por autores para buscar melhores estimativas, entre elas o Algoritmo Genético (AG) produz bons resultados apresentados na literatura. Esta pesquisa propõe um modelo de Algoritmo Genético para otimizar os parâmetros do COCOMO Básico. O resultado mostra que o modelo proposto de algoritmo apresenta em termos de Mean Absolute Error (MAE) melhoria de 93,517\% comparado ao COCOMO Básico, 41,639\% de melhoria comparado a outro modelo proposto de AG, 2,515\% de melhoria comparado ao modelo proposto de Particle Swarm Optimization (PSO) e 1,594\% de melhoria comparado ao modelo proposto de Nature-Inspired Algorithm (NIA).1. General Information