Trade-off Analysis for Requirements Selection
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation, prioritization and selection of candidate requirements are of tremendous importance and impact for subsequent software development. Effort, time as well as quality constraints have to be taken into account. Typically, different stakeholders have conflicting priorities and the requirements of all these stakeholders have to be balanced in an appropriate way to ensure maximum value of the final set of requirements. Trade-off analysis is needed to proactively explore the impact of certain decisions in terms of all the criteria and constraints. The proposed method called Quantitative WinWin uses an evolutionary approach to provide support for requirements negotiations. The novelty of the presented idea is four-fold. Firstly, it iteratively uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) for a stepwise analysis with the aim to balance the stakeholders' preferences related to different classes of requirements. Secondly, requirements selection is based on predicting and rebalancing its impact on effort, time and quality. Both prediction and rebalancing uses the simulation model prototype GENSIM. Thirdly, alternative solution sets offered for decision-making are developed incrementally based on thresholds for the degree of importance of requirements and heuristics to find a best fit to constraints. Finally, trade-off analysis is used to determine non-dominated extensions of the maximum value that is achievable under resource and quality constraints. As a main result, quantitative WinWin proposes a small number of possible sets of requirements from which the actual decision-maker can finally select the most appropriate solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».