软件规模算法分析

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软件规模算法分析

作者：罗根源

来源：《硅谷》2011年第07期

摘要： 软件开发项目管理中的一项重要任务是开发项目的规模估算。目前软件规模估算主要基于技术分解模型和基于经验模型两大类。基于技术分解模型的方法有：功能点估算法、LOC估算法、MARK II等；基于经验模型的方法有：IBM模型、普特南模型、COCOMO模型等。基于技术分解的常用方法是FP功能点估算法和LOC代码行估算法和PERT估算。主要通过分析FP功能点估算法、LOC估算法和PERT估算法，类比出各个估算法适应的各个阶段，从而提高软件规模估算的准确率，达到降低软件开发的成本和提高质量。 关键词： 估算；LOC；FP；PRET

中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1671－7597（2011）0410012－01

1 LOC估算

评估软件规模的最常用方法代码行法LOC（Line of Code）估算法。LOC是指所有能够运行的源代码行数，包括能交付的数据定义、数据类型声明、工作控制语言语句、等价声明、输入/输出格式声明等。这是一种从技术角度来估算的方法，是以代码行（LOC）作为软件工作量的估算单位。开发团队可以根据对历史项目的审计来核算开发团队的单行代码价。 LOC估算法是常用的源代码程序长度的衡量指标，指源代码的总共行数。[1]源代码包括两个部分，可执行语句和帮助理解的注释语句。这样LOC可以划分为注释的源代码（Non-Commented Source Lines Of Code，NCLOC）和注释的源代码行（Commented Source Lines Of Code，CLOC）。

LOC= CLOC +NCLOC（1）

在进行LOC估计时，根据注释语句来判断是否被看成程序编制工作量的组成部分，可以分别选择NCLOC或LOC作为估计值。基于LOC单位较小，在实际工作中，常常采用KLOC（千代码行）来表示程序长度的单位。

利用高层需求说明估计LOC非常困难，但这种度量方法确实有利于估计准确性的提高。随着开发经验的不断增加，软件机构可以积累很多LOC估计的功能案例，以便为新项目的估计提供比较的前提。软件开发已经设计了许多有关计算LOC的自动化工具。LOC作为衡量标准简单明了，而与将要生产的软件产品直接关联，可以及时衡量并和当初的计划进行比较

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