论文笔记-Integration of AI activities in software development processes

论文题目：Integration of artificial intelligence activities in software development processes and measuring effectiveness of integration

论文作者：Rajesh H. Kulkarni, Palacholla Padmanabham

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一、论文摘要

  目前软件开发整个过程的建模都是使用瀑布模型和敏捷模型来完成。进一步扩展瀑布模型和敏捷模型在通信、规划、建模、构建和部署这几个重要阶段能够进一步提高产品的整体质量。因此，在本研究中，将人工智能活动集成到软件开发过程中。将人工智能活动中几个重要内容如智能代理、机器学习、知识表达、统计模型、概率模型和模糊计算集成到扩展的瀑布模型中。将人工智能活动中的智能决策、图灵测试、搜索及最优化集成到敏捷模型中。在五个独立的软件项目中评估UGAM和IoI这两个指标。使用这些模型开发的项目，收集到的反馈查询和数据将会被广泛分析用于确认产品的个体特征，确认产品之间关于模型和指标的相关性。

二、在扩展的瀑布模型中集成AI活动

  扩展的瀑布模型包含：通信、规划、建模、构建和部署五个重要阶段来完成软件开发，在扩展的瀑布模型中添加一些AI的重要概念。集成AI活动后的扩展瀑布模型如下图所示：

三、在扩展的敏捷模型中集成AI活动

  扩展的敏捷模型包含两个重要阶段：通信和迭代。其中迭代阶段包含的步骤有：发布、规划、设计、测试和编码。我们在扩展的敏捷模型的这两个阶段添加一些重要的AI概念。集成AI活动后的扩展敏捷模型如下图所示：

四、集成效果测量

UGAM：衡量软件设计到达用户体验目标的程度的一个非常流行的指标。

UGAM=∑mi=1wi∗Ai∑mi=1wi

IoI：衡量AI活动在软件过程中的集成程度的一个指标。

IoI=∑i=1m(wi∗Ai∑mi=0wi)

公式说明：

wi表示目标参数的权重，目标参数是将每个用户的体验目标分解为一组参数，权重是活动在项目范围内的意义大小

A表示目标参数的分数，分数表示目标参数达到用户满意程度的好或坏大小

m是目标参数的数量

五、产品相关性分析

使用Pearson相关系数计算

参考论文

六、总结

  本文提出了一个将AI活动作为扩展软件开发过程模型基准的体系结构。扩展瀑布模型和敏捷模型通过AI活动进行增强。通过论证IoI和UGAM在工业项目中的相关性，证实了我们的过程模型可以将瀑布模型和敏捷模型扩展。从相关性研究中，证实了IoI指标在增强的瀑布模型上相较于UGAM有更好的相关性。