如何精準地的預估軟體工作量對軟體專案規劃、監控與成功與否，是一個非常重要的關鍵因素。參數式軟體工作量預估模式，是一種常用的軟體工作量預估方法。能夠在參數式軟體工作量預估模式決定合宜的預估模式參數的數值，對於提昇模式預估值的精確性扮演著關鍵的角色。文獻中說明軟體工作量與軟體規模為非線性函數關係，在非線性迴歸中最被廣泛用來估計參數值的方法為高斯牛頓法（Gauss-Newton method），然而此方法存在起始點選定不佳時，會造成局部最佳解的問題。模擬退火法（Simulated Annealing, SA）是一種全域性搜尋的技術，可以用來求解全域最佳解的問題。因此本研究的主要目的是探討以模擬退火法來建置參數式軟體工作量預估模式對預估值精確性的影響。我們藉由實驗探討在不同的軟體工作量函數與軟體工作量調整因子下，以模擬退火法來建置最適合的參數式軟體工作量預估模式對預估值精確性的影響。實驗結果發現以模擬退火法所建置之軟體工作量預估模式的精確性優於以傳統非線性迴歸方式所建置預估模式的精確性。

Accurate estimate of software effort is a key to achieving successful development of a software project. Parametric model with nonlinear function is a commonly adopted software development effort estimation method that has been evaluated and confirmed in past two decades. Hartley’s modified Gauss-Newton method is the most widely used approach on computing nonlinear least squares estimators in many nonlinear parametric models. A nonlinear parametric model with suitable initial values plays an important role as a poor choice of starting values may result in convergence to a local minimum. Simulated Annealing (SA) method is a global search algorithm to solve the optimization problems and can prevent local optimization for exploring suitable values. In this paper, we aim at investigating the effect of improving software effort estimate accuracy by applying SA to parametric-based software effort estimation models. SA is utilized to determine the suitable valuesof paramenters in parametric-based software effort estimation models with different software effort estimation functions and software cost drivers. The experimental result shows that applying SA to build parametric software effort estimation model can produce a more accurate estimate than the model of traditional nonlinear regression method.

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