ESTIMACIÓN DE PROYECTOS PARA SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Anteproyecto de Tesis de Magíster en Ingeniería del Software

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1 ESTIMACIÓN DE PROYECTOS PARA SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTO Anteproyecto de Tesis de Magíster en Ingeniería del Software 1.- Introducción Tesista: Ing. Jose Daniel Ovejero Director: Prof. M.Ing. Eduardo Diez La estimación es una de las primeras actividades de la gestión de proyectos informáticos. Se la define como la predicción del personal, del esfuerzo, de los costos y del tiempo que se requerirán para realizar todas las actividades y construir todos los productos asociados con el proyecto [Moreno Sánchez-Capuchino, 1998]; su objetivo es conocer en etapas tempranas y de manera aproximada, el costo, la duración y los recursos necesarios para el desarrollo de proyectos de software [Métrica V3, 2000]. Se trata de una apreciación del futuro y la exactitud con la que ésta se realice, depende la mayoría de las veces de una buena herramienta de estimación, de la experiencia del estimador y del acceso a una base de información histórica de los proyectos. En materia de tecnología de hardware y software, los últimos cincuenta años han estado regidos por cambios significativos. En lo que respecta al hardware, una constante evolución en su arquitectura, aumentos tanto de capacidad de almacenamiento como de velocidad en el procesamiento y una amplia variedad de opciones de entrada y salida, entre otras razones, han acelerado y acrecentado su uso en diferentes tipos de sistemas basados en computadoras. El software también ha tenido un giro importante en la última mitad del siglo veinte. En sus inicios (durante las décadas del cincuenta y sesenta), su desarrollo estaba destinado a unas pocas personas, no había una planificación previa y era considerado más un arte que una disciplina [Pressman, 1998]; generalmente quien programaba un sistema, lo operaba y mantenía. A mediados de los setenta, y conforme crecía la demanda de software, se comenzó a pensar en éste como un producto que debía ser desarrollado y distribuido a una cantidad significativa de usuarios. Al igual que el hardware, su uso ha ido creciendo y se ha expandido a diferentes sectores entre los que se encuentran: la administración de información en tareas de oficina, el transporte, la medicina, la educación, la aeronavegación, la industria y el entretenimiento, entre otros. El desarrollo del software requiere de la estimación como una herramienta para controlar y administrar los recursos que se necesitan y que se utilizan antes y durante el proyecto. No se puede considerar a la estimación como una ciencia exacta ya que existen numerosas variables humanas, técnicas, del entorno y políticas, entre otras, que intervienen en su proceso y que pueden afectar los resultados finales. Sin embargo, cuando es llevada a cabo en forma sistemática, se pueden lograr resultados con un grado aceptable de riesgo y convertirla en un instrumento útil para la toma de decisiones. La estimación es un proceso continuo que acompaña a todo el desarrollo del proyecto y comienza usando pocas variables en un nivel alto de abstracción. A esta primera etapa se la denomina macroestimación y permite obtener valores aproximados de costo, tiempo y esfuerzo como para estudiar la viabilidad del proyecto. Una vez comenzado el proyecto y obtenidos estos valores se pueden efectuar comparaciones, detectar desvíos en el plan y realizar los ajustes correspondientes. A medida que el proyecto progresa, aumenta la información del mismo, la estimación se torna de grano más fino y los parámetros descriptivos de las etapas iniciales se convierten en otros más detallados (como por ejemplo cantidad de módulos o número de líneas de código). El aporte de un mayor caudal de información, proveniente del diseño, programación e implementación disminuye el margen de error, hasta hacerse mínimo en la fase de aceptación del software. 1

2 Uno de los primeros desafíos al que se enfrenta el Responsable de un proyecto de desarrollo de software es determinar el tamaño del producto software que se está por construir. La precisión de su cálculo influye considerablemente en la estimación del proyecto. En este contexto, se pueden obtener medidas directas e indirectas del tamaño; las primeras suelen venir expresadas en líneas de código (LOC - del inglés lines of code ) y las segundas en puntos de función (FP - del inglés function point). Existen datos adicionales que se pueden obtener una vez que se han realizado las primeras estimaciones, como por ejemplo: Riesgos potenciales Esfuerzo necesario para realizar cada fase del ciclo de vida Esfuerzo para mantener el proyecto Tamaño del sistema Defectos por LOC. Estos datos se consiguen a medida que se avanza por las distintas fases del proceso de desarrollo. Para ello es necesario realizar mediciones sobre el producto software que se está construyendo. En este sentido se puede definir a las medidas del software o métricas del software como: la aplicación continua de técnicas basadas en las mediciones de los procesos de desarrollo del software y sus productos, para producir una información de gestión significativa y a tiempo [Moreno Sánchez-Capuchino, 1998] que puede ser usado, entre otras cosas, para mejorar la calidad de los procesos y productos mencionados. 2.- Estado de la Tecnología Para realizar estimaciones más precisas de costos, esfuerzos y tiempos, hay varias opciones posibles. Aquí se exponen las principales: a) Basar la estimación en proyectos similares: esta alternativa puede funcionar muy bien cuando el proyecto tiene parecido con otros que ya se hayan desarrollado. La desventaja de su implementación es la de requerir información de mediciones efectuadas en proyectos pasados que no siempre están disponibles y que además no siempre representan un buen indicador. b) Utilizar técnicas de descomposición relativamente sencillas para generar estimaciones: se basa en la descomposición del problema redefiniéndolo en conjuntos más pequeños. Este enfoque tiene dos puntos de vista: descomposición del problema y descomposición del proceso [Pressman, 1998]. La estimación hace uso de ambas formas de particionado. En este contexto es importante comprender primero el ámbito del software a construir y luego realizar una estimación de su tamaño. c) Desarrollar un modelo empírico: utiliza fórmulas derivadas empíricamente para predecir costos, esfuerzos y tiempos [Pressman, 1998]. Los datos empíricos que soportan la mayoría de los modelos de estimación se obtienen de una muestra limitada de proyectos; razón por la cual este tipo de modelo no es adecuado para todas las clases de software ni para todos los entornos de desarrollo. Es conveniente que estos modelos se usen en forma combinada para poder comparar los resultados arrojados por unos con los de otros. El método de FP fue publicado por primera vez en el año 1979 por Allan J. Albrecht [Albrecht, 1979], y se obtienen utilizando una relación empírica basada en medidas cuantitativas del dominio de información del software y valoraciones subjetivas de su complejidad. Sus objetivos son: 2

3 Medir lo que el usuario pide y lo que el usuario recibe. Medir independientemente de la tecnología utilizada en la implantación del sistema. Proporcionar una métrica del tamaño. Proporcionar un medio para la estimación del software. Proporcionar un factor de normalización para la comparación de distintos software. El análisis de puntos de función se desarrolla considerando cinco parámetros básicos del sistema. Estos son: Entradas externas. Salidas externas. Consultas externas. Grupos de datos lógicos internos, Grupos de datos lógicos externos. Con estos parámetros se calculan los puntos de función sin ajustar. A posteriori se aplica un factor de ajuste que resulta de valoraciones subjetivas efectuadas a la aplicación que está siendo medida y de su entorno. La suma de los puntos de función sin ajustar y el factor de ajuste representan los puntos de función ajustados. Una vez presentado el método, su autor realizó mejoras sobre el modelo inicial y ha publicado diferentes versiones del mismo. En 1986, Allan Albrecht funda el Grupo Internacional de Usuarios de Función (en inglés International Function Point User Group IFPUG) [IFPUG, 2004]. Esta organización se encarga de la difusión del método y de la publicación de manuales de uso y documentos de cómo sacar provecho del mismo. Los FP fueron diseñados originariamente para ser aplicados a sistemas de información de gestión, es por ello que se puso énfasis en la dimensión de datos, excluyendo las dimensiones funcionales y de control. Su aplicación no era del todo adecuada para sistemas de ingeniería y embebidos, pero con el correr del tiempo, se fueron subsanando estos inconvenientes. Aún así, han surgido algunas variantes, entre las que se pueden contar: o Feature Points ( Características): este método fue propuesto por Caper Jones [Jones, 1987] como una alternativa que permitiera obtener puntos de función en software científico y de ingeniería. Para evitar confusiones con los FP, Jones lo denominó puntos de característica (en inglés feature points). Actualmente es usado con mucho éxito en software del tipo CAD (del inglés Computer Aided Design), sistemas embebidos y sistemas en tiempo real. o MK II FPA: propuesto por Charles R. Symons [Symons, 1998], este método es una derivación de los FP de Albrecht, el que considera al sistema que se está analizando, compuesto por cinco tipos de componentes (entradas externas, salidas externas, consultas externas, grupos de datos lógicos internos y externos), mientras que el MK II FPA mira al sistema como una colección de transacciones lógicas discretas, compuestas cada una de ellas por entrada, proceso y salida. Si se usan herramientas modernas de diseño para el desarrollo del software, y esas herramientas permiten identificar fácilmente las transacciones lógicas, resulta apropiado el uso de este método. o 3-D Function Point: entre los años 1989 y 1992, Scott Whitmire [Whitmire, 1992] desarrolló un método para la empresa internacional de aeronavegación Boing. El objetivo fue ampliar su espectro a sistemas con elevada complejidad como los sistemas en tiempo real. El término 3D, se refiere a que considera tres dimensiones en las que puede proyectarse un sistema software; ellas son: datos, funciones y control. Visto de esta forma, resulta atractivo el uso del método, para aquel tipo de software, pero presenta el inconveniente de la necesidad de disponer de mayor cantidad de información acerca del sistema, sobre todo de la complejidad de los 3

4 algoritmos a implementarse; esta información no siempre está disponible en las primeras etapas del desarrollo. o Full Function Points ( Función Completos): esta técnica ha sido desarrollada por un equipo de la Universidad de Québec en Montreal (Canadá) [Abran A., et al., 1998], siendo muy eficiente en la medición de puntos de función en sistemas de control, tiempo real y embebidos. Particularmente, los sistemas en tiempo real presentan dos factores críticos: primero, el tiempo de respuesta y en segundo lugar, su interacción con entidades externas. Los FP de Albrecht tienen limitaciones para medir sistemas software en tiempo real. Estos últimos trabajan con dos tipos de estructura de datos de control: grupo lógico de ocurrencia múltiple, que puede tener más de una instancia por cada tipo de registro y el grupo lógico de ocurrencia única, que puede tener solamente una instancia por cada tipo de registro. En lo que respecta a las transacciones, los sistemas en tiempo real, presentan una variación importante en la cantidad de subprocesos por proceso; es decir, el método debería contemplar que unos procesos contarían con unos pocos subprocesos y otros en cambio, con un número significativo de ellos. Los FP se basan más en el número de procesos que en el de subprocesos. Para paliar este inconveniente, FFP introduce en el cálculo no solamente a los procesos, sino que también incluye a los subprocesos. o COSMIC FFP: a finales de 1998, un grupo de expertos en métricas de software, establecieron el Common Software Measurement International Consortium (COSMIC FFP) [Abran A., et al., 1999]. La iniciativa de COSMIC, ha sido básicamente la de dar respuesta a proveedores y a clientes de servicios de desarrollo de software, principalmente en aquellos contratos de terceros donde no había reglas claras acerca del valor de este tipo de servicio. En tal sentido COSMIC apunta a satisfacer tanto a proveedores de software que deben traducir los requerimientos del cliente en un tamaño del software como un paso clave en la estimación de los costos del proyecto, como a los clientes que quieren conocer ese tamaño recibido como un componente importante para la medición del rendimiento del proveedor. El método se puede aplicar a dominios de software de gestión, tiempo real e híbridos. La figura 1 muestra la evolución de los métodos de estimación más difundidos desde el año 1975, a partir de que en IBM se comenzaran a realizar estudios para obtener métricas del software. FFP 1.0 COSMIC FFP 2.0 COSMIC FFP 2.2 FPA FPA FPA 3.4 FPA 4.0 FPA 4.1 FPA IBM 1975 Albrecht 1979 Albrecht 1984 IFPUG 1990 MKII FPA IFPUG IFPUG MKII FPA IFPUG 2001 Symons 1988 UKSMA 1998 Fig. 1 Evolución de los métodos de estimación basados en FP 4

5 Existen herramientas automáticas de estimación que implementan técnicas de descomposición o modelos empíricos y están provistas de entornos gráficos, interfaz interactiva y uso estandarizado que hacen de ellas una buena opción. Además permiten describir características de la organización (experiencia, entorno, etc.) y el software a desarrollar para que a partir de estos datos, sea posible obtener estimaciones de costo, tiempo y esfuerzo. Algunos ejemplos extraídos de la página web [Kantelien Pasi, 2004] de herramientas se muestran en la tabla 1 : Nombre de Plataforma Empresa Vendedora Comentario Herramienta 20s Reference Excel 20smackers Estima en base a Estimation proyectos históricos 20s Estimation Excel 20smackers Permite calcular Calculator esfuerzo y costos en etapas tempranas del desarrollo Estimate Easy Windows Duvesa Software Herramienta para Use Case estimar el esfuerzo basada en casos de uso Cristal Ball Excel Decisioneering Predictor ESTIMACS Computer Associates Internacional Inc. Permite realizar estimaciones de puntos de función CA-FPXpert Computer Associates Internacional INC Permite realizar estimaciones de puntos de función Slim-Estimate Quantitative Software Management Inc. SLIM Costar Softar systems Inc. COCOMO Checkpoint Software Productivity Research Inc. Function Point Windows Software Productivity Research Inc. FPA Workbench Tabla 1 ejemplos de herramientas automáticas de estimación 3. Identificación del Problema Como se enunciaba en el punto 1, en los últimos cincuenta años ha habido un avance importante en las tecnologías de la información. Durante las décadas del sesenta y setenta algunos investigadores prefirieron estudiar un aspecto no menos importante de las ciencias del conocimiento, denominado inteligencia artificial (IA). El objetivo de los científicos era el de desarrollar programas de computadora que resuelvan problemas complejos y que para ello necesitaran de soluciones inteligentes emulando el comportamiento de un ser humano. En este contexto, se puede definir a la IA como una parte de las ciencias de la computación centrada en el desarrollo de programas de computadora inteligentes [Waterman Donald A, 1986]. Incluye a programas capaces de hallar soluciones en dominios con alto nivel de complejidad, aprender con la experiencia, comprender un lenguaje natural y en general, comportarse de alguna forma que sea considerada inteligente. 5

6 La fortaleza de este tipo de programas, no se centra precisamente en los formalismos ni en los esquemas de inferencia, mas bien se encuentra en el conocimiento que posee. Este último puede ser de carácter público o privado: el primero se encuentra en soporte de libros, manuales, documentación formal e informal, registros y presentaciones; es decir, todo el conjunto de información acerca del dominio del problema que está disponible y en forma explícita. Por otro lado están los conocimientos privados que los expertos en el dominio del problema usan en forma implícita y que lo adquieren con los años de ejercicio de una profesión determinada. Un sistema experto (SE) es un programa de computadora que aplica conocimiento específico o privado para lograr altas prestaciones en un área sustancial del problema [Waterman Donald A, 1986]. Entre sus cualidades están las de representar conocimiento en forma simbólica, justificar su modo de razonamiento, exponer conclusiones, usar reglas heurísticas e interpretar datos ambiguos. Un SE separa su conocimiento específico (conocimiento del dominio del problema) del resto (conocimiento general de cómo resolver el problema y conocimiento de cómo interactuar con el usuario). Al conjunto de conocimientos específicos se lo denomina base de conocimientos, y al resto motor de inferencias (conocimiento de cómo resolver el problema) e interfaz del usuario (que permite la interacción entre el usuario y el SE). Un programa con el conocimiento así organizado se denomina sistema basado en conocimiento (SBC). Un SBC es un programa de computadora en el que el conocimiento acerca del dominio del problema está explícito y separado del resto del conocimiento [Waterman Donald A, 1986]; se puede decir que un SE es un subconjunto de un SBC. Los sistemas basados en conocimiento (SSBBCC) son desarrollados y aplicados en universidades, organizaciones dedicadas a la investigación y en las empresas de tecnología de información. Estas últimas han comenzado a pensar en ellos con una visión comercial, provocando su expansión y su inclusión en proyectos donde ambos coexisten, amerita que sean tomados en cuenta al momento de realizar una estimación global. En los métodos de puntos de función mencionados en el punto 2 no se identifica expresamente su aplicabilidad para SSBBCC, lo cual lleva a un análisis con el fin de determinar si es posible aplicarlos FP directamente a los tipos de sistemas en cuestión, o si es necesaria alguna adecuación para lograr estimaciones más precisas. Así definido el problema, es posible definir un objetivo para el trabajo de tesis, el cual es precisamente determinar la aplicabilidad de puntos de función a SSBBCC y construir una herramienta o producto software que los incluya a fin de que se pueda obtener el tamaño aproximado del software a desarrollar. Si bien es cierto, existen otros métodos de estimación (además de los expuestos) que no son objeto de estudio en el presente trabajo, aquí solamente se van a investigar los que han sido mencionados en el punto 2. El estudio y la investigación de otros métodos, podrían llevarse a cabo en futuras investigaciones. 4.- Esbozo de la Solución Los pasos a seguir para el desarrollo del proyecto de tesis son: a) Estudio detallado de los métodos mencionados en el punto 2. b) Análisis de su aplicabilidad. c) Adecuación para su aplicación en SSBBCC. d) Desarrollo de una herramienta de software que contenga las adecuaciones y permita aplicar puntos de función a proyectos que incluyan a SSBBCC. 6

7 El estudio de los métodos permitirá un conocimiento exhaustivo de estos, como paso previo al análisis y diagnóstico de su aplicabilidad a SSBBCC. El producto software a desarrollar tendrá la capacidad de calcular FP en proyectos que incluyan a SSBBCC, proporcionando información acerca del tamaño aproximado del producto que se está por construir. El usuario deberá ingresar las características del software que se quiere medir y de su entorno de desarrollo, y la herramienta le deberá devolver como resultado, una cantidad estimada de puntos de función sin ajustar; luego y tras aplicar el factor de ajuste, se podrán obtener los FP ajustados. Este valor resultante puede ser traducido a líneas de código, según sea el software seleccionado para el desarrollo. La herramienta de software a construir en el ámbito del anteproyecto de tesis, estará orientada al responsable de un proyecto, gerente de sistema o a todo usuario que tenga como objetivo realizar estimaciones en el marco de la gestión de proyectos. El proceso de cálculo y obtención de puntos de función y su posible transformación a líneas de código se esquematiza en la figura 2. Características del sistema a medir y de su entorno de desarrollo Proceso de cálculo de puntos de función sin ajustar función sin ajustar función sin ajustar Jefe de proyecto / Gerente de sistemas / Persona encargada de realizar estimaciones de proyectos software Herramienta software función sin ajustar función sin ajustar Proceso de cálculo del factor de ajuste función ajustados función ajustados Herramienta software función ajustados función ajustados Transformación de puntos de función en LOC Lineas de código estimadas (LOC) Lineas de código estimadas (LOC) Figura 2 Proceso de cálculo de puntos de función y transformación a líneas de código 7

8 5.- Planificación Tentativa El plan de trabajo se divide en cuatro fases que se detallan a continuación: 5.1 Estudio detallado de los métodos de estimación enunciados en el punto 2: Actividades Tiempo Estimado en Hs. Tot. Hs. Estimadas Por Fase Estudio detallado de los métodos de estimación Estudio del método de FPA de Allan Albrecht 20 Estudio del método de FP (puntos de 20 característica) Estudio del método MK II FPA 20 Estudio del método de 3D FP 20 Estudio del método de FFP 20 Estudio del método de COSMIC FFP 20 Conclusión del estudio detallado de los métodos Análisis de aplicabilidad. Actividades Tiempo Estimado en Hs. Tot. Hs. Estimadas Por Fase Análisis de la aplicabilidad Análisis de los métodos de estimación 75 Determinación de aplicabilidad de los métosos a SSEE 60 Estudio de las características de los SSEE 35 Estudio de diferencias y similitudes con sistemas convencionales 40 Conclusiones del análisis de la palicabilidad de los métodos de estimación mencionados Adecuación de los métodos mencionados para su aplicación en SSBBCC o SSEE: Actividades Adecuación de los métodos mencionados para su aplicación en SSEE Adecuación del método seleccionado para la obtención de los puntos de función sin ajustar en SSEE Tiempo Estimado en Hs. Adecuación del método seleccionado para la obtención de los factores de ajuste en SSEE 35 Elaboración de un prototipo para aplicación de prueba a casos reales 40 Selección de casos reales 15 Evaluación de la prueba 15 Ajustes al modelo de estimación propuesto 20 Conclusiones de la adecuación Tot. Hs. Estimadas Por Fase 180 8

9 5.4 Desarrollo de la herramienta de software: Deberá contener las adecuaciones y permitir aplicar puntos de función a proyectos que incluyan SSEE. Se ha seleccionado como metodología de desarrollo Métrica V3. Debido a que el mismo no se encuentra incluido en un plan estratégico de una organización en particular, el proceso de PSI no será aplicado. Para determinar en forma aproximada el tiempo a emplear en el desarrollo del software, se han aplicado técnicas de estimación de puntos de función y COCOMO Il 2000 [Costar V7.0, 2004]. 9

10 Código Procesos y Actividades Tiempo en Hs. Tot. Hs. Por Proceso GC Gestión de la Configuración - GC 55 EVS-GC 1 Definición de los req. de gestión de la configuración 15 EVS-GC 2 Establec. del plan de gest. de la configuración 20 GC 1 Identificación y registro de productos 10 GC 2 Identificación y registro del producto global 10 PSI Plan de Sistemas de Información (PSI) No aplica 0 EVS Estudio de Viabilidad del Sistema (EVS) 115 EVS 1 Establecimiento del alcance del sistema 10 EVS 2 Estudio de la situación actual 15 EVS 3 Definición de requisitos del sistema 25 EVS 4 Estudio de alternativas de solución 25 EVS 5 Valoración de las alternativas 15 EVS 6 Selección de la solución 25 ASI Análisis del Sistema de Información (ASI) (OO) 185 ASI 1 Definición del sistema 20 ASI 2 Establecimiento de requisitos 35 ASI 3 Identificación de subsistemas de análisis 15 ASI 4 Análisis de casos de uso 20 ASI 5 Análisis de clases 30 ASI 8 Definición de interfaces del usuario 20 ASI 9 Análisis de consistencia 25 ASI 10 Especificación del plan de pruebas 15 ASI 11 Presentación y aprobación del anal. de sist. de Inf 5 DSI Diseño del sistema de Información (DSI) (OO) 170 DSI 1 Definición de la arquitectura del sistema 45 DSI 2 Diseño de la arquitectura de soporte 15 DSI 3 Diseño de casos de uso reales 20 DSI 4 Diseño de clases 15 DSI 6 Diseño físico de datos 20 DSI 7 Verificación y aceptación de la arq. del sistema 15 DSI 8 Generación de especificaciones de construcción 20 DSI 10 Especificación técnica del plan de pruebas 15 DSI 12 Aprobación del diseño sistema de información 5 CSI Construcción del Sist. de Informac (CSI) 275 CSI 1 Preparación del entorno de gen. y const. 20 CSI 2 Generac. del cód. de los comp. y de los proc. 90 CSI 3 Ejecución de las pruebas unitarias 45 CSI 4 Ejecución de las pruebas de integración 40 CSI 5 Ejecución de las pruebas del sistema 25 CSI 6 Elaboración de manuales del usuario 50 CSI 9 Aprobación del sistema de información 5 IAS Implantación y aceptación del sistema (IAS) 0 IAS 1 Establecimiento del plan de implantación No aplica IAS 5 Pruebas de implantación del sistema No aplica IAS 6 Pruebas de aceptación del sistema No aplica IAS 9 Presentación y aprobación del sistema No aplica IAS 10 Paso a producción No aplica MSI Mantenimiento del Sistema de Información No aplica MSI1 Registro de la petición No aplica MSI2 Análisis de la petición No aplica MSI3 Preparación de la implementación de la modificación No aplica MSI4 Seguimiento y eval. de los cambios hasta la acept. No aplica Tiempo Total en Horas 800 La estimación total se detalla a continuación: 10

11 Fase Total en Total en Total Hs. días meses estimadas estimados estimados Estudio detallado de los métodos de estimación ,83 Análisis de la aplicabilidad de los métodos mencionados ,50 Adecuación de los métodos mencionados para su aplicación en SSEE ,20 Desarrollo de la herramienta de software ,33 Preparación de la tesis ,00 Tiempo total estimado para el desarrollo de la tesis ,87 Dedicación diaria = 5 horas La duración total del proyecto (valores estimados) es de aproximadamente 10 (diez) meses 6.- Bibliografía o [Abran A., et al., 1999].Abran A.; Desharnais J. M.; Oligny S.; St-Pierre D.; Symons Charles S. 1999; COSMIC FFP Measurement Manual, Versión 2.0 [en línea]. Universite du Québec a Montreal, Canada.<http://www.lrgl.uqam.ca/ffphtml>. [Consulta: 1 de Abril del 2004]. o [Abran A., et al., 1998]. Abran, A.; Desharnais J. M.; Maya M.; St-Pierre D.; Bourque P Design of a Functional size Measurement for Real-Time Software. Research Report N 13. Software Engineering Management Research Laboratory, Universite du Québec a Montreal, Canada. o [Albrecht, 1979]. Albrecht, Allan J Measuring Aplication Development Productivity. Proc Of IBM applications. Development Joint SHARE/GUIDE Symposium, Monterrey, Páginas o [Costar V7.0, 2004]. Costar V Sophisticates Software Company - Softstar Systems. [en línea]. < >. [Consulta 1 de Octubre del 2004]. o [IFPUG, 2004]. IFPUG, International Function Point User Group. [en línea].brief History. < >. [Consulta: 1 de Junio del 2004]. o [Jones, 1987]. Jones, C A Short History of Function Points and Feature Points. Software Productivity Research Inc. USA. o [Kantelien Pasi, 2004]. Kantelinen Pasi. Services for developing software project management practices and software process. < > [Consulta: 30 de Septiembre del 2004]. o [Métrica V3, 2000]. Métrica V Metodología de Planificación, Desarrollo y Mantenimiento de Sistemas de Información [en línea]. Ministerio de Administraciones Públicas Español. < > [Consulta: 15 de Marzo del 2004]. o [Moreno Sánchez-Capuchino, 1998]. Moreno Sánchez Capuchino Ana María, Estimación de Proyectos Software. Máster en Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, Parte A Módulo I, Unidad IV o [Pressman, 1998]. Pressman, Roger S Ingeniería del Software. Un Enfoque Práctico. Cuarta Edición. 581 páginas. Editorial Mc Graw-Hill. ISBN o [Symons, 1998]. Symons, Charles R Function Point Análisis:Difficulties and Improvements. IEEE Transactions on Software Engineering. Paginas o [Waterman Donald A, 1986]. Waterman, Donald A A Guide to Expert Systems. 418 páginas. Editorial Addison-Esley Publishing Company. ISBN o [Whitmire, 1992]. Whitmire, Scott A D Function Points: Scientific and Real-Time Extensions to Function Points. Pacific Nothwest Software Quality Conference. 11

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