No abstract

In software industry nowadays, Agile Software Development methods have been largely adopted. Agile Software Development methods themselves can be considered a certain level of reducing projects risks. However, optimization of software project scheduling has always been big challenges in both practice and academia, since industrial software development is a highly complex and dynamic process. There is also a need for a probabilistic method that better model and predict uncertainty in software projects. This paper proposes an enhanced method and algorithm by combining optimized agile iteration scheduling and the ability to predict and handle risks in resource-constrained contexts of Bayesian Networks. Based on the method, a software was developed as a support tool for managers to control their project schedules. The tool also provides a reliable set of strategies of sequencing tasks in agile iteration scheduling.

Quản trị rủi ro là một khâu quan trọng trong quản lý dự án phần mềm. Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm đưa ra một mô hình toán học hiệu quả để trợ giúp dự đoán chính xác, lượng hóa được các rủi ro cũng như hậu quả của chúng tác động vào dự án ngay từ quá trình then chốt là lập lịch dự án. Từ mô hình, chúng ta có thể xây dựng được công cụ áp dụng trong tính toán các rủi ro của dự án phần mềm. Từ kết quả tính toán được, đội dự án có thể thực hiện các hành động thích hợp để giảm thiểu rủi ro và người quản trị dự án có thể quản lý tốt hơn ngân sách và thời gian của dự án. Cụ thể, trong bài báo sử dụng mô hình Mạng Bayes và đề xuất giải thuật BRI đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro. Một công cụ phần mềm cũng được xây dựng để thử nghiệm mô hình mạng Bayes và thuật toán đề xuất.

No abstract

No abstract