Points de micro-fonction pondérés

Weighted Micro Function Points ( WMFP ) est un algorithme de dimensionnement de logiciel moderne qui succède à des méthodes scientifiques ancestrales solides telles que COCOMO , COSYSMO , l'indice de maintenabilité, la complexité cyclomatique , les points de fonction et la complexité de Halstead . Il produit des résultats plus précis que les méthodologies traditionnelles de dimensionnement de logiciel, tout en nécessitant moins de configuration et de connaissances de la part de l'utilisateur final, car la plupart des estimations sont basées sur des mesures automatiques d'un code source existant.

Comme de nombreuses méthodes de mesure ancestrales utilisent des lignes de code source (SLOC) pour mesurer la taille du logiciel, WMFP utilise un analyseur pour comprendre le code source en le décomposant en micro-fonctions et en déduisant plusieurs mesures de complexité et de volume de code, qui sont ensuite interpolées de manière dynamique dans un score d'effort final. En plus de la compatibilité avec la méthodologie du cycle de vie du développement logiciel en cascade , WMFP est également compatible avec les méthodologies plus récentes, telles que les méthodologies Six Sigma, Boehm spiral et Agile (AUP/Lean/XP/DSDM), en raison de sa capacité d'analyse différentielle rendue possible par ses éléments de mesure de plus haute précision.

Les éléments mesurés par WMFP sont plusieurs mesures logicielles différentes déduites du code source par l'analyse de l'algorithme WMFP. Ils sont représentés en pourcentage de l'effort global de l'unité (projet ou fichier) et sont traduits en temps.

Complexité de flux (FC) – Mesure la complexité du chemin de contrôle de flux d'un programme d'une manière similaire à la complexité cyclomatique traditionnelle , avec une précision supérieure en utilisant des calculs de pondération et de relations.

Vocabulaire d'objets (OV) – Mesure la quantité d'informations uniques contenues dans le code source des programmes, similaire au vocabulaire Halstead traditionnel avec compensation linguistique dynamique.

Conjuration d'objet (OC) – Mesure la quantité d'utilisation effectuée par les informations contenues dans le code source des programmes.

Complexité arithmétique (IA) – Mesure la complexité des calculs arithmétiques dans l'ensemble du programme

Transfert de données (DT) – Mesure la manipulation des structures de données à l'intérieur du programme

Structure du code (CS) – Mesure la quantité d'efforts consacrés à la structure du programme, comme la séparation du code en classes et en fonctions

Données en ligne (ID) – Mesure la quantité d’efforts consacrés à l’intégration des données codées en dur

Commentaires (CM) – Mesure la quantité d’efforts consacrés à la rédaction des commentaires du programme

L'algorithme WMFP utilise un processus en trois étapes : analyse de fonction, transformation APPW et traduction des résultats. Un algorithme dynamique équilibre et additionne les éléments mesurés et produit un score d'effort total. La formule de base est la suivante :

Σ(WiMi) ^ΠDq

M = la valeur des mesures sources mesurée par l'étape d'analyse WMFP

W = le poids ajusté attribué à la métrique M par le modèle APPW

N = le nombre de types de métriques

i = l'index du type de métrique actuel (itération)

D = le facteur de coût fourni par la saisie utilisateur

q = l'indice actuel des facteurs de coût (itération)

K = le nombre de facteurs de coût

Ce score est ensuite transformé en temps en appliquant un modèle statistique appelé Average Programmer Profile Weights (APPW) qui est un successeur exclusif de COCOMO II 2000 et COSYSMO . Le temps obtenu en heures de travail du programmeur est ensuite multiplié par un coût horaire défini par l'utilisateur pour un programmeur moyen, afin de produire un coût moyen du projet, traduit dans la devise de l'utilisateur.

Les éléments de base de WMFP, comparés aux modèles de dimensionnement traditionnels tels que COCOMO, sont plus complexes à un point tel qu'ils ne peuvent pas être évalués manuellement de manière réaliste, même sur des projets de petite taille, et nécessitent un logiciel pour analyser le code source. Par conséquent, il ne peut être utilisé qu'avec des prévisions de coûts basées sur des analogies, et non sur des suppositions théoriques éclairées.