Để thoát khỏi tình trạng này người quản lý dự án phải biết cách quản lý dự án cho thật hiệu quả mà một trong số đó chính là việc áp dụng các công cụ để dự đoán chi phí và thời gian tại t
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Trang 2Công trình được hoàn thành tại:
Đại học Bách khoa Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học:
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1 Thư viện Tạ Quang Bửu – Đại học Bách khoa Hà Nội
2 Thư viện Quốc gia Việt Nam
Trang 3dự án thất bại một phần là 50% và thất bại hoàn toàn là 19% [1] Một nghiên cứu đã cho thấy khoảng một phần ba các dự án có chi phí và thời gian hoàn thành vượt hơn 125% [2] so với kế hoạch
Có rất nhiều lý do làm cho dự án phần mềm thất bại, một trong những lý
do quan trọng nhất là quản lý dự án không phù hợp Ví dụ, các lý do chính làm cho dự án chệch ra khỏi tầm kiểm soát là: (1) mục tiêu không rõ ràng, (2) lập kế hoạch tồi, (3) công nghệ mới, (4) thiếu một phương pháp quản lý
dự án và (5) không đủ nhân sự [3] Ít nhất ba trong năm lý do này rõ ràng liên quan đến quản lý dự án Hai lý do còn lại: không đủ nhân sự và công nghệ mới, có thể được coi như những rủi ro mà để quản lý chúng cũng là một phần của quản lý dự án Để thoát khỏi tình trạng này người quản lý dự án phải biết cách quản lý dự án cho thật hiệu quả mà một trong số đó chính là việc áp dụng các công cụ để dự đoán chi phí và thời gian tại thời điểm hoàn thành dự án (EAC) tại bất kỳ thời điểm nào của quá trình thực hiện dự án Công nghệ phần mềm hướng giá trị là một phương pháp tiếp cận trong quá trình phát triển phần mềm, tập trung vào việc tạo ra giá trị cho khách hàng và người dùng cuối Phương pháp này đặt sự chú trọng vào việc hiểu
và đáp ứng nhu cầu thực sự của khách hàng, từ đó xác định và ưu tiên các tính năng và chức năng của phần mềm để cung cấp giá trị tối đa cho họ [4] Quản trị giá trị thu được (Earned Value Management - EVM) [5], [6] là một trong những phương pháp nổi tiếng để kiểm soát thời gian và chi phí của một dự án Phương pháp này được sử dụng từ những năm 1960 khi Bộ Quốc phòng Hoa kỳ đề xuất một phương pháp chuẩn để đo lường hiệu suất của một dự án Phương pháp này dựa trên một tập hợp các chỉ số để đo lường và đánh giá tình trạng tổng thể của dự án, giúp cảnh báo sớm cho người quản trị dự án về các vấn đề tiềm ẩn Tuy nhiên, phương pháp này cũng có một số hạn chế như: (1) chỉ dựa vào các chi phí đã phát sinh, (2) dự đoán thiếu độ tin cậy trong giai đoạn sớm của dự án và (3) không tính đến các dữ liệu dự báo [7]
Trang 4Ba hạn chế nêu trên là lý do chính dẫn đến việc cần phát triển các phương pháp mới Một trong các phương pháp đó là sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính hoặc phi tuyến để xây dựng các mô hình hồi quy, còn được gọi là các
mô hình tăng trưởng (Growth Models - GM) [7]
Đã có các công trình sử dụng phương pháp EVM hoặc GM trong việc dự đoán giá trị EAC [8], [9], [10] tuy nhiên hầu như rất ít công trình đề cập đến việc kết hợp hai phương pháp này trong việc nâng cao tính chính xác của việc dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo rất phát triển và được ứng dụng trong mọi lĩnh vực đời sống Học máy là một nhánh cụ thể của trí tuệ nhân tạo và được ứng dụng nhiều trong phân tích dữ liệu lớn để phân loại, dự đoán và khai thác thông tin chi tiết Trong các nghiên cứu [11], [12], [13] các tác giả đã sử dụng các phương pháp học máy như: mạng nơ-ron nhân tạo, mô hình logic mờ, lý luận dựa trên trường hợp, phân tích hồi quy bội, mô hình mờ di truyền, mô hình lai để giải quyết các vấn đề khác nhau trong quản lý dự án Các tác giả
đã nghiên cứu và đề xuất sử dụng một số thuật toán học máy như: LSTM, XGBoost (Extreme Gradient Boosting), LightGBM để giải quyết bài toán dự đoán thời gian và kinh phí để hoàn thành dự án Đây là những thuật toán học
có giám sát (supervised learning) cho độ chính xác khá cao, bên cạnh các mô hình Deep Learning hiện đang rất phổ biến
Xuất phát từ những phân tích ở trên, tôi chọn đề tài "Phương pháp quản trị giá trị thu được và ứng dụng trong quản lý dự án phần mềm" làm luận án
2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung:
Đề tài thực hiện nghiên cứu các phương pháp dự đoán chi phí hoàn thành
dự án và thời gian hoàn thành dự án theo kỹ thuật quản trị giá trị thu được để nâng cao hiệu quả quản lý các dự án phần mềm dựa trên công nghệ phần mềm hướng giá trị
- Thực hiện việc thử nghiệm và đánh giá đối với mô hình
Vì vậy, trên cơ sở có nhiều năm hoạt động trong lĩnh vực Công nghệ phần mềm cũng như Quản lý dự án, người thực hiện đề tài mong muốn góp phần làm phong phú thêm các nghiên cứu về lĩnh vực này, cũng như mong muốn
có thể thiết kế một phương pháp luận rõ ràng hơn, cụ thể bằng một giải pháp phần mềm để dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án, giúp ích cho
Trang 5quá trình trợ giúp việc ra quyết định trong quản lý dự án, nhằm nâng cao chất lượng dự án
3 Nhiệm vụ nghiên cứu
Với mục tiêu đặt ra ở trên, nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài bao gồm:
- Tìm hiểu, phân tích, tổng hợp hiện trạng nghiên cứu và các công trình
đã xuất bản liên quan đến phương pháp quản trị giá trị thu được trong quản
lý dự án
- Đề xuất cải tiến phương pháp kết hợp mô hình tăng trưởng với kỹ thuật quản trị giá trị thu được
- Đề xuất các thuật toán học máy trên các chỉ số quản trị giá trị thu được
để giải quyết bài toán dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án phần mềm
- Thử nghiệm đối với các dự án thực tế
4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của đề tài:
- Quản lý dự án phần mềm
- Các mô hình tăng trưởng: Gompertz, Logistic, Bass, Weibull
- Các thuật toán học máy Mạng nơ ron nhân tạo LSTM, XGBoost, LightGBM
- Các chỉ số quản trị giá trị thu được: PV, EV, AC, ES, SCI, SPI, CPI
- Dự đoán tại thời điểm hoàn thành (chi phí và thời gian) của một dự án phần mềm (EAC, EAC(t))
- Các độ đo mức độ chính xác của việc dự đoán: PE, MAPE
- Phạm vi nghiên cứu của đề tài:
- Nghiên cứu thực nghiệm trên một số dự án phần mềm thực tế tại các công ty phần mềm Việt Nam
- Nghiên cứu thực nghiệm trên một số dự án thực tế được công bố trên thế giới
5 Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp lý thuyết
Nghiên cứu sinh sử dụng phương pháp này vào trong các nghiên cứu về:
- Nghiên cứu về quản lý dự án;
- Nghiên cứu về các mô hình mô hình tăng trưởng;
- Nghiên cứu về các phương pháp học máy;
- Phân tích, so sánh điểm yếu điểm mạnh của các nghiên cứu hiện tại gần với hướng nghiên cứu của luận án bao gồm các nội dung: quản trị giá trị thu được, mô hình tăng trưởng, các phương pháp học máy;
- Chứng minh khả năng áp dụng được các kỹ thuật học máy hiện đại giải quyết bài toán dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án
Trang 6Các phương pháp trên cho phép tổng quan các kết quả nghiên cứu, hệ thống hóa lý thuyết có liên quan đến xây dựng cơ sở lý luận của đề tài
Phương pháp thực nghiệm
Tiến hành kiểm chứng tính khả thi của các phương pháp đề xuất trong luận án bằng việc áp dụng vào các dự án thực tế về lĩnh vực đầu tư công nghệ thông tin trong một số đơn vị, doanh nghiệp khác nhau, với các loại dự án khác nhau Sử dụng một số công cụ và thuật toán tiêu biểu để kiểm chứng, đánh giá và so sánh tính hiệu quả giữa chúng
6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Ý nghĩa khoa học
Đề tài của luận án phân tích và hệ thống hóa các phương pháp dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án trong quản lý dự án phần mềm Đồng thời, luận án đã góp phần bổ sung, làm phong phú cơ sở lý luận khoa học trong việc cải tiến các phương pháp dự đoán và đề xuất áp dụng một số phương pháp mới trong dự đoán mức độ hoàn thành dự án
Ý nghĩa thực tiễn
Kết quả nghiên cứu là tài liệu có giá trị tham khảo trong hoạt động thực tiễn của các đơn vị, doanh nghiệp trong quản lý dự án phần mềm Kết quả nghiên cứu cũng đồng thời đề xuất các phương pháp cải tiến chất lượng dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án, cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định, giúp nâng cao chất lượng của quản lý dự án
7 Các kết quả mới đạt được
Những đóng góp mới của nghiên cứu bao gồm:
- Đề xuất cải tiến các phương pháp dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án:
+ Cải tiến hệ số hiệu suất tương lai trong phương pháp kết hợp mô hình tăng trưởng và kỹ thuật quản trị giá trị thu được
+ Cải tiến thuật toán ước lượng tham số trong mô hình tăng trưởng Gompertz
+ Cải tiến thuật toán kết hợp mô hình tăng trưởng và EVM
+ Cải tiến phương pháp kết hợp XSM và EVM
- Đề xuất áp dụng một số phương pháp dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án dựa trên một số thuật toán học máy
+ Phương pháp ứng dụng mạng nơ ron LSTM
+ Phương pháp ứng dụng thuật toán học máy XGBoost
+ Phương pháp ứng dụng thuật toán học máy LightGBM
- Thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất
8 Cấu trúc Luận án
Nội dung Luận án gồm phần Mở đầu, Kết luận và 03 chương:
Chương 1: Tổng quan
Trang 7Chương 2: Một số phương pháp dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành
dự án dựa vào phương pháp quản trị giá trị thu được
Chương 3: Áp dụng một số phương pháp học máy trong phương pháp quản trị giá trị thu được
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về quản lý dự án phần mềm
1.1.1 Lịch sử phát triển
Nhận thức được tầm quan trọng của phần mềm đối với các lĩnh vực đời sống xã hội, ngành công nghiệp sản xuất phần mềm đã nhanh chóng phát triển trong giai đoạn từ thập niên 1970 đến thập niên 1980 Để quản lý các
nỗ lực phát triển mới, các công ty ứng dụng các phương thức quản lý phần mềm, nhưng quá trình thử nghiệm bị chậm theo thực thi, đặc biệt là sự mẫu thuẫn xảy ra trong "vùng xám" giữa các đặc tả người dùng và phần mềm được chuyển giao Để tránh các vấn đề trên, các phương thức quản lý dự án phần mềm tập trung vào các yêu cầu người dùng trong các sản phẩm phần mềm theo mô hình nổi tiếng đó là mô hình thác nước Theo tổ chức IEEE, một số nguyên nhân dẫn đến sự thất bại trong việc quản lý dự án như sau [11]:
1.1.2 Giới thiệu quản lý dự án phần mềm
Dự án là một nỗ lực phức tạp, không thường xuyên, mang tính chất đơn nhất được thực hiện trong điều kiện ràng buộc nhất định về thời gian, ngân sách, nguồn lực và các tiêu chuẩn chất lượng để đáp ứng yêu cầu của khách hàng Quản lý dự án là sự áp dụng một cách phù hợp các kiến thức, kỹ năng, công cụ và kỹ thuật vào trong quá trình đề xuất dự án, lập kế hoạch dự án, thực hiện dự án, theo dõi giám sát dự án và kết thúc dự án để đạt được các yêu cầu của dự án Mục tiêu cơ bản của việc quản lý dự án thể hiện ở chỗ các công việc phải được hoàn thành theo yêu cầu và bảo đảm chất lượng, trong phạm vi chi phí được duyệt, đúng thời gian và giữ cho phạm vi dự án không thay đổi
1.1.3 Quy trình quản lý dự án trong phần mềm
Quy trình quản lý dự án phần mềm là quy trình vận dụng những kiến thức,
kỹ năng và kỹ thuật công nghệ vào hoạt động của dự án để đạt được mục tiêu của dự án đặt ra Những ứng dụng này được đưa vào phần mềm theo một tiêu chuẩn hóa của quản lý dự án theo tiêu chuẩn PMI
1.1.4 Các hoạt động chính trong quản lý dự án phần mềm
1.1.4.1 Xác định các bước thực hiện dự án phần mềm
1.1.4.2 Lập kế hoạch thực hiện dự án
1.1.5 Thực trạng quản lý dự án phần mềm tại Việt Nam
Trang 81.2 Tổng quan về công nghệ phần mềm hướng giá trị
1.2.1 Giới thiệu
Công nghệ phần mềm hướng giá trị - VBSE (Value-Based Software Engineering) là một bộ quy tắc xem xét các khía cạnh kinh tế trong toàn bộ chu kỳ phát triển phần mềm Nó có thể được định nghĩa là một mô hình phát triển phần mềm trong đó yêu cầu giá trị thương mại được xem là quan trọng
và bình đẳng trong các tiến trình phần mềm, quản lý và quyết định công nghệ, công cụ, kỹ thuật sử dụng trong suốt vòng đời phần mềm [13]
1.2.2 Mô hình chất lượng phần mềm hướng giá trị
Mô hình chất lượng phần mềm hướng giá trị là một cách tiếp cận trong đánh giá chất lượng của phần mềm, tập trung vào việc đo lường và đánh giá chất lượng dựa trên việc phân tích mức độ đóng góp của từng tính năng và chức năng của phần mềm vào việc cung cấp giá trị cho khách hàng và người dùng cuối
1.3 Phương pháp Quản trị giá trị thu được
1.3.1 Giới thiệu
1.3.2 Các tham số chính của phương pháp quản trị giá trị thu được
Các tham số chính của EVM như sau:
• Giá trị kế hoạch (PV - Planned Value): là đường ngân quỹ cơ sở theo từng giai đoạn (thời gian), thể hiện kết quả thực hiện theo kế hoạch, thường được gọi là Chi phí ngân sách cho các công việc theo kế hoạch (BCWS)
• Chi phí thực tế (AC - Actual Cost): là chi phí tích lũy đã chi trong thực tế
ở thời điểm cho trước, thường thể hiện bởi Chi phí thực tế cho các công việc
đã thực hiện (ACWP)
• Giá trị thu được (EV - Earned Value): là lượng ngân sách chi cho các công việc đã thực hiện (nó khác với AC ở chỗ AC là chi phí đã chi thực tế, còn EV là chi phí ngân sách kế hoạch dành cho các công việc) tại một thời điểm cho trước, thường được gọi là Chi phí ngân sách cho các công việc đã thực hiện (BCWP), được tính bằng tổng các ngân sách cho các hoạt động (hoặc của dự án) ở thời điểm hoàn thành (PC) nhân với tỷ lệ phần trăm hoàn thành của hoạt động (hoặc dự án) ở thời điểm cụ thể (= PC*BAC)
• Thời gian theo kế hoạch (ES - Earned Schedule): khi dịch chuyển giá trị
EV của một thời điểm cho trước theo đơn vị thời gian để xác định khi nào thìđạt được EV trên đường kế hoạch cơ sở (PV)
1.3.3 Độ đo thời gian kế hoạch ES
Độ đo chính thứ tư với tên gọi ES là sự dịch chuyển đơn giản giá trị
EV của một trạng thái thời gian cho trước theo các đơn vị thời gian bằng việc xác định khi nào thì giá trị EV này đạt được trên đường cong PV
Trang 91.3.4 Đo lường hiệu suất của một dự án
Hiệu suất dự án, theo cả thời gian và chi phí, được xác định bằng cách
so sánh các tham số chính PV, AC, EV và ES để tạo ra phương sai về kế hoạch (thời gian) và chi phí, như dưới đây:
• Phương sai kế hoạch (SV): chỉ ra phương sai về mặt thời gian và được tính như sau: SV = EV - PV (xem hình 2.8) và có thể được hiểu như sau:
o SV > 0: dự án đi trước so với kế hoạch
o SV = 0: dự án đang đi đúng kế hoạch
o SV < 0: dự án bị chậm so với kế hoạch
• Phương sai chi phí (CV): chỉ ra phương sai về mặt chi phí và được tính như sau: CV = EV - AC (xem hình 2.8) và có thể được hiểu như sau:
o CV > 0: dự án đang ở dưới mức ngân sách dự kiến
o CV = 0: dự án đang sử dụng đúng ngân sách
o CV < 0: dự án đã bị vượt quá ngân sách
1.3.5 Đo lường tin cậy hiệu suất thời gian của dự án
Hiệu suất thời gian của một dự án được đo bởi phương sai kế hoạch SV hoặc chỉ số hiệu suất kế hoạch SPI như mục 1.3.4 Tuy nhiên, kỹ thuật ES cho phép đo lường các phiên bản thay thế của phương sai và chỉ số hiệu suất
kế hoạch như sau:
• Phương sai kế hoạch (SV(t)): cho ta phương sai về mặt thời gian (SV(t) = ES - AT) biểu diễn theo các đơn vị thời gian:
o SV(t) > 0: dự án đang đi trước kế hoạch
o SV(t) = 0: dự án đang đúng kế hoạch
o SV(t) < 0: dự án đang chậm so với kế hoạch
• Chỉ số hiệu suất kế hoạch (SPI(t)): cho ta hiệu suất theo thời gian (SPI(t) = ES/AT) theo chiều phi đơn vị:
o SPI(t) > 100%: dự án đang đi trước kế hoạch
o SPI(t) = 100%: dự án đang đúng kế hoạch
o SPI(t) < 100%: dự án đang chậm so với kế hoạch
1.3.6 Dự đoán chi phí hoàn thành dự án
Chi phí hoàn thành một dự án được tính theo công thức sau:
EAC = AC + PCWR (2.2) trong đó:
• AC: Chi phí thực tế ở thời điểm hiện tại (tức là thời gian thực tế AT)
• PCWR: Chi phí dự kiến cho các công việc còn lại (là ước lượng cho tương lai)
1.3.7 Dự đoán thời gian hoàn thành dự án
Trang 10Để dự đoán thời gian hoàn thành dự án, ta sử dụng công thức sau:
EAC(t) = AT + PDWR (2.4) trong đó:
• AT: thời gian thực tại (hôm nay)
• PDWR: khoảng thời gian dự kiến của các công việc còn lại
1.4 Một số phương pháp dự đoán
1.4.1 Phương pháp dựa trên mô hình tăng trưởng
1.4.2 Phương pháp liên tiến lũy thừa (Exponential Smoothing Method – XSM)
Phương pháp liên tiến lũy thừa là một trong số các phương pháp dự báo nổi tiếng áp dụng cho dữ liệu dạng time – series (chuỗi các điểm dữ liệu theo thời gian) Phương pháp lần đầu tiên được đề xuất bởi Charles C Holt vào năm 1957 và được sử dụng cho chuỗi dữ liệu theo thời gian không có xu hướng và không theo mùa Sau đó vào năm 1958, Charles C Holt đưa ra một phương pháp cải tiến để xử lý cho các chuỗi dữ liệu có xu hướng Năm 1965, Peter Winters (học trò của Charles C Holt) đã khái quát hóa phương pháp này để xử lý cho các chuỗi dữ liệu vừa có xu hướng và theo mùa Vì vậy, phương pháp liên tiến lũy thừa còn có tên gọi là “Phương pháp Holt – Winters”
1.5 Tổng quan về học máy
1.5.1 Giới thiệu
Machine learning (tạm dịch là Học máy) là lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu nhằm tìm hiểu và xây dựng các phương pháp "học" mang lại cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng Nó được xem như một phần của trí tuệ nhân tạo (AI)
Các thuật toán học máy xây dựng một mô hình (model) dựa trên dữ liệu mẫu, được gọi là dữ liệu đào tạo (training data), để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không được lập trình rõ ràng đối với các dữ liệu tương lai
1.5.2 Ứng dụng của học máy
1.5.3 Phân loại học máy
1.5.3 Một số thuật toán học máy
1.5.3.1 Thuật toán LSTM
1.5.3.1 Thuật toán XGBoost
1.5.3.1 Thuật toán LightGBM
1.6 Tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu liên quan
1.6.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước
Phương pháp Quản trị giá trị thu được (EVM- Earned Value Management) [13], [27], [28] là một trong những kỹ thuật hiệu quả để giúp kiểm soát thời gian và chi phí của một dự án Phương pháp này dựa trên một tập hợp các phép đo để đo lường và đánh giá tình trạng tổng thể của một dự
Trang 11án nhằm đưa ra cảnh báo sớm cho người quản trị dự án về các vấn đề của dự
án Đây là một Phương pháp quản lý dự án phổ biến, đặc biệt trong các dự
án có quy mô lớn và phức tạp, vì nó cung cấp một cái nhìn toàn diện về tiến
độ, chi phí và hiệu quả dự án
Tuy nhiên, phương pháp này có một số hạn chế như: chỉ dựa trên các chi phí trong quá khứ, dự đoán thiếu tính tin cậy trong giai đoạn sớm của dự án
và không tính đến các thống kê dự báo Ba điểm hạn chế này là lý do chính dẫn đến việc sử dụng các phương pháp mới Một trong các phương pháp đó chính là việc sử dụng các phân tích hồi quy tuyến tính hoặc phi tuyến để phát triển các mô hình hồi quy, hay còn được gọi là các mô hình tăng trưởng (GM-Growth Models) [5]
Đã có một số nghiên cứu sử dụng phương pháp EVM như là một công cụ
để điều khiển dự án [6], [7] phỏng đoán suy luận thống kê Bayes để ước lượng đáng tin cậy hơn [29], đề xuất mô hình hồi quy mới để cải thiện dự đoán chi phí khi hoàn thành cho các dự án đang triển khai [13], đánh giá độ chính xác của các phương pháp dự báo EAC khác nhau [30] hoặc sử dụng các mô hình tăng trưởng trong việc dự đoán giá trị EAC [6], [28]
Trong [31] nhóm tác giả Stephan Vandevoorde và Mario Vanhoucke (2006) đã giới thiệu và tiến hành thực nghiệm để so sánh các phương pháp
dự đoán thời gian hoàn thành dự án dựa trên các tham số của phương pháp quản trị giá trị thu được Có 3 phương pháp dự đoán thời gian hoàn thành dự
án là: Phương pháp giá trị dự kiến (planned value method), phương pháp thời gian thu được (earned duration method) và phương pháp tiến độ thu được (earned schedule method)
Theo [5], các tác giả T Narbaev và A De Marco (2014) đã đề xuất phương pháp kết hợp phương pháp quản trị giá trị thu được và mô hình tăng trưởng Gompertz trong dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án cho kết quả tốt Phương pháp này đã khắc phục được một số hạn chế của phương pháp EVM
Trong [32], các tác giả Seyed Hossein Iranmanesh và Mansoureh Zarezadeh đã xây dựng phương pháp kết hợp giữa các chỉ số của phương pháp EVM với mô hình tăng trưởng, nhằm nâng cao độ chính xác của việc
dự đoán thời gian và chi phí hoàn thành dự án
Trong những năm qua, nhiều nhóm nghiên cứu đã đề xuất cải tiến các phương pháp dự báo EVM truyền thống như: Kim và Reinschmidt, 2010 [33]; Lipke, 2011 [34]; Mortaji và cộng sự, 2014 [35]; Baqerin và cộng sự,
2015 [36]; Chen và cộng sự, 2016 [37] Các nghiên cứu này cũng đã đề cập đến một số khía cạnh để cải tiến các phương pháp dự báo EVM truyền thống Hiện nay, có nhiều mô hình dự đoán chi phí hoàn thành dự án, cũng như các mô hình dự đoán thời điểm kết thúc của dự án Các mô hình khác nhau
Trang 12đã được nghiên cứu và so sánh một cách đầy đủ nhờ Batselier và các cộng
sự trong [38] Một số nghiên cứu liên quan sử dụng phương pháp EVM có thể kể đến như: Khamooshi and Golafshani trong [39] đề xuất được phương pháp mới EDM đã cải thiện hơn hầu hết các phương pháp ESM, còn Elshaer (2013) trong [40] đã mở rộng được phương pháp cũ ESM rất hiệu quả trong giai đoạn sớm của dự án, nhưng kém hiệu quả trong giai đoạn sau của dự án Phương pháp liên tiến lũy thừa (Exponential Smoothing Method – XSM)
là một trong số các phương pháp dự báo nổi tiếng áp dụng cho dữ liệu dạng time – series (chuỗi các điểm dữ liệu theo thời gian) Phương pháp lần đầu tiên được đề xuất bởi Charles C Holt vào năm 1957 và được sử dụng cho chuỗi dữ liệu theo thời gian không có xu hướng và không theo mùa [19] Sau
đó vào năm 1958, Charles C Holt đưa ra một phương pháp cải tiến để xử lý cho các chuỗi dữ liệu có xu hướng Năm 1965, Peter Winters (học trò của Charles C Holt) đã khái quát hóa phương pháp này để xử lý cho các chuỗi
dữ liệu vừa có xu hướng và theo mùa Vì vậy, phương pháp liên tiến lũy thừa còn có tên gọi là “Phương pháp Holt – Winters” [20]
Tác giả Mahdieh Akhbari (2018) trong [41] dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án sử dụng mạng Nơron truyền thẳng nhiều lớp với việc điều chỉnh các trọng số thông qua thuật toán lan truyền ngược sai số Mô hình mạng có một lớp đầu vào với 800 Nơron sử dụng hàm chuyển đổi Tan Sigmoid; ba lớp hàm ẩn tuyến tính với mỗi lớp 600 Nơron; và một lớp đầu
ra có 1 Nơron Matern, hàm hữu tỷ bậc hai Dựa vào đánh giá thực nghiệm, các tác giả khẳng định rằng dữ liệu lịch sử càng dài cho kết quả dự đoán càng chính xác, sử dụng hàm hiệp phương sai lũy thừa bình phương và hàm hiệp phương sai lớp Matern cho kết quả dự đoán xu thế tốt
Trong các nghiên cứu [10], [11] các tác giả đã sử dụng các phương pháp học máy trong trí tuệ nhân tạo như: mô hình logic mờ, mạng nơ-ron nhân tạo, phân tích hồi quy bội, lý luận dựa trên trường hợp, mô hình lai, mô hình
mờ di truyền để giải quyết các bài toán khác nhau trong quản lý dự án Trong các phương pháp học máy được được trình bày thì các tác giả cũng đã nghiên cứu và đề xuất sử dụng thuật toán học máy XGBoost (Extreme Gradient Boosting) Đây là một thuật toán để giải quyết bài toán học có giám sát (supervised learning) cho độ chính xác khá cao bên cạnh các mô hình Deep learing đang rất phổ hiện nay Mỗi mô hình ở trên có những ưu điểm và nhược điểm riêng và được áp dụng cho các bộ dữ liệu cụ thể
Tác giả H H Elmousalami trong nghiên cứu [10] đã tiến hành nghiên cứu, phân tích và so sánh ưu nhược điểm của một số phương pháp học máy nhằm tìm ra phương pháp học máy hiệu quả nhất để cải thiện độ chính xác cho bài toán dự đoán chi phí của dự án Theo nghiên cứu thì các phương pháp
Trang 13học máy như: mạng nơ-ron nhân tạo, Logic mờ, phân tích hồi quy bội, lập luận dựa trên trường hợp có một số ưu nhược điểm như sau:
YAN Hongyan và cộng sự [11] đã nghiên cứu và chỉ ra các ưu nhược điểm của phương pháp học máy XGBoost như sau:
- Ưu điểm:
+ Độ chính xác cao: XGBoost nổi tiếng với độ chính xác cao trong mô hình dự đoán, điều này rất quan trọng trong việc ước tính chi phí đầu tư một cách chính xác Thuật toán xử lý tốt các phức tạp của dữ liệu và cung cấp các
dự đoán tin cậy
+ Xử lý dữ liệu thiếu: XGBoost có khả năng xử lý hiệu quả các giá trị bị thiếu, điều này thường gặp trong các bộ dữ liệu của dự án xây dựng Khả năng này giảm bớt nhu cầu tiền xử lý dữ liệu phức tạp
+ Tốc độ và hiệu suất: XGBoost được tối ưu hóa về tốc độ và hiệu suất, phù hợp với các bộ dữ liệu lớn thường thấy trong các dự án xây dựng Nó sử dụng xử lý song song, cải thiện hiệu quả tính toán
+ Khả năng chống quá khớp: XGBoost bao gồm các tham số điều chỉnh giúp ngăn chặn quá khớp, đảm bảo mô hình tổng quát tốt với dữ liệu chưa từng thấy
- Nhược điểm:
+ Điều chỉnh tham số: XGBoost đòi hỏi phải điều chỉnh các siêu tham số cẩn thận để đạt hiệu suất tối ưu Quá trình này có thể tốn thời gian và yêu cầu chuyên môn về máy học
+ Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Giống như tất cả các mô hình máy học, hiệu suất của XGBoost phụ thuộc nhiều vào chất lượng của dữ liệu đầu vào Dữ liệu kém chất lượng hoặc không đủ có thể dẫn đến các dự đoán không chính xác
1.6.2 Tình hình nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, không dễ tìm thấy các nghiên cứu trong nước được công
bố liên quan tới nội dung về Phương pháp EVM kết hợp với mô hình tăng trưởng, các nghiên cứu chủ yếu dừng ở mức độ khóa luận sinh viên Đại học được tổng hợp và dịch bài từ các nghiên cứu nước ngoài và hầu hết nằm trong nghiên cứu của lĩnh vực kinh tế Vì vậy, theo tìm hiểu cho thấy hiện tại không có các nghiên cứu việc áp dụng Mô hình tăng trưởng và phương pháp EVM vào trong giải quyết các vấn đề cụ thể của Quản trị dự án phần mềm
1.7 Bài toán đánh giá mức độ hoàn thành dự án phần mềm
1.8 Tiểu kết chương
Trong chương 1, nghiên cứu sinh đã giới thiệu tổng quan về các nội dung kiến thức chung liên quan tới đề tài, cũng như trình bày các tìm hiểu, phân tích về những nghiên cứu hiện nay liên quan tới một hoặc nhiều nội dung của
Trang 14đề tài bao gồm tổng quan về quản lý dự án, phương pháp quản trị giá trị thu được và tổng quan về học máy và các nghiên cứu liên quan đến đề tài
Cụ thể, phần 1.1 giới thiệu về kiến thức chung của lĩnh vực quản lý dự
án, các quy trình trong quản lý dự án
Phần 1.2 trình bày tổng quan về công nghệ phần mềm hướng giá trị và
mô hình chất lượng phần mềm hướng giá trị
Phần 1.3 nghiên cứu sinh đã nghiên cứu các tham số chính của phương pháp quản trị giá trị thu được EVM, các độ đo thời gian, kế hoạch, hiệu suất của một dự án và các phương pháp để dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án theo phương pháp EVM
Trong phần 1.4, nghiên cứu sinh đã tìm hiểu một số phương pháp dự đoán dựa trên các mô hình tăng trưởng LM, GPM, BM, WM và phương pháp liên tiến lũy thừa XSM
Phần 1.5, nghiên cứu sinh trình bày tổng quan về học máy, ứng dụng của học máy và khả năng ứng dụng học máy trong phương pháp EVM để giải quyết bài toán dự đoán chi phí, thời gian hoàn thành dự án phần mềm Phần 1.6, nghiên cứu sinh trình bày tình hình các nghiên cứu liên quan, phân tích cụ thể điểm mạnh và điểm cần cải tiến của các nghiên cứu và dẫn tới lý do của đề tài luận án Các nghiên cứu được phân loại theo góc độ trong nước và ngoài nước Trong đó có thể thấy rằng các nghiên cứu trong nước
về lĩnh vực đề tài còn rất hạn chế và đề tài là khả thi và có đóng góp trong khai phá một vấn đề mới của quản lý dự án không những ở Việt Nam và còn trong phạm vi quốc tế
Phần 1.7 trình bày bài toán đánh giá mức độ hoàn thành của dự án phần mềm
CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN CHI PHÍ VÀ THỜI GIAN HOÀN THÀNH DỰ ÁN DỰA VÀO PHƯƠNG PHÁP
QUẢN TRỊ GIÁ TRỊ THU ĐƯỢC
Chương 2, nghiên cứu sinh sẽ trình bày các nội dung chính của đề tài cụ thể về các mô hình tăng trưởng và các phương pháp đề xuất cải tiến kết hợp
mô hình tăng trưởng và phương pháp quản trị giá trị thu được để nâng cao chất lượng dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án Phần 2, nghiên cứu sinh đề xuất kết hợp phương pháp liên tiến lũy thừa XSM và quản trị giá trị thu được để dự đoán chi phí và thời gian hoàn thành dự án Cuối cùng,
sẽ tiến hành thực nghiệm và đánh giá kết quả đạt được của các phương pháp