- 48 - MÔ HÌNHDỰĐOÁNRỦIROVÀQUẢNLÝ RỦI ROCỦADỰÁNPHẦNMỀM Nguyễn Thị Minh Tâm Cán bộ hướng dẫn: TS. Nguyễn Việt Hà MSV: 0220279 Email: tamk47ca@yahoo.com 1. Giới thiệu Phân tích vàquảnlýrủiro trong phát triển phầnmềm ảnh hưởng lớn đến thành công của một dựánphần mềm. Để tăng hỗ trợ cho nhà quản trị dự án, khóa luận này đề xuất một hướng tiếp cận mới cho phân tích và quản lýrủirophầnmềm – dựa trên mô hình lập luận theo tình huống (Case Based Reasoning – CBR) để xây dựng mô hìnhdựđoánrủirovà qu ảnlý rủi rocủadựánphần mềm. Mô hình này dựđoánrủirovàquảnlýrủirocủa một dựán đang phát triển bằng cách tìm kiếm dựán tương tự đã hoàn thành và hiệu chỉnh danh sách rủirocủadựán đó. Để kiểm chứng chất lượng của mô hình đề xuất, khóa luận đã xây dựng một chương trình thực nghiệm và đánh giá kết quả thực nghi ệm. 2. Quản lýrủirodựánphầnmềmQuảnlýrủiro là một trong những hoạt động chính củaquản trị dựánvà chủ yếu được thực hiện dựa trên kinh nghiệm của nhà quản trị dự án. Mặc dù là một công việc phức tạp nhưng quảnlýrủiro có một quy trình rõ ràng gồm bốn bước: 1- xác định rủi ro, 2- ước lượng rủi ro, 3- lập kế hoạch dự phòng và khắc phục rủi ro, và 4- kiểm soát rủi ro. Trên thực tế, quảnlýrủiro được tiến hành bằng cách lặp đi lặp lại quy trình này. Bắt đầu một dựán là bắt đầu một hoạt động quảnlýrủi ro, vàquảnlýrủiro chỉ kết thúc khi dựán kết thúc. 3. Lập luận theo tình huống Lập luân theo tình huống (CBR) là phương pháp giải quyết vấn đề trên cơ sở tìm kiếm và hiệu chỉnh lời giải của vấn đề tương tự trong quá khứ. Phương pháp này tương đối gần với cách giải quyết vấn đề của con người trong thực tế. CBR giải quyết vấn đề theo chu trình 4 lại (4REs) gồm bốn bước: 1- tìm lại tình huống tương tự trong quá khứ, 2- dùng lại lời giải của các tình huống tương t ự, 3- xem lại lời giải hiệu chỉnh, và 4- lưu lại tình huống mới. Trong mô hình CBR, có ba vấn đề chính cần được quan tâm: biểu diễn tri thức, tìm kiếm và hiệu chỉnh. Bất kỳ một hệ thống nào áp dụng CBR đều phải giải quyết ba vấn đề này. CBR thích hợp với những hệ thống xử lý thông tin không chắc chắn hoặc không đầy đủ. 4. Mô hìnhdựđoánrủirovàquảnlýrủiro Mô hìnhdựđoánrủirovàquảnlýrủiro được minh họa bằng hình vẽ sau: Kiến trúc mô hìnhdựđoánrủirovàquảnlýrủi ro. Mô hình đã giải quyết được các vấn đề quan trọng: biểu diễn dự án, tìm kiếm dựán tương tự và hiệu chỉnh danh sách rủi ro. a. Biểu diễn dựán Biểu diễn dựán trong cơ sở tri thức bao gồm hai thành phần: đặc tả dựánvà danh sách rủi ro. Một dựán được đặc tả bằng một tập thuộc tính ch ỉ số, đảm bảo đặc trưng cho dựánvà thỏa mãn yêu cầu thông tin dựán có thể bổ sung dần dần trong quá trình phát triển phần mềm. Thành phần còn lại của biểu diễn dựán là danh sách rủi ro. Đây chính là kết quả của quá trình phân tích vàquảnlýrủirocủa một dựánphần mềm. b. Tìm kiếm Trong quá trình tìm kiếm, khóa luận đã chọn sử dụng phương pháp tìm kiếm k-hàng xóm g ần nhất trong bộ tìm kiếm của mô hình. Dựa trên phương pháp này, khóa luận đưa ra - 49 - tiêu chuẩn dựán tương tự, và xây dựng hàm tính độ tương tự từng thuộc tính và hàm tính độ tương tự dự án. Các hàm này đều được chuẩn hóa để giá trị của chúng nằm trong khoảng [0,1]. Để đảm bảo mức độ quan trọng của thuộc tính được đánh giá trong hàm tính độ tương tự dự án, mỗi thuộc tính đều được gán trọng số. Công thức tính độ tương tự dựán như sau: ∑ ∑ = = × = N i i N i iiii TSsim TSsim 1 1 ),( ),( δ δ - S i, T i là giá trị thuộc tính thứ i của hai dựán S, T. - δ i là hàm tính trọng số cho thuộc tính chỉ số thứ i. c. Hiệu chỉnh Hiệu chỉnh là quá trình phức tạp bởi vì nó quyết định chất lượng của mô hình. Do rủiro được đặc tả chủ yếu bằng các giá trị không thể định nghĩa hình thức chặt chẽ, nên khóa luận đề xuất chỉ hiệu chỉnh ba thuộc tính củarủi ro: khả năng xảy ra, ảnh hưởng và độ ưu tiên. Hiệu chỉnh được tiến hành trên từng nhóm rủi ro, tương ứng với một phạm trù rủi ro. Có thể hiệu chỉnh theo hai cách: hiệu chỉnh theo dựán tương tự và hiệu chỉnh theo luật. Tuy nhiên, khóa luận này không xét đến việc xây dựng một cơ chế lập luận theo luật trong bộ hiệu chỉnh. 5. Thực nghiệm Để kiểm chứng chất lượng của mô hình đề xuất, khóa luận đã tiến hành hai thực nghiệm: thực nghiệm 1 kiểm tra khả năng dựđoánrủiro cho một dựán mới của mô hìnhvà thực nghiệm 2 kiểm chứng chất lượng của mô hình. Mỗi thực nghiệm tiến hành thực nghiệm hai lần tương ứng với hai lựa chọn hệ số hiệ u chỉnh k = 1 và k = 2 trong quá trình hiệu chỉnh. Kết quả thực nghiệm được đánh giá bằng trực quan. a. Thực nghiệm 1 Đầu vào của thực nghiệm 1 là ba dựán mới T1, T2 và T3. Lần 1, kết quả dựđoánrủirocủa T1 và T3 chấp nhận được, còn của T2 không phù hợp trực quan. Lần 2, kết quả dựđoánrủirocủa T1 và T2 tốt hơn, còn của T3 kém hơn so với thực nghiệm lần 1. b. Thực nghiệm 2 Đầu vào của thực nghiệm 2 là ba dựán (P 8 , P 9 , P 10 ) được lấy ra từ cơ sở dựán để trở thành tập thử nghiệm. Trong thực nghiệm 2, kết quả dựđoánrủiro sẽ được so sánh với kết quả thực của các dựán này. Lần 1, kết quả dựđoánrủirocủa P 8 và P 10 tương đối gần với kết quả thực, còn của P 9 không gần với kết quả thực. Lần 2, kết quả dựđoánrủirocủa P 8 và P 10 kém hơn, còn của P 9 tốt hơn so với thực nghiệm lần 1 mặc dù kết quả lần này cũng không gần với kết quả thực. Bằng hai thực nghiệm trên, khóa luận đã chứng tỏ được khả năng dựđoánrủiro cho dựán mới và chất lượng của mô hình đề xuất. 6. Kết luận Với mô hìnhdựđoánrủirovàquảnlý rủi rocủadựánphầnmềm theo hướng tiếp cận CBR, khóa luận hi vọng đóng góp một hướng tiếp cận mới để giải quyết bài toán quảnlýrủi ro. Mô hình đề xuất là mô hình dành riêng cho phân tích vàquảnlýrủiro trong phát triển phần mềm, và hỗ trợ đáng kể cho nhà quản trị dựán trong suốt quá trình làm phần mềm, từ giai đoạ n phân tích yêu cầu cho đến giai đoạn triển khai và bảo trì sản phẩm. Do giới hạn về thời gian, kiến thức chuyên môn và số lượng dựán thực, khóa luận mới chỉ được thử nghiệm trên một tập dựán nhỏ và khâu hiệu chỉnh chưa thực sự hiệu quả. Trong thời gian tới, mô hình sẽ tiếp tục được nghiên cứu để cải thiện chất lượ ng. Tài liệu tham khảo [1] Nguyễn Ngọc Bảo, Hệ chuyên gia ước lượng dựánphần mềm, 2005. [2] Dale F.Cooper, Stephen Grey, Geoffrey Raymond & Phil Walker, Project Risk Management Guidelines: Managing Risk in Large Projects and Complex Procurements, 2005. [3] Ian Watson, Appying Case-based Reasoning: Techniques for Enterprise Systems, Morgan Kaufman Publisher Inc, San Francisco, CA, USA, 1998. [4] Roger S. Pressman, Ph.D., Software Engineering, Mc Graw Hill, 2001, pp. 145-163. . Mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro Mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro được minh họa bằng hình vẽ sau: Kiến trúc mô hình dự đoán rủi ro và quản. khả năng dự đoán rủi ro cho dự án mới và chất lượng của mô hình đề xuất. 6. Kết luận Với mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro của dự án phần mềm theo