Estimación del esfuerzo en proyectos de software utilizando técnicas de inteligencia artificial

dc.contributor.authorGheisa Lucía Ferreira Lorenzo
dc.contributor.authorDaniel Gálvez Lío
dc.contributor.authorLuis Alberto Quintero Domínguez
dc.contributor.authorJarvin Antón Vargas
dc.coverage.spatialBolivia
dc.date.accessioned2026-03-22T16:04:52Z
dc.date.available2026-03-22T16:04:52Z
dc.date.issued2014
dc.descriptionCitaciones: 1
dc.description.abstractLos modelos algorítmicos de estimación de costo y esfuerzo, basados en el análisis regresivo de datos históricos abundan en la literatura especializada. Entre los más populares se encuentran COCOMO, SLIM, Puntos de Función. No obstante, desde los años 90, los modelos basados en técnicas de Inteligencia Artificial, fundamentalmente en técnicas de Aprendizaje Automático, han sido utilizados para mejorar la precisión de las estimaciones. Estos modelos se fundamentan en el uso de datos recogidos en proyectos anteriores en los que se realizaron estimaciones y la aplicación de diferentes técnicas de extracción de conocimiento, con el objetivo de realizar estimaciones de manera más eficiente, eficaz y, si fuera posible, con mayor precisión. El objetivo de este artículo consiste en presentar el análisis de algunas de estas técnicas, y cómo ellas han sido aplicadas en la estimación del esfuerzo en proyectos de software.
dc.identifier.urihttps://doaj.org/article/e282035de1fe4c6784ccc7ab024e9b2f
dc.identifier.urihttps://andeanlibrary.org/handle/123456789/56129
dc.language.isoes
dc.relation.ispartofSHILAP Revista de lepidopterología
dc.sourceUniversidad Central "Marta Abreu" de las Villas (UCLV)
dc.subjectHumanities
dc.subjectComputer science
dc.titleEstimación del esfuerzo en proyectos de software utilizando técnicas de inteligencia artificial
dc.typearticle

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