以下不是软件开发方法的主要工作模型的是()A、螺旋模型B、循环模型C、瀑布模型D、专家模型

正确答案：软件开发成本估算是一个十分容易被忽视但却又是十分重要的内容。其重要的原因是没有成本估算项目计划就会失去基础；容易被忽视的原因却是由于大部分软件开发组织未能够有效掌握它。 软件估算包括规模估算、工作量估算、进度估算和成本估算。整个估算的过程是：首先根据软件需求进行规模估算也就是估计软件的规模通常以代码行数、功能点数为单位；然后在估计的规模的基础上根据项目的特定因素(例如技术能力、使用的语言和平台、团队稳定性、项目复杂度等)、开发生产率经验数字来估算开发的工作量这通常以人天、人月、人年为单位；最后根据客户提出的进度需求进行进度估算根据人员及其他成本 (如设备、房租、差旅等)对总的开发成本进行估算。软件估算的基础是经验数字和经验模型。 从上面的描述中可以看出规模估算是软件开发成本估算的基础(数据来源)而工作量估算则是软件开发成本估算的关键(决定了开发成本)。 规模估算最常用的方法包括LOC(代码行)估算法和FP(功能点)估算法。LOC估算法主要根据历史项目记录以经验数据进行推测；FP估算法则通过一个较严谨的经验模型计算公式来进行估算。FP估算法是一种比较通行的软件规模估算方法。 工作量估算可以采用的模型、方法和技术就比较多了大致可以分为算法方法、类比法和自底向上法3种。 (1)算法方法估算是自顶向下的方式实现使用数学方式表达出估算所含的各种参数之间的关系如规模、工作量、进度、复杂度之间的关系。这个模型可以是静态的也可是动态的。最常见的算法方法估算模型包括MarkⅡ估算、COCOM0 81、COCOMOII、 COCOMO组、Putnam估算模型等。 ①MarkⅡFP估算：它不是一个严格的算法模型是基于各种因素和它们的影响的主观评价之间关系的一些理解。 ②COCOMO：它是根据软件产品规模和几个特征计算工作量和日历时间的估算算法模型。它是由Barry Boehm博士开发的发布于1981年即COCOMO 81而 COCOMOII则是其新版本不过由于它们各有特色因此还共同存在于估算实践中。这是一个较严格并经受了大量实践考验的一个经典估算模型。 ③COCOMO组：包括重点应用于COTS组件项目的COCOTS模型；用来预测每 KLOC或FP中残留错误的COQUALMO模型；着重于开发软件的成本在开发活动上的分布的COSSEMO模型；着重在预测新技术、提高生产率的发明方面最有效的成本分配的COPROMO模型。 ④Putnam估算模型：它是一个工作量动态的、多变量的估算模型它对交付时间十分敏感。 ⑤静态模型：除了以上动态模型之外还有一些常用的静态模型其中最常用的是 Watson和Felix模型。其计算公式是不变的：工作量；5.2×(KLCC)0.91持续时间(月)： 4.1×(KLOC)0.36。可以用来生成较粗略的估算值。 算法方法估算法虽然定义严谨但是由于这些算法只是源于几十个项目的数据总结因此其结果并不是精确的但其仍然还是具有较高的参考价值。并且随着开发团队数据的积累和经验的堆积产生的估算也会越来越精确。 (2)类比估算法则是自顶向下的查看系统它借助经验丰富的人员的“本能感受”去识别待估项目和已完成的项目之间的相似与差异之处并评估这些差别对评估的影响。这种方法的主观意识较强估算结果的精确度与估算人员的经验有很大的关系。 (3)自底向上估算是将项目分解成为较小的活动和任务对每个较低层的任务做估算然后将所有的较低层的任务估算值加在一起就可以得到项目总的工作量估算值由于这种估算通常是由程序员来进行小任务块的估算因此容易让程序员产生责任感进度更有保障。 有了工作量估算后就可以计算出工作人员成本但在进行开发成本估算时还应该考虑硬件、软件、通信、差旅、培训以及其他成本。 可以从上面的描述中总结出撰写关于软件开发成本估算的论文主要应该注意以下几个方面的要点： (1)由于许多软件开发成本估算模型都需要一些参数依据因此应该对于项目的复杂度、涉及的关键技术、团队情况等因素进行阐述以便能够连贯地说明估算的过程。 (2)由于工作量估算是成本估算的关键其估算的结果决定了成本估算而成本估算则是在工作量的基础上做一些简单的财务计算因此可以理解为工作量估算的方法和模型。 (3)文章中应该列举算法方法估算法、类比估算法以及自底向上估算法3种模型并且应该抓住它们各自鲜明特点进行深入的阐述。 (4)在前面描述的基础上针对本项目的特色进行分析引出最合适的模型然后再结合实例详细地说明应用的具体方案。编写时一定要注意突出其真实性。 (5)文章应该花一定篇幅来说明估算的效果也就是估算的误差值是多少并且可以简要地分析这些误差值会来源于何处。
软件开发成本估算是一个十分容易被忽视，但却又是十分重要的内容。其重要的原因是没有成本估算，项目计划就会失去基础；容易被忽视的原因却是由于大部分软件开发组织未能够有效掌握它。 软件估算包括规模估算、工作量估算、进度估算和成本估算。整个估算的过程是：首先根据软件需求进行规模估算，也就是估计软件的规模，通常以代码行数、功能点数为单位；然后在估计的规模的基础上，根据项目的特定因素(例如，技术能力、使用的语言和平台、团队稳定性、项目复杂度等)、开发生产率经验数字来估算开发的工作量，这通常以人天、人月、人年为单位；最后根据客户提出的进度需求进行进度估算，根据人员及其他成本 (如设备、房租、差旅等)对总的开发成本进行估算。软件估算的基础是经验数字和经验模型。 从上面的描述中，可以看出规模估算是软件开发成本估算的基础(数据来源)，而工作量估算则是软件开发成本估算的关键(决定了开发成本)。 规模估算最常用的方法包括LOC(代码行)估算法和FP(功能点)估算法。LOC估算法主要根据历史项目记录，以经验数据进行推测；FP估算法则通过一个较严谨的经验模型计算公式来进行估算。FP估算法是一种比较通行的软件规模估算方法。 工作量估算可以采用的模型、方法和技术就比较多了，大致可以分为算法方法、类比法和自底向上法3种。 (1)算法方法估算是自顶向下的方式实现，使用数学方式表达出估算所含的各种参数之间的关系，如规模、工作量、进度、复杂度之间的关系。这个模型可以是静态的，也可是动态的。最常见的算法方法估算模型包括MarkⅡ估算、COCOM0 81、COCOMOII、 COCOMO组、Putnam估算模型等。 ①MarkⅡFP估算：它不是一个严格的算法模型，是基于各种因素和它们的影响的主观评价之间关系的一些理解。 ②COCOMO：它是根据软件产品规模和几个特征计算工作量和日历时间的估算算法模型。它是由Barry Boehm博士开发的，发布于1981年，即COCOMO 81，而 COCOMOII则是其新版本，不过由于它们各有特色，因此还共同存在于估算实践中。这是一个较严格，并经受了大量实践考验的一个经典估算模型。 ③COCOMO组：包括重点应用于COTS组件项目的COCOTS模型；用来预测每 KLOC或FP中残留错误的COQUALMO模型；着重于开发软件的成本在开发活动上的分布的COSSEMO模型；着重在预测新技术、提高生产率的发明方面最有效的成本分配的COPROMO模型。 ④Putnam估算模型：它是一个工作量动态的、多变量的估算模型，它对交付时间十分敏感。 ⑤静态模型：除了以上动态模型之外，还有一些常用的静态模型，其中最常用的是 Watson和Felix模型。其计算公式是不变的：工作量；5.2×(KLCC)0.91持续时间(月)： 4.1×(KLOC)0.36。可以用来生成较粗略的估算值。 算法方法估算法虽然定义严谨，但是由于这些算法只是源于几十个项目的数据总结，因此其结果并不是精确的，但其仍然还是具有较高的参考价值。并且随着开发团队数据的积累和经验的堆积，产生的估算也会越来越精确。 (2)类比估算法则是自顶向下的查看系统，它借助经验丰富的人员的“本能感受”去识别待估项目和已完成的项目之间的相似与差异之处，并评估这些差别对评估的影响。这种方法的主观意识较强，估算结果的精确度与估算人员的经验有很大的关系。 (3)自底向上估算是将项目分解成为较小的活动和任务，对每个较低层的任务做估算，然后将所有的较低层的任务估算值加在一起，就可以得到项目总的工作量估算值，由于这种估算通常是由程序员来进行小任务块的估算，因此容易让程序员产生责任感，进度更有保障。 有了工作量估算后，就可以计算出工作人员成本，但在进行开发成本估算时还应该考虑硬件、软件、通信、差旅、培训以及其他成本。 可以从上面的描述中总结出撰写关于软件开发成本估算的论文，主要应该注意以下几个方面的要点： (1)由于许多软件开发成本估算模型都需要一些参数依据，因此应该对于项目的复杂度、涉及的关键技术、团队情况等因素进行阐述，以便能够连贯地说明估算的过程。 (2)由于工作量估算是成本估算的关键，其估算的结果决定了成本估算，而成本估算则是在工作量的基础上做一些简单的财务计算，因此可以理解为工作量估算的方法和模型。 (3)文章中应该列举算法方法估算法、类比估算法以及自底向上估算法3种模型，并且应该抓住它们各自鲜明特点进行深入的阐述。 (4)在前面描述的基础上，针对本项目的特色进行分析，引出最合适的模型，然后再结合实例，详细地说明应用的具体方案。编写时一定要注意突出其真实性。 (5)文章应该花一定篇幅来说明估算的效果，也就是估算的误差值是多少，并且可以简要地分析这些误差值会来源于何处。

答案：

解析：

正确答案：

写作要点：
一、论文中要具体介绍组织的业务背景、组织结构、软件系统的架构、采用的技术
等内容和担任的实际工作。
二、相关的内容包括：
1．模型驱动的软件开发过程中的主要活动包括：
(1)需求分析人员根据领域需求得到描述软件系统外部特征的计算无关模型(CIM)；
(2)在对CIM进行分析的基础上得到平台无关模型(PIM)，并根据业务逻辑进一步精化PIM;
(3)进行PIM到平台特定模型(PSM)的模型转换；
(4)将每个PSM转换为实现特定模型(ISM)，生成应用程序代码，并进行测试。
2．与传统的软件开发过程相比，模型驱动的软件开发方法有5个主要区别。
(1)自动实现模型变换。
传统的开发过程中，模型到模型的变换，或模型到代码的变换都是手工完成的；而模型驱动的开发过程中，模型变换都是由相关工具自动完成的，PIM到PSM、PSM到
ISM都可以自动转换实现。
(2) 模型是开发产品，也是程序生成的基础设施。
模型驱动的开发过程中，模型是软件开发生命周期中的核心产品，通过一系列转换
最终可以自动生成执行代码，是产生执行代码的基础设施。而在传统开发过程中模型只是分析人员、设计人员进行分析与交流的文档与图标，不能生成可用的应用程序代码。
(3)模型变换过程与代码生成过程同步，可维护性强。
模型驱动开发过程中，执行代码是由模型通过转换直接生成的，保证了模型与代码的同步。开发人员维护系统的重心不在是传统开发方法中的程序代码，而是与业务逻辑
相关、与技术平台无关的平台无关模型PIM。
(4)业务逻辑模型与实现技术平台分离。
需求分析阶段生成的PIM模型与开发技术、开发平台以及实现技术无关，并且PIM模型可以根据不同的技术平台，自动生成以模型为基础的、适用于不同技术平台的软件系统。
(5)提高了开发效率与软件质量。
模型驱动开发的模型架构代表了对系统不同层次的抽象，使得开发人员更加清晰地了解系统的整个架构，而不会被具体的实现技术所困扰。开发人员专注于根据系统业务
逻辑构建PIM，通过代码生成技术自动生成实现代码，减少了由于人为因素导致的系统实现错误。
三、在进行模型驱动的软件开发时可能存在的问题包括：如何对CIM和PIM进行建模；如何进行模型之间的转换，特别是PIM到PSM的转换；如何根据需求进行实现
平台选择；如何根据PSM生成ISM（代码）；如何进行系统测试；等等。