阿尔布雷希特功能点法

功能点度量提供了衡量软件应用程序各种功能的标准化方法。它从用户的角度来衡量功能，即根据用户请求和收到的回报来衡量功能。功能点分析是从用户角度衡量软件开发的标准方法。

随着 1986 年国际功能点用户组 (IFPUG) 的成立，最初由 Albrecht 构想的功能点测量越来越受欢迎。2002 年，IFPUG 功能点成为国际 ISO 标准 – ISO/IEC 20926。

什么是功能点？

FP（功能点）是适用于量化软件应用程序的最广泛的功能类型指标。它基于五种用户可识别的逻辑“功能”，分为两种数据功能类型和三种事务功能类型。对于给定的软件应用程序，这些元素中的每一个都被量化和加权，计算其特征元素，例如文件引用或逻辑字段。

将所得数字（未调整 FP）分组为“添加”、“更改”或“删除”功能集，并与值调整因子（VAF）结合以获得最终的 FP 数。每种计数类型都使用不同的最终公式：应用程序、开发项目或增强项目。

应用阿尔布雷希特功能点法

现在让我们了解如何应用阿尔布雷希特功能点方法。其程序如下 -

确定分量的数量（EI、EO、EQ、ILF 和 ELF）

  • EI - 外部输入的数量。这些是派生数据从外到内跨越边界的基本过程。在示例图书馆数据库系统中，输入现有读者的图书卡号。

  • EO - 外部输出的数量。这些是派生数据从内到外跨越边界的基本过程。在示例图书馆数据库系统中，显示向顾客借出的书籍列表。

  • EQ - 外部查询的数量。这些是具有输入和输出组件的基本过程，导致从一个或多个内部逻辑文件和外部接口文件检索数据。在示例图书馆数据库系统中，确定当前向顾客借出哪些书籍。

  • ILF - 内部日志文件的数量。这些是用户可识别的逻辑相关数据组，完全驻留在通过外部输入维护的应用程序边界内。在示例图书馆数据库系统中，图书馆中的书籍文件。

  • ELF - 外部日志文件的数量。这些是用户可识别的逻辑相关数据组，仅用于参考目的，并且完全驻留在系统之外。在示例图书馆数据库系统中，该文件包含图书馆计费系统中的事务。

计算未调整的功能点数 (UFC)

  • 将每个组件评为低、平均或高。

  • 对于交易（EI、EO 和 EQ），评级基于FTR和DET。

    • FTR - 更新或引用的文件数量。

    • DET - 用户可识别字段的数量。

    • 根据下表，引用 2 个文件和 10 个数据元素的EI将被评为平均值。

FTR DET
1-5 6-15 >15
0-1 低的 低的 平均的
2-3 低的 平均的 高的
>3 平均的 高的 高的

  • 对于文件（ILF 和 ELF），评级基于RET和DET。

    • RET - ILF或ELF中用户可识别的数据元素的数量。

    • DET - 用户可识别字段的数量。

    • 根据下表，包含 10 个数据元素和 5 个字段的ILF将排名为high。

RET DET
1-5 6-15 >15
1 低的 低的 平均的
2-5 低的 平均的 高的
>5 平均的 高的 高的

  • 将评级转换为UFC。

评分 价值观
环氧乙烷 情商 EI 国际劳工论坛 极低频
低的 4 3 3 7 5
平均的 5 4 4 10 7
高的 6 5 6 15 10

计算最终功能点数 (FPC)

  • 根据 14 个一般系统特性(GSC)计算值调整因子(VAF)。

系统总体特性 简要描述;简介
GSC 1 数据通讯 有多少通信设施可以帮助应用程序或系统传输或交换信息？
GSC 2 分布式数据处理 如何处理分布式数据和处理功能？
GSC 3 表现 用户需要响应时间或吞吐量吗？
GSC 4 频繁使用的配置 执行应用程序的当前硬件平台的使用率如何？
GSC 5 交易率 每天、每周、每月等执行交易的频率如何？
GSC 6 在线数据输入 在线输入信息的百分比是多少？
GSC 7 最终用户效率 该应用程序是否旨在提高最终用户的效率？
GSC 8 在线更新 通过在线交易更新了多少个ILF？
GSC 9 加工复杂 该应用程序是否具有广泛的逻辑或数学处理？
GSC 10 可重复使用性 该应用程序是为了满足一个或多个用户的需求而开发的吗？
GSC 11 安装方便 转换和安装有多困难？
GSC 12 操作简便 启动、备份和恢复过程的有效性和/或自动化程度如何？
GSC 13 多个站点 该应用程序是否经过专门设计、开发并支持在多个组织的多个站点安装？
GSC 14 促进变革 该应用程序是否是专门为促进变革而设计、开发和支持的？

  • 根据每个GSC是否没有影响到强影响，以 0 到 5 的等级来衡量。

  • 计算FPC如下 -

    FPC = UFC * (0.65+(总和( GSC ) * .01))

复杂

复杂性是规模的一个单独组成部分。它有两种类型 -

  • 问题的复杂性- 这是问题的最佳解决方案所需的资源量。

  • 解决方案的复杂性- 这是实施特定解决方案所需的资源。它有两个方面。它们如下 -

    • 时间复杂度- 资源是计算机时间。

    • 空间复杂度- 资源是计算机内存。

测量复杂性

复杂性的一方面是效率。它测量任何可以建模为算法的软件产品。

例如：如果用于解决特定问题的所有实例的算法需要f(n)计算，则f(n)是渐近最优的，如果对于解决问题f的复杂性为 g 的其他每个算法都是O(g)。那么，给定问题的复杂度是大 - O的问题求解的渐近最优算法。