Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
679519		Risk assessment in software development by fuzzy inference approach / Yazılım geliştirmede bulanık çıkarım yaklaşımı yoluyla risk değerlendirmesi Yazar:MUSTAFA BATAR Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ KÖKTEN ULAŞ BİRANT ; DOÇ. DR. ALİ HAKAN IŞIK Yer Bilgisi: Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:ANFIS = ANFIS ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yazılım mühendisliği = Software engineering	Onaylandı Doktora İngilizce 2021 111 s.
Yazılım geliştirme projeleri maddi olarak büyük bir götürüye sahiptir ve yüksek miktarlarda yatırıma ihtiyaç duymaktadır. Bilgisayar yazılımı ile ilgili uluslararası somut verilere dayanan maliyetlere bakıldığı zaman; 1985 yılında 150 milyar dolardır, 2010 yılında 2 trilyon dolardır ve 2016 yılından sonra da 5 trilyon doları geçmektedir. Buna ek olarak, 2018 yılında, Apple Store'un bir günlük cirosu bile yaklaşık 250 milyon dolardır. Her yıl katlanarak artan bu maliyetlere, harcamalara ve yatırımlara rağmen; yazılım projelerinin başarılı bir şekilde geliştirilme oranı çok da yüksek değildir. 2016 yılında hazırlanan "CHAOS" raporuna göre, geliştirilen yazılım projelerinin sadece %17'si tam zamanında, ayrılan bütçede ve verilen isteklere uygun bir şekilde tamamlanmıştır. Projelerin %53'ü ise süre ve bütçe aşımıyla ve ayrıca gereksinimleri tam doğru biçimde karşılamadan bitirilmiştir. Yazılım projelerinin %30'u ise, geliştirilme evresinde tamamlanamayıp iptal edilmiştir. Bu kadar yüksek maliyetli ve bu denli düşük başarı oranına sahip yazılım geliştirme projelerinin daha kaliteli ve daha başarılı bir yapıya sahip olabilmesi için, daha iyi bir yazılım risk değerlendirmesi ve yönetim metodu elde edilerek etkin bir risk değerlendirme ve yönetim yaklaşımının belirlenmesi gerekir. Bu etkin yaklaşımın bir sonucu olarak, yazılım geliştirme projelerinde sorunlar daha ortaya çıkmadan önce, yazılım riskleri oluşturabilecek bazı problemler zamanında fark edilebilip tespit edilebilecektir. Bu doktora tez çalışmasında, ANFIS makine öğrenmesi yöntemi ile birlikte, bulanık mantık yaklaşım tekniğine bağlı olarak yazılım risk değerlendirmesi ve yönetimi ile ilgili 32 yazılım risk kuralını içeren yeni ve orijinal bir kural seti oluşturulmuştur. Ayrıca, bu kural setinin nasıl elde edildiği gösterilmiş ve geliştirme bölümünün tüm evreleri adım adım detaylı bir şekilde anlatılmıştır.
Software projects have a huge money related weight and need to put resources into high volumes. When seen costs dependent on the global substantial information on PC programming; it was $150 billion out of 1985, it was $2 trillion out of 2010, and it ignored $5 trillion after 2016. Additionally, in the time of 2018, simply a day by day giro of Apple Store was about $250 million. In spite of the costs and ventures that are dramatically expanding each year, the phase of effective advancement of the product ventures isn't high. In light of the "CHAOS" report arranged in 2016, just 17% of the product improvement ventures were finished in an opportune way, in the allotted financial plan and as per the necessities. 53% of the ventures were finished over the long run or potentially over spending plan as well as additionally without satisfying the prerequisites precisely. 30% of the product ventures can't have been finished in the improvement stage. For that software development projects with such high expenses and low success rate could have a better quality structure, a risk assessment and management approach has to be determined for better software risk assessment and management methodology. In this doctoral thesis, a rule set, which has consisted of 32 original software risk parameters rules, about software risk assessment and management has been shown, and how to determine, get, design and develop has been explained step by step based on the fuzzy approach technique integrated with machine learning algorithm – ANFIS.