基于IFPUG功能点分析方法的软件测试成本估算

2021年第04期
(总第220期）《蓿窟画蓿
基于IFPUG功能点分析方法的软件测试成本估算
杜艳红,陈浩月
(上海计算机软件技术开发中心，上海2〇i m)
摘要:软件测试（Software Testing)作为软件质量保证的主要手段之一，在软件开发过程中所占的比重日益增加，成为保 证软件质■量的重要环节，对提高软件质量具有重要意义。

将IFPUG(Intem ationalFunctionPointU serG roup)功能点分析 方法结合国家标准《GB/T32911-2016软件测试成本度量规范》引入软件测试成本估算过程中，以提高软件测试规模评估 的准确率。

关键词:软件工程造价;软件测试;成本评估;IFPUG
中图分类号:TP309 文献标识码:B文章编号:2096-9759(2021)04-0141-05
Software Test Cost Estimation Based on IFPUG Function Point Analysis Method
Du Yanhong,Chen Haoyue
(Shanghai Development Center o f Computer Software Technology,Shanghai201112)
A bstract:Software Testing,as one o f the main means o f Software quality assurance,occupies an increasing proportion in the
process o f Software development.lt has become an important lin k to ensure Software quality and is o f great significance to im_ prove Software quality.The IFPUG(International Function Point User Group)Function Point analysis method combined w ith the national standard GB/T32911-2016 Software Test Cost Measurement Code was introduced into the process o f software test cost estimation to improve the accuracy o f software test scale evaluation.
Keywords:software engineering cost;software testmg;cost evaluation;IFPUG
〇引言
软件测试成本估算是软件成本估算中的一个分支，在早期 的软件成本估算模型中，因为测试和开发没有明显的界限，所 以成本估算对象是整个项目。

随着软件开发过程的不断完善, 软件测试己成为软件开发过程中的重要一环，对软件项目成本 的影响越来越大。

然而软件测试过程中的不确定性因素可能 导致项目不能及时交付，因此，软件测试成本需要一定的度量 指标及其度量方法，从而形成软件测试成本估算的重要环节。

在国家标准《GB/T 32911-2016软件研发成本度量规范》中规定了从软件规模估量到软件成本度量的技术路线，其中 IFP U G功能点分析方法因其普遍适用性、高效性成为通用的 功能点规模度量方法。

1软件测试成本估算现状
随着软件规模的不断扩大，软件测试在软件开发过程中 的地位日渐提升，软件测试已作为独立部分从软件开发过程 中分离出来，而软件测试成本估算也成为其关注焦点。

软件 测试成本若缺乏透明度可能会产生重大影响。

在项目计划和 预算、招投标活动中若缺少软件测试成本估算标准，则可能造 成项目出现一系列的问题，严重影响软件测试行业的发展。

从 用户单位的角度来看,可能造成项目资金的浪费;从测评机构 或企业的角度来看,测试成本的构成要素不明确，则可能会造 成测评预算无法得到用户方的认可。

因此，如何高效地估算 软件测试成本是软件测试的重要方向。

2 IFPUG规模评估
软件测试规模度量是软件测试成本估算的基础，同时也是测试资源计划安排、测试过程监控的主要输入，直接影响测 试项目的开展。

对于软件测试规模的度量，首先需要确定测 试对象范围内对应的软件功能规模。

IFP U G功能点分析方法 是国际上应用最为广泛的软件功能规模测量方法，它是一种 间接但比较准确的软件工作量度量方法，目前普遍用于软件 工作量估算[1]，本文将IFPUG功能点分析法用于软件测试规模 度量。

IFP U G功能点分析方法通过软件需求分析得到该软件 项目的内部逻辑文件、外部接口文件、外部输入、外部输出、外 部查询文件的数量及复杂程度，进而计算出软件功能规模(功 能点数)。

IFP U G功能点分析方法主要包括：确定分析类型、识别分析范围和应用边界、确定未经调整的功能点数(UFPC)、确定调整系数、计算经过调整的功能点。

(1) 确定分析类型
国际IFPUG组织将软件项目分三类，新开发项目、二次开 发项目、功能增强项目，功能点估算适用于任一类型项目。

(2) 识别分析范围和应用边界
应用边界是指被度量的软件之间的分界线，而应用边界 的识别直接影响分析的最终结果。

通过识别分析应用的边界，我们可以区分需要计算功能点和由外部系统计算的功能点，而应用边界划分对输入和输入应用的数据(E I、EO)进行区分, 另外在识别过程中，必须从用户的角度来定义而不能从技术 的角度来考虑。

当项目涉及多个系统时，需清楚地描述多个 系统的边界。

目前，常用于识别项目范围和边界的方法是使 用U M L的“UseCase”用例图，在绘制用例图时须明确系统的 边界。

收稿日期=2021-03-04
基金项目：国家科技部重点研发项目（2018YFB1403404、2018YFB1403405)
作者简介:杜艳红(1993-),女，本科，工程师,研宄方向:软件工程、软件测试、信息安全等;陈浩月（1993-),女，硕士，助工程师,研究方向:软 件工程、软件测试、信息安全等。

141
IFPUG功能点分析方法从用户对应系统的功能性需求出
发，并将其分为对最终用户不可见的数据功能(DataFunction)
和最终用户可见的事务功能(Transaction Function)两部分。

其
中数据功能0]包含：
(a)内部逻辑文件(IL F):用于保存由被计数的应用程序的 一个或多个基本处理所维护的数据。

(b)外部逻辑文件（EIF):用于保存由被计数的应用程序 边界内的一个或多个基本处理所引用的数据。

事务功能包含：
(a) 外部输入(E I):可维护一个或多个内部逻辑文件或改 变系统行为。

(b) 外部输出(EO):通过检索数据或控制信息，此外还通 过处理逻辑来向用户提供信息，其处理逻辑必须包含至少一
个数学公式或计算,或创建派生的数据。

(c) 外部查询(EQ):通过检索来自内部逻辑文件或外部接 口文件的数据或控制信息，向用户提供信息。

(3)确定未经调整的功能点数
未经调整的功能点数（UFPC)反映了应用向用户提供的
功能数量,在计数过程中只计算用户的要求和定义的组件。

根据数据流程图，识别每个数据功能的数据元素类型 (DET)数和记录元素类型(RET)数确定IL F、E IF的复杂度，每
个事务功能的D E T和引用文件类型(FTR)来计算E I、EO、EQ
的复杂度，根据每个数据功能和事务功能的功能点，求和即为
未经调整的功能点数。

每一 ILF/E IF对应的未经调整的功能点数如下表1、2所示:
表1ILF/E IF复杂度对照表
卜19个DET20-50 个DET51个以上DET 1个RET低低中
2-5 个RET低中高
6 个以ir.RET中商高
表2 ILF/E IF未调整功能点对照表
复杂度1LF-UFP E1F-UFP
低75
中107
高1510
每一 E I对应的复杂度如表3:
表3 E I复杂度对照表
M个 DET5-15 个 DET16个以上
DET 0〜1个FTR低低中
2 个FTR低中高
3个以上FTR中高高
每一 EO、E Q对应的复杂度如表4:
表4 EO、E Q复杂度对照表
1-5个 DET6-19 个DET 20个以上
DET
0〜1个FTR低低中2-3 个 FTR低中商4个以上FTR中高高
每一 E I、E Q复杂度对应的未经调整的功能点(UFP)数如表5:
表5 E I、E Q未调整功能点对照表
丑^03(3、11^和£^技术复杂度对应的功能点数如表7:
表7未调整前功能点对应矩阵
低—般高
EI346
EO457
EQ346
1LF71015
EIF5710
(4) 确定调整系数
调整系数反映的是应用给用户提供的功能的概况。

本文探索内容处于项目验收阶段，可根据行业数据、经验 值等确定调整因子。

(5) 计算经过调整的功能点(Adjusted Function Point,AFP)
经过调整的功能点可针对不同类型的系统（开发、升级、应用)使用不同的公式计算得来。

其中新开发项目功能点DFP (Developed Function Point)计算公式为：
DFP=CUFP+CFP)xVAF(1)其中,U FP为未调整功能点总数;CFP为转换功能点，指 系统安装时需要用到，但不直接提供给最终用户使用的功能。

3软件测试内容评估
在进行软件测试成本评估时，首先需要对软件测试内容 进行评估。

软件测试内容评估包括：
(1) 软件测试对象
软件测试贯穿于软件的整个生命周期[4]，但软件测试并不等 同于程序测试，软件测试对象包括源程序、目标程序、数据和相关 文档。

在软件测试成本估算中，首先需要确定软件测试对象，考 虑软件测试对象与软件开发规模评估对象是否一致。

当软件测 餅象如果与软件开发规模i视对象辋差异，需要在测職模
评估中删除不属于测试对象范围内对应的软件开发功能点。

(2) 软件测试内容
软件测试内容是确定软件测试内容所包含的软件质量特 性的测试。

软件测试内容按照国家标准GB/T 25000.51-2016 《系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE)第 51部分:就绪可用软件产品(RUSP)的质量要求和测试细则》[5]以及GB/T25000.10-2016《系统与软件工程系统与软件质量 要求和评价(SQuaRE)第10部分:系统与软件质量模型》[6]包
142
括功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、信息安全性、维 护性、可移植性测试内容。

软件测试成本估算一般是对软件 功能性测试，在评估过程中，需要将功能测试内容对应的测试 规模，与非功能测试内容对应的测拭规模均进行计算。

(3)软件回归测试
软件回归测试的目的是保证软件在发生变化的情况下不 产生衰退⑵。

回归测试包括两类:用例回归和错误回归。

用例 回归指重新执行已测试过的用例，重新发现问题;错误回归指 在新版本中软件中，对旧版本软件出现并修复的缺陷进行再 次测试。

在软件测试成本估算中，需要确定是否进行回归测 试，以及软件回归测试的迭代次数、每次迭代的工作内容〇软 件测试内容中一般包括一轮回归测试内容，如果需要进行更 多轮的回归测试，则需要在软件测试规模评估中予以考虑。

当 每次迭代测试内容为上次迭代发现缺陷对应的开发内容，则 可以按照迭代次数进行等比例扩展，比例系数可参考《GB/T 32911-2016软件测试成本度量规范》中的60%进行计算。

4软件测试成本估算
4.1案例分析
以某学校的学生管理系统测试规模评估为例，本项目是 新开发系统目前处于项目验收阶段，测试由第三方测试，仅进 行功能测试。

功能测试范围包括各个功能模块，采用黑盒测 试的方法进行测试。

在估算前获得了甲方提供的该项目的招 标文件、合同、用户需求说明书和用户手册等完整详细的开发 过程文档。

因此采用功能点度量法IF P U G进行软件规模估 算，并结合国家标准《GB/T 32911-2016软件测试成本度量规 范》进行软件测试成本估算。

在某学校的学生管理系统中添加一名学生的信息，会使 用到学生的基本信息、父母信息。

学生隶属于某个班级，在本 系统中会有一个对班级进行维护的功能。

学生的学期平均绩 点则由另外一个教务管理系统提供。

其用例图如下所示，表8:
图1学生管理系统用例图
其中，学生信息包含:学生学号(标签)、学生姓名、身份证 号、性别、出生年月、婚否、所属班级编号(标签)、所属专业名 称、所属学院、生源地、父母姓名、父母年龄、工作单位;班级信 息包含:班级编号、专业名称;成绩单信息包含:学生学号、学 生姓名、学科、成绩
4.2软件功能规模估算
软件测试规模估算需要结合软件开发规模评估及软件测 试内容评估进行评估。

案例(学生管理系统)采用功能度量方法IFPUG进行软件规模评估。

首先识别IL F和E IF功能点个数，如下表8:
表8识别IL F和E IF功能点个数
1L F内部
逻辑文件
RET DET.t•数e朵度
来调整的
FP个数
学生信息
学生基本信息1父母
信息.捩2个
13低7
班级总
班级基本息，共1
个
2低7
EIF外钿接D
文件
RET DET个数复杂度
未调整的
FP个数
学生基本信息，成绩
倌息，共2个
4低7
合计：21个
识别E I、E Q和E O功能点个数如下表9、10、11:
表9识别E I的功能点数
B I FTR DET个数*1杂度未请整的
FP个数添加学生佶息
学生，班级、成编电•
共3个
ll+0+2:U个高6编辑学生信息
学生1班级.成锁中，
共3个
il+0+2=B个高6
(W除学生信息
学生，班级、成锁单,
共3个
]个
学生学号
中等4
添加班级信息班级*共丨个J个怔3
修改班级信息班级.共1个】个低3
_胗班级信.6.班级.共丨个
1个
班级锔号
低3
合计：25 t
表10賴E Q的功能点数
EQ FTR DET个数隻杂度
末调整的
FP数査询学生棺思
学生，班级，成逋中，
共3个
15中等4杳询班级倌赵班纽，共1个2低3
合ih7个
表11识别E O的功能点数
EO FTR DET t数n純来调整的
FP个数
统计学+平
m点
学生.成绩单-
共2个
学生学号、学生姓
名•学期.学科、
分数
共5个
低4合计：4 t
由于案例（学生管理系统)应用场景为项目验收阶段，根 据2019年中国软件行业基准数据(CSBMK-201卯6)，软件规 模变更因子的取值应为1.00。

最终，根据公式(4-1)得出调整 后的功能点数量DFP=(21+25+7+4+0) x l.〇〇=57个(数据取自 表8至表11)。

4.3软件测试成本估算
软件测试成本(STC)由软件测试直接成本(DC)、软件测 试间接成本ODC)构成，计算公式如下：
STC=DC+IDC C2)软件测试直接成本包括测试人工成本(LC)、测试环境成 本(EC)、测试工具成本(1C)，计算公式如下：
DC=LC+EC+IC(3)
143
间娜秘赫(0〇、t^^C A C)，计算公棚下:
IDC=OC+AC(4) 4.3.1测试直接成本
(1)测试成本调整因子
在《GB/T32911-2016软件测试成本度量规范》中指出，测试成本调整因子包括软件复杂性调整因子、软件完整性调整因子、测试风险调整因子、回归测试调整因子、现场测试调整因子、加急测试调整因子、第三方评测机构资质调整因子，计算公式如下：
DF=CxIxRxUxXxAx(1-fnxTr) (5)结合案例(学生管理系统)，对调整因子进行取值，如下表12所示：
表12测试直接成本调整因子
调子m说明
软件*杂性调1阴子 1.0(衣据标准G B m8492-200l■被_软忤无S A性牿性•其i l朵性岡裉因f取悄1
软件完!8性3!|资闪-了 1.1佔据标批GBH" 18492-2001，驮f t®终羌墊性涝别依照进作风昤麻®.本软汴的完成级别为C.无完整性调S.按软件*整性钹别对应的调按0了-姐为u
测试W f t M S S r 1.0m&
0归籣试M整H P0.6®t l—次，软件*1试内容包核前述油離中的《有必耍占容.测试f l i f t犄性为铁件功能f t.J&i h f i寒进次0 tf1溯试.回.t i丨利试r t容为在缺陷讷功《t換块，
场测试调&因•了-1,0甲万煺求必须到m场•》(试现场*茗测忒坏埴为^产环•碎太上线•现场环坳的设汁和K f f i由乙方负》,尤敵外人工工;网此调螫闪于x取t f n.〇
1.0无加急*求-t r取M l.o 第三方评測叽构资墦闽
*因子\2
负®谇项n的55三方W*机构具有实验室资®认i£(计
H认证》合格证书"C M A,CNAS
由上，根据公式(54)计算得出软件测试成本调整因子为:
DF=lx l.lx l.2x(l+0.6)^2.11 (6)
(2)测试人工成本
测试人工成本(LC)是测试人工成本工作量(UW)、软件测试成本调整因子(DF)、工作量单价(s)的乘积，计算公式如下:
LC=UWxDFxs(7)估算测试用例规模(YM)，由功能点数(DFP)与测试用例密度(Y)乘积得到，计算公式如下：
YM=DFPxY(8)在案例(学生管理系统)中，YM=57x1=57 (引用式(9))
依据测试用例规模估算出测试工作量(TW)，测试工作包括测试计划編写、测试需求分析、测试报告编写、回归测试等。

工作量可在核心测试工作量的基础之上增加一个调整值(t)，再估算出本项目的测试工作。

计算公式如下：
TW=YM/tl+YM/l2-H:(9)依据某测试机构的经验设tl(每人每天完成的设计测试用例数）的值为40, t2 (每人每天完成的执行测试用例数）的值为40,调整值为0。

因此，根据公式(9)计算得出TW=57/40 +57/40+0=2,85(人日）。

其中测试人工成本工作量(UW)包括测试工作量(TW)、产品说明评审(SR)、用户文档集评审(DR),计算公式如下：
UW=TW+SR+DR(10)依据某测试机构的经验设产品说明评审取测试工作量的10%(即TWxlO%)，用户文档集评审取测试工作量的20%(即TWx200/。

)，在案例(学生管理系统)中工作量单价s取值1000元/人日，根据公式(10)、公式(7)分别计算得出测试人工成本工作量、测试人工成本如下：
UW=2.85+2.85x l0%+2.85x20%=2.85+O29+a58=3.72(人日）LC=3.72x2.1 lx1〇〇〇=7849.2 元
(3) 测试环境成本估算
测试环境成本可包括测试所需要的硬件/软件环境成本、开发测试所需要的硬件漱件环境成本。

一般情况下，测试环境成本(EC)不超过软件测试人工成本(LC)的20%。

在案例（学生管理系统）中，测试环境成本以人工成本的20%计算。

即：
EC=LCx20%(11)
(4) 测试工具成本估算
测试工具一般包括固定资产及租借设备，因此总的测试成本工具成本(1C)为测试工具成本(QT)与租借设备成本(RT)的和，计算公式如下：
IOQT+RT(12)在案例（学生管理系统）中，测试过程中使用了测试软件工具、测试计算机为固定资产，未使用租借设备(即RT=0)。

依据年限平均法，固定资产年折旧额=固定资产应计折旧额/固定资产预计使用年限，测试工具成本(QT)=固定资产折旧额+维护费用，工具使用按每年200个工作日算，工具实际使用时间为5天。

工具信息如下表14:
表13工具信息
原价
(元）
报废时限
(年）
年雒护费
(元>
工具实际使用
C天）W试软件工具1000005
原价的
20%
5测试计择机!_<}5
原价的
20%
30测试工具成本为测试软件工具成本(OT1)、测试计算机成本(OT2)的和，如下：
OTl=( (100000/5+100000x20%)/200) x5=1000 元
OT2=( (10000/5+10000x20%)/200) x30=600 元
QT=OT1+OT2=1000+600=1600 元
IC=1600+0=1600 元
综上，根据公式(3)计算得出软件测试直接成本(DC)如下：
DC=LC+EC+IC=7849.2+7849.2x20o/〇+1600=l1019.04 元4.3_2测试间接成本
测试间接成本可包括办公成本和管理成本。

其中办公成本包括差旅费、会议费、印刷费等，管理成本包括测试计划管理成本、测试文档管理成本等。

在案例(学生管理系统)中，办公成本包含1)差旅费:属于市内项目，含市内交通200元;2)印刷费：印刷相关文档和报告费用500元。

管理成本以项目计算，单个项目分摊管理成本2000元。

因此，根据公式(4)计算得出测试间接成本如下: IDC=200+500+2000=2700 元
4.4结果评估
案例(学生管理系统)采用功能点度量法IFPUG进行软件规模估算，通过BFPUG功能点法计算得出功能点总数为57个，测试工作量为3,72人日，软件测试直接成本为11019,04元，软件测试间接成本为2700元。

因此软件测试成本计算得出，软件测试成本为13719.04元。

根据公式(5-1)得出：
144
^mmmm2021年第04期
(总第220期）知识驱动与数据驱动系统构建综述
万超
(三峡大学，湖北宜昌443002)
摘要:人工智能的发展衍生出了两大主义解决问题的方法，一个是数据驱动方法，另一个是知识驱动的方法。

这两种方 法各有优劣，从人工智能定义和发展出发，对这两种方法做出说明，分析这两种方法采用的技术，以及对比二者的优劣。

举例说明数据驱动方法与知识驱动方法结合应用研究现状，最后总结结合二者的优势的应用前景。

关键词:知识驱动;数据驱动；系统构建
中图分类号:TP11 文献标识码:A文章编号:2096-9759(2021)04-0145-03
人工智能的发展不断的推动着社会的变革，人工智能(A r­tific ia l Intelligence)主要研宄用人工的方法和技术，模仿、延伸 扩展的智能，实现机器智能，最终目标是使机器智能达到人类 的水平。

在人工智能发展的阶段，衍生出代表人工智能的两 大主义:符号主义和连接主义，分别代表着知识驱动与数据驱 动。

符号人工智能的子领域专注于硬编码(即显式编写)特定 领域中每个可能场景的规则，这些规则是由人类编写的，规则 来自于对要完成的特定主题和任务的先验知识。

在此基础上 发展的知识工程有着一系列应用，如专家系统、知识图谱等。

连接主义是建立在人脑研宄基础之上的，它从神经元开始进 而研宄神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展 道路，其代表就是一系列数据驱动的方法。

机器学习和深度 学习方法代表着数据驱动。

知识驱动方法的特点是擅长解决定义清晰的逻辑问题, 解决问题的规则通常由人为定义，知识推理的过程与人的认 知过程相似，但是知识驱动方法往往缺乏数理基础，在高层次 模式识别任务（语音识别或图像分类）中难以使用，另一方面 计算机对知识还是难以处理,需要人为来对知识进行整理。

数 据驱动方法在数据规模较大、任务复杂的情况下表现较好，在 语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域得到了大规模应 用。

虽然数据驱动的方法在一些任务下能够达到与人相似的 水平或者更好，例如深度学习可以处理大多数问题，但是存在着不可解释性(黑箱特征)，导致在一些情况下无法被采信，还 需要人为来进行判断，在一些生命财产安全领域这种情况下 难以被接受。

本文将整理阐述数据驱动与知识驱动的方法原理和主流 应用，以及知识驱动和数据驱动优缺点，说明将数据驱动与知 识驱动结合的优势及应用前景。

1数据驱动方法
1.1机器学习
机器学习是利用算法指导计算机利用已知数据得出适当 数学模型，机器学习可以利用拟合的模型对新输入的数据进 行进一步判断的方法,机器学习的学习方式有三种，分别是监 督学习，半监督学习，无监督学习。

监督学习是一种利用已知类别的样本数据集和模型来对 未知的数据进行分类的方法，其思想通过输入与输出的样本 L= ,其中x^y分别代表样本和样本对应 的标签，通过调整算法中的参数，模型在监督学习使用训练数 据集中的模式将特征样本X映射到标签Y。

监督机器学习的 基本步骤是:①获取数据集，并将其分为单独的训练、验证和 测试数据集；②使用训练和验证数据集提供特征和目标之间 关系的模型；③通过测试数据集评估模型。

常见的监督学习 任务有分类和回归两种。

常见的监督学习算法有支持向量机、
收稿日期:2021-03-18
作者简介:万超(1994-),男，江西南昌人，硕士研究生在读,研究方向:智能信息处理。

STC=DC+IDC=11019.04+2700=13719.04 元
根据某第三方机构报价体系，功能测试50个功能点报价 为10000元，估算的报价与实际报价偏差为27.11%。

通过偏 差原因分析，主要问题在于测试环境成本估算、管理成本估算, 根据标准要求测试环境成本不超过软件测试人工成本的20%，案例中取值为最高标准20%;案例中管理成本为2000元，是 软件测试直接成本的18.15%，估值偏高，因此造成估算结果有 一定偏差。

5结语
IFPUG功能点分析方法是一种目前被广泛应用于软件规 模估算的方法，它基于明确的规则约束，可应用于软件项目的 不同阶段或应用场景中，尤其适用于M IS类项目[8]。

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