042_Mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro của dự án phần mềm

- 48 -
MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN RỦI RO VÀ QUẢN LÝ RỦI RO CỦA DỰ ÁN PHẦN MỀM
Nguyễn Thị Minh Tâm Cán bộ hướng dẫn: TS. Nguyễn Việt Hà
MSV: 0220279
Email:

1. Giới thiệu
Phân tích và quản lý rủi ro trong phát triển
phần mềm ảnh hưởng lớn đến thành công của
một dự án phần mềm. Để tăng hỗ trợ cho nhà
quản trị dự án, khóa luận này đề xuất một hướng
tiếp cận mới cho phân tích và quản lý rủi ro
phần mềm – dựa trên mô hình lập luận theo tình
huống (Case Based Reasoning – CBR) để xây
dựng mô hình dự đoán rủi ro và qu
ản lý rủi ro
của dự án phần mềm. Mô hình này dự đoán rủi
ro và quản lý rủi ro của một dự án đang phát
triển bằng cách tìm kiếm dự án tương tự đã hoàn
thành và hiệu chỉnh danh sách rủi ro của dự án
đó. Để kiểm chứng chất lượng của mô hình đề
xuất, khóa luận đã xây dựng một chương trình
thực nghiệm và đánh giá kết quả thực nghi
ệm.
2. Quản lý rủi ro dự án phần mềm
Quản lý rủi ro là một trong những hoạt
động chính của quản trị dự án và chủ yếu được
thực hiện dựa trên kinh nghiệm của nhà quản trị
dự án.
Mặc dù là một công việc phức tạp nhưng

quản lý rủi ro có một quy trình rõ ràng gồm bốn
bước: 1- xác định rủi ro, 2- ước lượng rủi ro, 3-
lập kế
hoạch dự phòng và khắc phục rủi ro, và
4- kiểm soát rủi ro. Trên thực tế, quản lý rủi ro
được tiến hành bằng cách lặp đi lặp lại quy trình
này. Bắt đầu một dự án là bắt đầu một hoạt động
quản lý rủi ro, và quản lý rủi ro chỉ kết thúc khi
dự án kết thúc.
3. Lập luận theo tình huống
Lập luân theo tình huống (CBR) là
phương pháp giải quyết vấn đề trên cơ
sở tìm
kiếm và hiệu chỉnh lời giải của vấn đề tương tự
trong quá khứ. Phương pháp này tương đối gần
với cách giải quyết vấn đề của con người trong
thực tế.
CBR giải quyết vấn đề theo chu trình 4 lại
(4REs) gồm bốn bước: 1- tìm lại tình huống
tương tự trong quá khứ, 2- dùng lại lời giải của
các tình huống tương t
ự, 3- xem lại lời giải hiệu
chỉnh, và 4- lưu lại tình huống mới.
Trong mô hình CBR, có ba vấn đề chính
cần được quan tâm: biểu diễn tri thức, tìm kiếm
và hiệu chỉnh. Bất kỳ một hệ thống nào áp dụng
CBR đều phải giải quyết ba vấn đề này. CBR
thích hợp với những hệ thống xử lý thông tin
không chắc chắn hoặc không đầy
đủ.

4. Mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro
Mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro
được minh họa bằng hình vẽ sau:

Kiến trúc mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi ro.
Mô hình đã giải quyết được các vấn đề
quan trọng: biểu diễn dự án, tìm kiếm dự án
tương tự và hiệu chỉnh danh sách rủi ro.
a. Biểu diễn dự án
Biểu diễn dự án trong cơ sở tri thức bao
gồm hai thành phần: đặc tả dự án và danh sách
rủi ro. Một dự án được đặc tả bằng một tập
thuộc tính ch
ỉ số, đảm bảo đặc trưng cho dự án
và thỏa mãn yêu cầu thông tin dự án có thể bổ
sung dần dần trong quá trình phát triển phần
mềm. Thành phần còn lại của biểu diễn dự án là
danh sách rủi ro. Đây chính là kết quả của quá
trình phân tích và quản lý rủi ro của một dự án
phần mềm.
b. Tìm kiếm
Trong quá trình tìm kiếm, khóa luận đã
chọn sử dụng phương pháp tìm kiếm k-hàng
xóm g
ần nhất trong bộ tìm kiếm của mô hình.
Dựa trên phương pháp này, khóa luận đưa ra

- 49 -
tiêu chuẩn dự án tương tự, và xây dựng hàm
tính độ tương tự từng thuộc tính và hàm tính độ

tương tự dự án. Các hàm này đều được chuẩn
hóa để giá trị của chúng nằm trong khoảng
[0,1].
Để đảm bảo mức độ quan trọng của thuộc
tính được đánh giá trong hàm tính độ tương tự
dự án, mỗi thuộc tính đều được gán trọng số.
Công thức tính độ tương tự dự
án như sau:
∑
∑
=
=
×
=
N
i
i
N
i
iiii
TSsim
TSsim
1
1
),(
),(
δ
δ

- S

i,
T
i
là giá trị thuộc tính thứ i của hai dự án S, T.
- δ
i
là hàm tính trọng số cho thuộc tính chỉ số thứ i.
c. Hiệu chỉnh
Hiệu chỉnh là quá trình phức tạp bởi vì nó
quyết định chất lượng của mô hình. Do rủi ro
được đặc tả chủ yếu bằng các giá trị không thể
định nghĩa hình thức chặt chẽ, nên khóa luận đề
xuất chỉ hiệu chỉnh ba thuộc tính của rủi ro: khả
năng xảy ra, ảnh hưởng và độ ưu tiên. Hiệu
chỉnh được tiến hành trên từng nhóm rủi ro,
tương ứng với một phạm trù rủi ro.
Có thể hiệu chỉnh theo hai cách: hiệu
chỉnh theo dự án tương tự và hiệu chỉnh theo
luật. Tuy nhiên, khóa luận này không xét đến
việc xây dựng một cơ chế lập luận theo luật
trong bộ hiệu chỉnh.
5. Thực nghiệm
Để kiểm chứng chất lượng của mô hình đề
xuất, khóa luận đã tiến hành hai thực nghiệm:
thực nghiệm 1 kiểm tra khả năng dự đoán rủi ro
cho một dự án mới của mô hình và thực nghiệm
2 kiểm chứng chất lượng của mô hình. Mỗi thực
nghiệm tiến hành thực nghiệm hai lần tương
ứng với hai lựa chọn hệ số hiệ
u chỉnh k = 1 và k

= 2 trong quá trình hiệu chỉnh. Kết quả thực
nghiệm được đánh giá bằng trực quan.
a. Thực nghiệm 1
Đầu vào của thực nghiệm 1 là ba dự án
mới T1, T2 và T3.
Lần 1, kết quả dự đoán rủi ro của T1 và
T3 chấp nhận được, còn của T2 không phù hợp
trực quan. Lần 2, kết quả dự đoán rủi ro của T1
và T2 tốt hơn, còn của T3 kém hơn so với thực
nghiệm lần 1.
b. Thực nghiệm 2

Đầu vào của thực nghiệm 2 là ba dự án
(P
8
, P
9
, P
10
) được lấy ra từ cơ sở dự án để trở
thành tập thử nghiệm. Trong thực nghiệm 2, kết
quả dự đoán rủi ro sẽ được so sánh với kết quả
thực của các dự án này.
Lần 1, kết quả dự đoán rủi ro của P
8
và P
10

tương đối gần với kết quả thực, còn của P
9

không gần với kết quả thực. Lần 2, kết quả dự
đoán rủi ro của P
8
và P
10
kém hơn, còn của P
9

tốt hơn so với thực nghiệm lần 1 mặc dù kết quả
lần này cũng không gần với kết quả thực.
Bằng hai thực nghiệm trên, khóa luận đã
chứng tỏ được khả năng dự đoán rủi ro cho dự
án mới và chất lượng của mô hình đề xuất.
6. Kết luận
Với mô hình dự đoán rủi ro và quản lý rủi
ro của dự án phần mềm theo hướng tiếp cận
CBR, khóa luận hi vọng đóng góp một hướng
tiếp cận mới để giải quyết bài toán quản lý rủi
ro. Mô hình đề xuất là mô hình dành riêng cho
phân tích và quản lý rủi ro trong phát triển phần
mềm, và hỗ trợ đáng kể cho nhà quản trị dự án
trong suốt quá trình làm phần mềm, từ giai đoạ
n
phân tích yêu cầu cho đến giai đoạn triển khai
và bảo trì sản phẩm.
Do giới hạn về thời gian, kiến thức chuyên
môn và số lượng dự án thực, khóa luận mới chỉ
được thử nghiệm trên một tập dự án nhỏ và
khâu hiệu chỉnh chưa thực sự hiệu quả. Trong

thời gian tới, mô hình sẽ tiếp tục được nghiên
cứu để cải thiện chất lượ
ng.
Tài liệu tham khảo
[1] Nguyễn Ngọc Bảo, Hệ chuyên gia ước lượng dự án
phần mềm, 2005.
[2] Dale F.Cooper, Stephen Grey, Geoffrey Raymond &
Phil Walker, Project Risk Management Guidelines:
Managing Risk in Large Projects and Complex
Procurements, 2005.
[3] Ian Watson, Appying Case-based Reasoning:
Techniques for Enterprise Systems, Morgan
Kaufman Publisher Inc, San Francisco, CA, USA,
1998.
[4] Roger S. Pressman, Ph.D., Software Engineering, Mc
Graw Hill, 2001, pp. 145-163.