論文の概要: Agile Meets Quantum: A Novel Genetic Algorithm Model for Predicting the
Success of Quantum Software Development Project
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08151v1
- Date: Tue, 16 Jan 2024 06:50:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-17 14:48:13.259487
- Title: Agile Meets Quantum: A Novel Genetic Algorithm Model for Predicting the
Success of Quantum Software Development Project
- Title（参考訳）: agile meets quantum: 量子ソフトウェア開発プロジェクトの成功を予測するための新しい遺伝的アルゴリズムモデル
- Authors: Arif Ali Khan, Muhammad Azeem Akbar, Valtteri Lahtinen, Marko Paavola
- Abstract要約: アジャイルソフトウェア開発アプローチは、量子ソフトウェア開発における多くの固有の課題に対処すると考えられている。
本研究は,量子ソフトウェアプロジェクトにおける従来のアジャイルアプローチの採用を妨げる,課題の主な原因について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.206233030459147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Quantum software systems represent a new realm in software
engineering, utilizing quantum bits (Qubits) and quantum gates (Qgates) to
solve the complex problems more efficiently than classical counterparts . Agile
software development approaches are considered to address many inherent
challenges in quantum software development, but their effective integration
remains unexplored Objective: This study investigates key causes of challenges
that could hinders the adoption of traditional agile approaches in quantum
software projects and develop an Agile Quantum Software Project Success
Prediction Model (AQSSPM). Methodology: Firstly, w e identified 19 causes of
challenging factors discussed in our previous study, which are potentially
impacting agile quantum project success. Secondly, a survey was conducted to
collect expert opinions on these causes and applied Genetic Algorithm (GA) with
Na i ve Bayes Classifier (NBC) and Logistic Regression (LR) to develop the
AQSSPM Results: Utilizing GA with NBC, project success probability improved
from 53.17% to 99.68%, with cost reductions from 0.463% to 0.403%. Similarly,
GA with LR increased success rates from 55.52% to 98.99%, and costs decreased
from 0.496% to 0.409% after 100 iterati ons. Both methods result showed a
strong positive correlation (rs=0.955) in causes ranking, with no significant
difference between them (t=1.195, p=0.240>0.05). Conclusion: The AQSSPM
highlights critical focus areas for efficiently and successfully implementing
agile quantum projects considering the cost factor of a particular project
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 量子ソフトウェアシステムは、量子ビット(量子ビット)と量子ゲート(qgate)を利用して、複雑な問題を解決するソフトウェア工学における新しい領域を表している。
この研究は、量子ソフトウェアプロジェクトにおける伝統的なアジャイルアプローチの採用を阻害し、アジャイルな量子ソフトウェアプロジェクトの成功予測モデル(aqsspm)を開発する上での課題の重要な原因を調査します。
方法論: まず、weは、前回の研究では議論された挑戦的な要因の19の要因を特定しました。
第二に、これらの原因について専門家の意見を集めるために調査が行われ、NAi ve Bayes Classifier (NBC) と Logistic Regression (LR) を応用してAQSSPM結果を開発した: GAをNBCで利用することで、プロジェクトの成功確率は53.17%から99.68%に改善され、コストは0.463%から0.403%に削減された。
同様に、LRのGAは成功率を55.52%から98.99%に引き上げ、コストは100回のイテラティオンで0.496%から0.409%に減少した。
その結果, 両者の相関は強い(rs=0.955)が, 有意差は認められなかった(t=1.195, p=0.240>0.05)。
結論: AQSSPMは、特定のプロジェクトのコスト要因を考慮して、アジャイル量子プロジェクトを効率的かつうまく実装するための重要な焦点領域を強調している。
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