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/2401.08151v2
- Date: Tue, 21 May 2024 09:44:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 18:41:35.675899
- Title: Agile Meets Quantum: A Novel Genetic Algorithm Model for Predicting the Success of Quantum Software Development Project
- Title（参考訳）: 量子ソフトウェア開発プロジェクトの成功を予測する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, Mahmood Niazi, Mohammed Naif Alatawi, Shoayee Dlaim Alotaibi,
- 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）: 1.691699132485145
- 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(Qubits)と量子ゲート(Qgates)を使用して、ソフトウェア工学における新しい領域を表します。
この研究は、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阻害し、アジャイル量子ソフトウェア成功予測モデル(AQSSPM)を開発する上での課題の主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を持つGAは、成功率55.52%から98.99%に上昇し、100回のイテラティオンの後、コストは0.496%から0.409%に低下した。
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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