論文の概要: Waterfall Model Simulation: A Systematic Mapping Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19653v2
- Date: Sat, 30 Aug 2025 10:34:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.46207
- Title: Waterfall Model Simulation: A Systematic Mapping Study
- Title(参考訳): 降水モデルシミュレーション:システマティックマッピング研究
- Authors: Antonios Saravanos,
- Abstract要約: 本稿では、ウォーターフォールモデルを明確にシミュレートするこれらの論文/論文を体系的にマッピングする。
主要なデータベース(ACM Digital Library、IEEE Xplore、Scopus、Springer、Google Scholar、Web of Science)は2000年から2024年の間に出版された研究のために検索された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.16921396880325779
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper systematically maps peer-reviewed research and graduate theses/dissertations that explicitly simulate the waterfall model. Following Petersen's mapping guidelines and Kitchenham's systematic literature review practices, major databases (ACM Digital Library, IEEE Xplore, Scopus, Springer, Google Scholar, and Web of Science) were searched for studies published between 2000-2024 using the title query ("simulation" OR "simulating") AND "waterfall". A PRISMA workflow guided the screening process, and approximately 9% of retrieved records met the inclusion criteria. A repeated extraction process captured methods, tools, venues, geography, publication years, comparative scope, and fidelity to Royce's original model; findings were synthesized thematically. Discrete-event simulation dominates (80%) compared to system dynamics (20%). Reported tools center on Simphony.NET (40%) and SimPy (20%), while 40% of studies omit tool details, limiting reproducibility. Research is distributed across Italy, Lebanon, India, Japan, and the United States; publication venues include 60% journals and 40% conferences. Sixty percent of studies are comparative, while 40% model only the waterfall approach. No study reproduces Royce's original model; all employ adaptations. The paper concludes by presenting a consolidated view of waterfall simulation research and recommending clearer model reporting, fuller tool disclosure, and wider adoption of open-source platforms.
- Abstract(参考訳): 本稿では、ピアレビューされた研究を体系的にマッピングし、ウォーターフォールモデルを明確にシミュレートする論文/論文を卒業する。
PetersenのマッピングガイドラインとKitchenhamの体系的な文献レビューの実践に続いて、主要なデータベース(ACM Digital Library, IEEE Xplore, Scopus, Springer, Google Scholar, Web of Science)は2000年から2024年にかけて、タイトルクエリ(simulation OR "simulation")と"waterfall"を使って、出版された研究のために検索された。
PRISMAのワークフローがスクリーニングプロセスをガイドし、検索されたレコードの約9%が包含基準を満たした。
繰り返し抽出された手法、道具、会場、地理、出版年数、比較範囲、そしてロイスのオリジナルのモデルに対する忠実さを抽出し、発見を主題的に合成した。
離散イベントシミュレーションはシステム力学 (20%) と比較して80%) を占める。
Simphony.NET (40%) と SimPy (20%) を中心とするツールが報告されているが、研究の40%はツールの詳細を省略し、再現性を制限している。
研究はイタリア、レバノン、インド、日本、アメリカ合衆国に分散しており、雑誌の60%、会議の40%が発行されている。
研究の60%は比較対象であり、40%はウォーターフォールアプローチのみをモデルにしている。
ロイスのオリジナルのモデルを再現する研究はない。
この論文は、ウォーターフォールシミュレーション研究の総合的な見解を示し、より明確なモデルレポート、より完全なツール開示、そしてオープンソースプラットフォームの採用を推奨することで締めくくっている。
関連論文リスト
- Unlocking the Potential of Past Research: Using Generative AI to Reconstruct Healthcare Simulation Models [0.0]
本研究では、生成人工知能(AI)を用いたフリー・アンド・オープン・ソース・ソフトウェア(FOSS)を用いた出版モデルを再現する可能性について検討する。
ユーザインタフェースを含む2つのDESモデルの生成,テスト,内部再現に成功した。
報告された結果は1つのモデルで複製されたが、分布に関する情報が不足しているため、もう1つのモデルでは再現されなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T16:10:02Z) - An Architectural View Type for Elasticity Modeling and Simulation -- The Slingshot Approach [0.8010120037374623]
ソフトウェアアーキテクトは、自動化されたリソース管理のための弾力性ポリシーの設計とデプロイにおいて、戦略的な役割を担っている。
既存のアプローチは、しばしばキュー理論のような形式的なモデルに依存し、高度なスキルを必要とし、アーキテクチャモデル内で弾力性を表現するための特定の方法が欠如している。
本稿では,Scaling Policy Definition(SPD)モデリング言語,視覚的表記法,高精度なシミュレーションセマンティクスをサポートする,弾力性モデリングとシミュレーションのためのアーキテクチャビュータイプを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-13T14:31:55Z) - Tests for model misspecification in simulation-based inference: from local distortions to global model checks [2.0209172586699173]
我々は、広範囲のモデル不一致分析タスクに対して、堅牢で柔軟な基盤を提供する。
我々は、異常検出、モデル検証、良質な残差分析といった古典的手法に明確な分析接続を行う。
本稿では, 実際の重力波データ, 特にGW150914について, このような歪み駆動型モデルの不特定試験を行う方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T17:48:03Z) - A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining [83.63894495064855]
マルチモーダル・ファンデーション・モデルは視覚と言語を交わす多くのアプリケーションに役立っている。
モデルを更新し続けるために、継続事前トレーニングの研究は主に、大規模な新しいデータに対する頻度の低い、差別的な更新、あるいは頻繁に行われるサンプルレベルの更新のシナリオを探求する。
本稿では,FoMo-in-Flux(FoMo-in-Flux)について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-26T17:59:01Z) - Conditional Generative Models for Simulation of EMG During Naturalistic
Movements [45.698312905115955]
本稿では、運動単位活性化電位波形を生成するために、逆向きに訓練された条件付き生成ニューラルネットワークを提案する。
本研究では,より少ない数の数値モデルの出力を高い精度で予測的に補間できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-03T14:49:02Z) - Learning continuous models for continuous physics [94.42705784823997]
本研究では,科学技術応用のための機械学習モデルを検証する数値解析理論に基づくテストを開発する。
本研究は,従来のMLトレーニング/テスト手法と一体化して,科学・工学分野におけるモデルの検証を行う方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T07:56:46Z) - Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.58219903138301]
Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。
能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。
その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-05T01:31:51Z) - Sim-Env: Decoupling OpenAI Gym Environments from Simulation Models [0.0]
強化学習(RL)は、AI研究の最も活発な分野の1つです。
開発方法論はまだ遅れており、RLアプリケーションの開発を促進するための標準APIが不足している。
多目的エージェントベースのモデルと派生した単一目的強化学習環境の分離開発と保守のためのワークフローとツールを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-19T09:25:21Z) - A User's Guide to Calibrating Robotics Simulators [54.85241102329546]
本稿では,シミュレーションで学習したモデルやポリシーを現実世界に伝達することを目的とした,様々なアルゴリズムの研究のためのベンチマークとフレームワークを提案する。
我々は、様々なアルゴリズムの性能に関する洞察を特徴付け、提供するために、広く知られたシミュレーション環境の実験を行う。
我々の分析は、この分野の実践者にとって有用であり、sim-to-realアルゴリズムの動作と主特性について、より深い選択をすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T22:24:26Z) - Complete CVDL Methodology for Investigating Hydrodynamic Instabilities [0.49873153106566565]
流体力学において、最も重要な研究分野の1つは流体力学の不安定性と異なる流れ状態におけるその進化である。
現在、そのような現象、すなわち分析モデル、実験、シミュレーションを理解するために3つの主要な手法が使用されている。
我々は、この研究の大部分が、Deep Learning(CVDL、Deep Computer-Vision)の分野における最近の画期的な進歩を用いて、分析されるべきであると主張している。
具体的には、最も代表的な不安定性であるRayleigh-Taylorの研究に焦点をあて、その振る舞いをシミュレートし、オープンソースの状態を作り出す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-03T13:52:04Z) - Hybrid modeling: Applications in real-time diagnosis [64.5040763067757]
我々は、機械学習にインスパイアされたモデルと物理モデルを組み合わせた、新しいハイブリッドモデリングアプローチの概要を述べる。
このようなモデルをリアルタイム診断に利用しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T00:44:57Z) - Model Reuse with Reduced Kernel Mean Embedding Specification [70.044322798187]
現在のアプリケーションで有用なモデルを見つけるための2段階のフレームワークを提案する。
アップロードフェーズでは、モデルがプールにアップロードされている場合、モデルの仕様としてカーネル平均埋め込み(RKME)を縮小する。
デプロイフェーズでは、RKME仕様の値に基づいて、現在のタスクと事前訓練されたモデルの関連性を測定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-20T15:15:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。