軟件可靠性建模與評(píng)估是軟件工程領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。隨著計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)入人類活動(dòng)的各個(gè)領(lǐng)域,對(duì)軟件質(zhì)量的要求越來(lái)越高,而軟件可靠性作為代表軟件運(yùn)行安全性與穩(wěn)定性的最重要指標(biāo),在衡量軟件開發(fā)質(zhì)量、保證軟件系統(tǒng)可依賴性方面發(fā)揮著重要作用,尤其針對(duì)應(yīng)用于交通、電力、航天、國(guó)防等領(lǐng)域的一類安全關(guān)鍵軟件而言。通過(guò)引入代數(shù)理論相關(guān)新的方法,圍繞在軟件開發(fā)前期如何有效開展可靠性建模與評(píng)估問(wèn)題,論文主要解決了復(fù)雜軟件的可靠性結(jié)構(gòu)描述與計(jì)算困難,并進(jìn)一步提出適用于軟件結(jié)構(gòu)演化過(guò)程的可靠性分析方法。同時(shí)論文在傳統(tǒng)軟件可靠性增長(zhǎng)模型的改進(jìn)以及可靠性結(jié)構(gòu)化模型的實(shí)證方面也作了深入探討。論文主要工作如下:（1）闡述了軟件可靠性評(píng)估的研究背景與研究意義,明確了軟件可靠性模型與軟件可靠性評(píng)估之間的關(guān)系,對(duì)兩類主要模型——軟件可靠性增長(zhǎng)模型與軟件可靠性結(jié)構(gòu)化模型分別從建模思想、主要模型及適用范圍等方面進(jìn)行論述,總結(jié)了目前軟件可靠性建模方法存在的不足,指出需要進(jìn)一步解決的問(wèn)題。（2）針對(duì)軟件開發(fā)后期可靠性預(yù)測(cè)問(wèn)題,研究了結(jié)合測(cè)試工作量與故障檢測(cè)率對(duì)非齊次Poission過(guò)程類可靠性模型的改進(jìn)。首先詳細(xì)論述了非齊次Poi... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

SR評(píng)估與SR模型關(guān)系

合肥工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文88SRGM的改進(jìn)方法并驗(yàn)證其預(yù)測(cè)性能；提出基于代數(shù)方法的SR結(jié)構(gòu)化建模理論，以支持面向復(fù)雜軟件開發(fā)前期的SR評(píng)估；基于代數(shù)方法的描述與計(jì)算能力，提出支持完整軟件演化過(guò)程的SR序列化建模及評(píng)估分析方法；并為實(shí)證代數(shù)方法構(gòu)建了基于軟件度量數(shù)據(jù)的SR評(píng)估流程框架。論文各章研究?jī)?nèi)容之間的關(guān)系如圖1.2所示。圖1.2論文各章研究?jī)?nèi)容之間的關(guān)系Fig1.2Therelationshipamongtheresearchcontentsofeachchapter1.4.1研究?jī)?nèi)容論文研究?jī)?nèi)容分以下四個(gè)方面：（1）構(gòu)建結(jié)合測(cè)試工作量與故障檢測(cè)率的SRGM，以更精確地進(jìn)行開發(fā)后期SR預(yù)測(cè)。當(dāng)前主要SRGM模型相較于早期經(jīng)典模型，其建模方法考慮了測(cè)試環(huán)境、測(cè)試行為等多種因素。反映環(huán)境及行為特征的典型因素包括測(cè)試工作量與故障檢測(cè)率，但以往建模方法中二者并沒有被統(tǒng)一在一個(gè)模型框架內(nèi)。論文建立了結(jié)合測(cè)試工作量與故障檢測(cè)率的一體化模型框架，用以對(duì)一類SRGM作出改進(jìn)，這是建模方法上的創(chuàng)新。測(cè)試工作量與故障檢測(cè)率從不同角度反映了軟件故障排除過(guò)程，改進(jìn)后模型因融合二者從而增強(qiáng)了模型表述與擬合能力，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證，其進(jìn)一步改善了可靠性增長(zhǎng)模型的預(yù)測(cè)性能。（2）構(gòu)建基于結(jié)構(gòu)分析的SR評(píng)估代數(shù)方法，以更有效地進(jìn)行開發(fā)前期SR估計(jì)。結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是否復(fù)雜是決定軟件系統(tǒng)復(fù)雜程度的主要因素，對(duì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的描

合肥工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文1616由Poission分布性質(zhì)，在區(qū)間(0,t]內(nèi)恰好發(fā)生n次失效的概率為()[()]Pr{()},0,1,2,!nmtmtNtnenn===L（2.16）由式2.16，可以定義可靠性函數(shù)R(t)如下：R(t)PrN(t)0em(t)===即在區(qū)間(0,t]內(nèi)無(wú)失效發(fā)生的概率。通常，使用它的一般形式：R(x|t)PrN(tx)N(t)0e[m(tx)m(t)]+=+==（2.17）其中R(x|t)表示以時(shí)刻t為起點(diǎn)、x為長(zhǎng)度的區(qū)間(t,t+x]內(nèi)無(wú)失效發(fā)生概率。Goel隨后提出了基于G-O模型的廣義形式[44]：()[1exp()]cmt=abt（2.18）其中參數(shù)c為測(cè)試質(zhì)量常數(shù)，失效率與可靠性函數(shù)可參照式2.15與式2.17導(dǎo)出。圖2.1比較了基本模型與其廣義形式的函數(shù)曲線。如圖示，二者的均值函數(shù)在經(jīng)過(guò)前期的快速上升后均趨于平緩，但是失效率曲線變化有明顯區(qū)別，推廣模型基于了如下現(xiàn)實(shí)：多數(shù)增長(zhǎng)模型都假設(shè)測(cè)試期的軟件失效率逐步遞減，但實(shí)際情況是失效率會(huì)先上升而后下降，原因在于測(cè)試開始時(shí)故障檢出會(huì)隨著測(cè)試人員的業(yè)務(wù)熟練度提升而增加，達(dá)到臨界點(diǎn)后又會(huì)隨著系統(tǒng)中殘留錯(cuò)誤數(shù)顯著減少而下降。當(dāng)c=1時(shí)，廣義模型退化為基本G-O模型。(a)G-O模型（a=500,b=0.015）(b)廣義G-O模型（a=500,b=0.015,c=1.5）圖2.1G-O模型及其廣義形式的m(t)與λ(t)曲線Fig2.1Them(t)&λ(t)curvesofG-Omodelanditsgeneralizedform從模型擬合度出發(fā)，Yamada與Ohba等提出了一系列S型增長(zhǎng)曲線模型[45,46]，它們基于失效均值曲線的S型建模，即認(rèn)為失效數(shù)開始時(shí)增長(zhǎng)緩慢，然后經(jīng)過(guò)一個(gè)快速增長(zhǎng)期，直至最后趨于飽和。典型的S型均值函數(shù)如下：

【參考文獻(xiàn)】：
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