基于群智能的模糊多目标软件可靠性冗余分配

针对软件可靠性冗余分配问题,建立了一种模糊多目标分配模型,并提出了基于分布估计的细菌觅食优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊多目标进行处理,用高斯分布对细菌觅食算法进行优化,并将该优化算法用来求解多目标软件可靠性冗余分配问题,设置不同的隶属函数参数可以得到不同的Pareto最优解,实验数据验证了该群智能算法对解决多目标软件可靠性分配的有效性和正确性,Pareto最优解可为在可靠性和成本之间决策提供依据。     

软件可靠性分配中的开发成本最小化问题研究

本文研究软件可靠性分配模式中的软件开发成本最小化问题。将软件系统的成本最小化问题表达为一类带约束条件的组合优化问题,采用并行遗传算法中的粗粒度模型及多种群进化策略,提高了搜索性能。实验表明:并行遗传算法有效地提高了求解质量。     

基于层次和数据流驱动的软件可靠性分配方法

为了提高软件可靠性分配的有效性, 提出了一种基于层次和数据流驱动的软件可靠性分配方法。该方法对传统的重要度、复杂度度量方法进行改进; 针对软件系统开发初期体系结构中系统模块层次关系及模块间数据流关系进行抽象, 形成体系结构形式化定义, 建立可靠性因子的度量准则及度量模型, 依据度量模型对可靠性进行分配。最后结合实例进行了分析和验证, 结果表明了该分配模型的有效性和可行性。     

基于体系结构的软件可靠性指标分配方法研究

为提高软件可靠性分配的合理性和工程实用性,对现有的各种软件可靠性分配技术与方法进行深入分析和总结,提出了基于体系结构的软件可靠性指标分配方法.该方法利用离散马尔科夫链状态模型(DTMC)表示软件系统可靠性与各构件可靠性之间的关系,从而建立了考虑体系结构的软件可靠性分配模型;利用灵敏度分析各构件对系统可靠性指标的影响程度.实验结果表明了该方法较传统分配方法更有效.     

基于混合智能优化算法的复杂软件可靠性分配

软件可靠性是系统设计、研究和运行过程中必须考虑的关键因素之一.与目前大多数软件可靠性分配的研究主要局限于简单的串并联模型不同,本文将最优化算法应用于大型复杂软件系统的可靠性分配.针对分布估计算法收敛速度快,全局搜索能力强,但是易于陷入局部最优;而差分进化算法局部搜索能力强,但搜索速度略慢的问题,本文提出一种元启发式算法——基于罚函数的混合分布估计和自适应交叉差分进化的优化算法（PHEDA-SCDE）,该算法收敛速度快,全局搜索能力强且不易陷入局部最优.基于四种特定的体系结构风格——顺序、并发、循环、容错,对复杂软件可靠性进行评估.为不失算法通用性,本文采用三个仿真算例进行实验,分别为单输入单输出系统,单输入多输出系统和多输入多输出系统.实验结果表明,PHEDA-SCDE算法在软件可靠性分配方面与同类算法相比,具有明显的可行性和有效性.     

基于架构的软件可靠性分配模型及优化研究

本文根据软件可靠性分配的相关理论,提出了基于架构的软件可靠性分配模型,克服了在系统设计完成后,要提高软件的可靠性需要花费巨大成本的困难。首先,提出了基于架构的软件可靠性分配思想和可靠性成本预估函数,然后以可靠性预估成本最小为目标函数建立非线性规划模型,给出求解步骤,得到组件可靠性与成本之间的优化结合。通过算例表明通过该模型进行软件可靠性分配是可行的。     

基于构件影响因子的软件可靠性评估方法

为提高构件式软件系统可靠性评估的准确性,使软件系统的优化效率得到提高,提出一种基于构件影响因子的软件可靠性评估方法.基于构件式软件系统具有的复杂网络特性,使用引入构件转移概率的加权PageRank算法评估构件的影响因子,将构件的影响因子引入到离散时间马尔科夫链的可靠性评估模型中,评估软件系统的可靠性.实验结果表明,该方...     

一种基于动态规划的软件可靠性分配方法

软件可靠性是衡量软件质量的一个重要指标.要达到软件的高可靠性需要一定费用,所以软件开发费用对可靠性的影响至关重要.然而一个软件系统的开发费用是有限的,如何合理确定系统的可靠性以使软件开发费用最小成为一个很有意义的研究问题.根据费用与可靠性关系建立了可靠性-费用模型,进而得到软件系统可靠性分配模型.结合动态规划思想,研究基于这个模型的针对各软件组件的可靠性最优分配方法,使得系统达到给定的可靠性目标而耗费最少的资源.     

一种求解软件可靠性分配的近似算法

在考虑开发成本约束的基础上,通过建立一种开发成本-可靠度-满意度三者平衡的软件可靠性分配和优化模型,将对软件可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为软件可靠性分配的最优化问题提供了一种新方法。为获得具有实际意义的数值解,提出一种沿着加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法。最后结合实例,证明了该方法的有效性和合理性。     

基于随机Petri网的软件可靠性分析方法

软件可靠性模型对于软件可靠性估测起着核心作用.目前提出的模型大多数都不能很好的适应复杂多变的应用环境的要求.针对构件化软件提出了一种基于随机Petri网的软件可靠性分析方法,它符合尽可能在软件开发的上游阶段对软件进行可靠性评估的思想.使用该方法建立起的模型可以很好的描述软件系统的动态变化过程,尽可能多的考虑了影响软件可靠性的因素,有利于降低软件可靠性描述与分析的复杂度,并可以得到软件系统处于各个状态的瞬时及稳态概率.     

基于软件体系结构和广义差分进化的测试资源动态分配算法

测试资源分配是软件测试中的一个基础问题,然而已有研究大都针对并串联模块软件模型而鲜有涉及体系结构软件模型。为此,首先针对可靠性和错误数动态变化的测试环境,构建了一种基于体系结构的多阶段多目标测试资源分配模型。然后基于参数重估计、种群重新初始化、广义差分进化和归一化加权求和设计了一种面向动态可靠性和错误数的多阶段多目标测试资源分配算法。最后,在仿真实验中,与已有的归一化加权求和多目标差分进化（WNS-MODE）算法进行对比,所提算法在不同结构的体系结构软件模型实例上所获解集更优,容量值提高了约16倍,覆盖值提高了约84个百分点,超体积提高了约6倍。实验结果表明,所提算法能够更好地适应可靠性和错误数的动态变化,可为体系结构软件模型的动态测试提供更多和更优的测试资源分配方案。     

基于模糊重用库的容错软件开发

容错设计是改进软件可靠性的有效途径，然而由于设计多样性的实现很困难且开销大，导致该项技术目前仅应用于一些安全关键系统之中，为此，提出了一种将重用技术引入到容错软件开发过程中的应用框架，框架以模糊重用库为核心，增强的可靠性开发模型为基础，参数化可靠性指标为相异性设计的依据，简化了容错软件的开发过程，在方法和实践上改进了软件系统的可靠性，介绍了重用库结构，增强的可靠性开发方法，基于重用的相异性设计及其容错软件开发的支持。     

一种内嵌软件传感器的双软总线体系结构研究

航空软件的逻辑结构和系统规模日趋庞大,软件可靠性保障已成为新一代航空电子综合化领域的研究热点;针对实时软件的状态监控与故障诊断问题,提出了一种基于构件技术的双软总线风格体系结构,采用面向对象方法予以建模,构建该体系结构的静态框架和动态行为,并探讨了软件传感器采集监控对象实时状态的详细设计;以某惯导系统软件为例,对双总线体系结构进行扩展和应用,实例说明了该体系结构有助于使可靠性保障软件的框架定义更加清晰,易于实现。     

基于软件结构的最优测试工作量的分配方法

现代社会越来越依赖于稳定的软件系统的运行;除此之外,尽管这些软件系统的规模和复杂度越来越高,但是必须达到很高的系统稳定性,且必须降低进一步开发和维护所需要的资源。为了减轻软件开发的挑战性,需要一种有效的方法来引导软件系统中资源的分配。提出了一种根据每一组件对系统稳定性的贡献来确定每一组件所需分配的工作量的方法,从而在工作量最小的条件下达到一定的系统稳定性。假设组件对系统稳定性的影响主要包含两个方面的因素:系统结构和组件的可靠性。这种描述方法被称为基于结构的测试量分配优化方法,因为其在测试量分配过程中考虑了系统的结构。验证结果表明这种基于结构的优化方法比其他测试量分配策略更有效。     

基于可信性的模块化软件开发费用分配算法

模块化开发是软件开发的一种重要方法。开发模块需要一定的费用,而要保证软件的可信性达到一定的指标,用户需要追加费用。在用户给定的开发费用内如何合理分配各模块的开发费用使得软件系统可信性达到最优是一个重要的研究课题。首先,根据模块可信性与费用之间的关系建立模块的可信性费用预估模型。其次,基于模块间的不同连接方式,建立不同结构下的软件可信性与费用分配模型并进一步利用动态规划的思想设计相应的软件可信性与费用分配算法。该分配算法可以在用户给定的开发费用内使得软件系统的可信性最优。最后,以自动售票系统为案例说明软件可信性与费用分配算法的应用。     

基于差分进化的复杂软件系统动态可靠性分配

现有关于复杂软件系统可靠性分配的研究均基于结构固定的软件系统,而实际情况中软件系统结构往往不固定。针对这一矛盾,构建复杂软件系统动态可靠性分配优化模型,并基于差分进化设计复杂软件系统动态可靠性分配算法。在系统结构发生变化时,首先基于D-S证据理论对系统中各模块的全局权重重新进行评估,并考虑变化前后系统的关联性,在差分进化生成初始种群时保留了部分历史解。最后,通过仿真实验分析验证了所提方法的有效性。