软件可靠性建模研究

依据软件可靠性特征,提出以解决软件开发逻辑思维正确性为建模基本问题的可靠性建模思想。给出基于失效过程的软件可靠性定义,以及一种基于“任务-事件-功能”的软件体系结构准则,进行了形式化描述和理论证明。阐述从功能可靠性、事件可靠性到任务可靠性的分层可靠性预计方法,在建模中融合了软件可靠性设计以及软件测试和管理。     

一种基于失效费用划分的穿戴计算机软件可靠性模型

根据故障的严重程度对软件系统中潜伏的故障进行了类型划分,并利用传统的G-O模型建立了一个基于失效费用划分的软件可靠性增长模型．无线网络使穿戴计算机的性能得到了很大的提升,根据是否会严重影响穿戴计算机的网络通信能力,将其软件系统的故障分为两类：①一般故障,不影响或较小影响系统的网络通信;②通信故障,严重影响甚至阻断系统的网络通信．利用前面建立的软件可靠性增长模型,建立了一个穿戴计算机软件系统可靠性增长模型,并对一组数据进行了评估．     

基于基准比对思想的软件可靠性预测仿真建模研究

可靠性作为衡量软件质量的重要特性,其定量评估和预测已成为人们关注和研究的焦点。本文针对这个问题展开研究,提出一个可用于软件测试之前的早期可靠性预测仿真模型。此仿真模型通过考查影响软件可靠性的过程因素,采用基准比对思想,利用软件过程度量数据,根据相似度比较,预测软件的残留缺陷数。由于该仿真模型仅需要静态历史数据,故可在软件测试之前,用于估计软件的残留缺陷数,从而预测软件的可靠性,为后期软件过程的改进以及软件测试计划的修正提供依据。     

软件可靠性增长G-O模型的改进

在传统的软件可靠性增长G-O模型中,故障检测率和初始的故障总数是影响软件可靠性的2个重要因素.为了提高软件可靠性评估的可信性,考虑到在软件纠错的过程中可能会引入新的错误,把模型中潜在的故障总数和故障检测率看作随时间变化的函数,提出了改进的G-O模型,给出了解析方法,并将改进前后的G-O模型进行了对比,通过实例进行了验证...     

软件可靠性组合预测模型研究

根据灰色模型、谐波分析和时间序列分析理论,对软件测试阶段的失效数据构成的时间序列进行分析,得到软件可靠性组合预测模型。结合实际数据,给出了具体的实现方法。数据试验结果表明,与单一时间序列预测模型相比,该模型具有较高的预测精度和很好的模型适应性。     

软件可靠性的UML建模研究与设计

本文提出了一个针对软件可靠性建模和评估的UML剖面，标识了这个剖面的主要组成包并且给出了需要包括在这些包中的基本元素的详细定义。     

软件可靠性的GP演化建模

为解决软件可靠性模型的不一致性,摆脱传统模型多种主观假设的束缚,提出了采用遗传程序设计(GP)的演化算法建立基于软件失效间隔时间序列的软件可靠性模型。针对装甲兵工程学院的某软件测试用例进行演化建模,并对其性能指标进行了分析评价,结果验证了GP算法的可行性以及拟合、预测的有效性,从而能有效地应用于软件系统测试,保障数据的有效性。     

软件可靠性数据预处理研究

软件可靠性模型是根据与软件可靠性相关的数据,以统计方法或模糊方法对软件的可靠性进行度量、评估和预测。以往对软件可靠性的预测是针对原始数据进行建模,而原始数据所存在的不平稳性的缺陷,直接导致可靠性模型预测结果的误差较大。本文以软件可靠性模型研究中原始数据存在的问题为出发点,探讨提高软件可靠性预测的方法。通过对可靠性数据的预处理,解决其不平稳性导致预测结果误差较大的问题。     

软件可靠性的UML建模研究与设计

本文提出了一个针对软件可靠性建模和评估的UML剖面,标识了这个剖面的主要组成包并且给出了需要包括在这些包中的基本元素的详细定义。     

基于Logistic测试覆盖率函数的软件可靠性建模研究

软件测试覆盖率是测试充分性和测试效率的有效度量指标,其与软件可靠性以及缺陷覆盖情况之间有着一定的相关关系,并且结合测试覆盖率信息的软件可靠性模型的评估和预计效果将会得到有效改进.在实际测试过程中,由于软件结构特征及学习因素的综合影响,测试覆盖率可能会呈现出一种先增后减的趋势,Logistic函数恰好非常适合描述这类S形变化趋势,且结构简单,具有较好的灵活性与适应性.因此,针对基于Logistic函数的测试覆盖率函数以及软件可靠性建模等问题展开研究.首先提出基于Logistic函数的测试覆盖率函数;在该函数的基础上,提出基于Logistic测试覆盖函数的缺陷预计模型;然后,将NHPP可靠性模型的建模过程与Logistic测试覆盖函数相结合,提出一种新的者虑测试覆盖率的软件可靠性增长模型.实例验证结果表明:与若干已有的同类研究成果相比,提出的基于Logistic函数的测试覆盖率函数、缺陷预计模型以及软件可靠性增长模型有效地提高了函数或模型对数据的拟和精度,且具有较好的适用性.     

需求分析与软件可靠性保证

通过对软件测试过程中产生的数据进行分析,对照软件设计过程中需求分析中的错误或缺陷,对有关可靠性指标进行反复度量,明确软件错误的分布以减少其对软件需求分析可靠性的影响,进而对相关的错误或缺陷进行控制。     

一个改进的基于构架的软件可靠性模型

本文通过对Wen-LiWang等人提出的基于构架的软件可靠性模型的改进,克服了该模型在不同结构中存在的对连接器的可靠性考虑不足的问题,同时,还提出了在混合结构中如何构造状态转换矩阵的方法,极大的拓宽了模型的应用范围,为分析构件、连接器和某种结构对整个构架可靠性的影响提供了一定的理论基础。     

基于未确知理论的软件可靠性建模

将未确知理论应用于软件可靠性建模研究,采用其分析软件故障过程,用未确知数学描述软件失效特征计算软件可靠性参数,并在此基础上构建了一个基于未确知数学理论的软件可靠性模型.新模型改变了传统的建模思路,跳出了传统软件可靠性建模过程中关于失效强度变化的各种统计分布假设的束缚,具有较好的适用性,改善了模型应用中的不一致性问题.     

一种软件可靠性增长模型选择与综合方法

软件可靠性增长模型可以预测软件在将来某个时刻的可靠性,以此作为软件是否发布的依据.而目前常见的各种模型对不同失效数据集的预测能力并不一致.提出了一种软件可靠性增长模型选择和应用的框架,利用可靠性模型评价准则,对特定的失效数据集选择优选模型集,根据优选模型集利用神经网络较好的学习预测能力计算可靠性.利用此方法对实际软件项目中的失效数据进行了分析,并验证了它的有效性.     

优化建模软件LocalSolver简介

优化建模工具LocalSolver是近年出现的一个基于局部搜索的商业软件,依赖其特有的局部搜索技术,对于组合优化问题表现出强大的求解能力。介绍该软件的主要特点、基本的工作流程和同C语言语法的不同之处,并用经典的背包问题和指派问题两个实例来说明LocalSolver的用法和求解能力。     

改进的J-M模型及其在软件安全性评估中的应用

分析了软件可靠性和安全性之间的关系;针对安全软件测试剖面和操作剖面有不同的故障检测率,以及软件故障剔除时有引入新故障的可能,通过改变Jelinski-Moranda(J-M)可靠性模型相关假设及参数,提出了一个既能描述安全软件测试剖面与操作剖面不同,又能描述故障引入率的软件安全性评估模型;并给出了该安全性评估模型的性能度量.最后,对同一组铁路信号控制安全软件的失效数据进行分析,结果表明改进后的J-M评估模型比原J-M模型有着更好的拟合能力和预测能力.     

A Systematic Mapping Study of Software Reliability Modeling

ContextSoftware Reliability (SR) is a highly active and dynamic research area. Published papers have approached this topic from various and heterogeneous points of view, resulting in a rich body of literature on this topic. The counterpart to this is the considerable complexity of this body of knowledge.ObjectiveThe objective of this study is to obtain a panorama and a taxonomy of Software Reliability Modeling (SRM).MethodIn order to do this, a Systematic Mapping Study (SMS) which analyzes and structures the literature on Software Reliability Modeling has been carried out.ResultsA total of 972 works were obtained as a result of the Systematic Mapping Study. On the basis of the more than 500 selected primary studies found, the results obtained show an increasing diversity of work.ConclusionAlthough it was discovered that Software Reliability Growth Models (SRGM) are still the most common modeling technique, it was also found that both the modeling based on static and architectural characteristics and the models based on Artificial Intelligence and automatic learning techniques are increasingly more apparent in literature. We have also observed that most Software Reliability Modeling efforts take place in the Pacific Rim area and in academic environments. Industrial initiatives are as yet marginal, and would appear to be primarily located in the USA.