[发明专利]一种基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模方法

说明书

本发明一种基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模方法，涉及软件可靠性增长模型研究领域。具体包括：步骤一、提出基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模基本假设条件；步骤二、根据软件测试过程中的不完美排错现象，获取故障引入率函数和故障排除率函数；步骤三、根据移动点现象，获取基于移动点和不完美排错的软件可靠性增长模型；步骤四、根据移动点判断准则，采用逐步调整法得到移动点个数和位置。最后利用一组公开发表的数据，验证模型的精度，实验结果表明，本发明提出的软件可靠性增长模型具有更好的拟合效果和预测能力。

技术领域

本发明涉及软件可靠性增长模型研究领域，具体是指一种基于移动点和不完美排错的软件可靠性建模方法。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，软件正日益广泛地应用于社会的各个领域，且规模越来越大，复杂性越来越高。社会对具有高可靠性的软件的需求也在大幅度地增长，特别是应用于尖端领域的软件，保障和预测其可靠性日益重要。软件工程的质量保证和评估重点就是如何提高软件的可靠性。软件可靠性增长模型(Software Reliability GrowthModel，简称SRGM)是在数理统计学的基础上预测和评估软件可靠性的重要手段。

软件可靠性增长模型的实质是利用软件测试阶段的失效数据，对软件的运行情况进行评估和预测，从而决定软件的可靠性水平是否达到用户的要求和是否可以发布使用。故障检测过程和故障排除过程是软件测试阶段影响可靠性建模精度的两个重要因素。现有的大多数模型对于故障检测过程的建模非常精确，只有少数文献对故障排除过程进行了研究。实际上，故障排除过程中存在不完美排错现象，在软件可靠性建模中该现象涉及到的影响因素是故障排除率函数和故障引入率函数。由于软件测试人员的技术水平不同，故障的结构和性质不同，故障的难易程度不同，故障排除率并不是100％，且为随测试时间变化的函数；同时，在检测故障的过程中可能会有新的故障引入，即存在故障引入率，且为随测试时间变化的函数。

对于不完美排错现象，有的学者虽然同时考虑故障排除率和故障引入率，但为了方便计算，简化故障引入率的函数表达形式，对此过程的建模并不精确，进而导致所提出的软件可靠性增长模型精度降低。此外，检测过程中的故障检测率既不是常值也不是连续平滑的，在某时刻会发生瞬间变化，即存在移动点现象。移动点现象广泛存在于软件失效过程中，但目前在故障检测与修正过程中同时考虑不完美排错和移动点现象的研究却没有。

文献：Pham H.,Nordmann L.,Zhang X.在1999年发表的《A general imperfectsoftware debugging model with S-shaped fault-detection rate》提出了考虑故障引入率的PNZ模型，假设故障引入率为常数，但没考虑故障排除率。

文献：Zhang X.,Teng S.,Pham H.在2003年发表的《Considering fault removalefficiency in software reliability assessment》提出了一种考虑故障排除率和引入率的软件可靠性增长模型，假设故障排除率和故障引入率为常数。

文献：李春芝等在2005年发表的《考虑测试覆盖率和故障排除效率的软件可靠性增长模型》提出了同时考虑测试覆盖率和故障排除率的模型，该模型中故障排除率不为100％且为一个常数，但没有考虑故障引入率。

文献：刘宏伟等在同年发表的《一个NHPP类软件可靠性增长模型框架》研究了故障排除过程，提出了一种NHPP类软件可靠性增长模型框架，但没有给出其具体数学表达形式，无法对模型进行仿真验证并直接应用于实际工程中。

文献：谢景燕等在2010年发表的《考虑不完美排错情况的NHPP类软件可靠性增长模型》认为软件的故障过程存在故障排除率和故障引入率，并且故障排除率是随时间变化的减函数，但为简化计算过程将故障引入率设为常值。