[发明专利]一种软件开发过程模型差异检测方法

说明书

为了解决软件开发过程中的模型差异识别的技术问题，本发明提供了一种基于过程结构树的软件开发过程模型的差异检测方法，具体包括：首先计算过程循环复杂度，利用TPST模型，把过程扩展成一个树形结构。之后计算独立路径，取得任意两条独立路径之间的差别，利用KM算法进行优化匹配，最终得出两个过程模型之间的差别。

技术领域

本发明设计一种过程模型差异检测方法。

技术背景

软件技术的不断发展，在软件开发方面，软件开发者通过不断建立新的软件过程模型，以应对越来越多的软件开发需求。而且，更多地是，随着一个软件开发完成，新的软件需求提出，以往的软件过程模型便不适应新的开发需求，需要对该模型进行调整，而往往这些调整不仅费时费力，而且远远不如直接建立一个新的过程模型来的方便。但是这样就造成软件开发中的资源浪费，以及开发成本增加的问题。在这样的大背景下，本专利提出一个基于TPST的过程模型差异检测技术用于解决以上问题。

例如，若想要开发一个新的软件，针对该软件过程分析，从已知的软件过程模型中，若已知模型间的差异，那么就可以利用这些差异，直接在原有软件过程模型上进行修改，也不用再建立一个新的过程模型来应对软件的开发需求。

在学术界，针对过程模型差异检测的方法有很多，但是由于过程的模型差异不仅仅包括两个过程模型结构上的差异，也包括了在过程内部的过程行为差异。而且在寻找过程模型间差异的问题本身就是一个“NP-HARD”问题，往往只能找出近似解。现有最为有名的图编辑距离算法GED(Graph Edit Distance)也无法很好地解决这个问题。所以这样的情况下，Küster等人利用单入口单出口(Single entry single exit，简称SESE)片段，针对过程模型间所有的编辑操作进行排序，最终根据既定规则，确定两个过程模型之间的差别。Dijkman等人提出在EPC过程模型上，利用模型之间差别类型出现的频率进行聚类，来确定差别的准确类型和差别的所在位置。Liu等人引入了自然语言处理的概念，通过对过程模型进行句法定义，然后检测两者间的句法差别，把这些差别作为特征，通过匹配最终得出过程模型间的差别。

然而以上提出的算法都是寻找过程模型之间的结构差异，并没有考虑到过程行为上的差异。而且事实上，大量的研究都集中在过程模型间的结构差异上，相对较少部分的学者在研究过程模型间的行为差别。Yan等人提出了一种过程行为差异识别方法，首先将过程模型分解为小的特征，随后通过比较两个过程模型中特征的依赖集和轨迹集来得到差别。本文提出的过程模型辩题匹配技术与该方法的区别在于，本文从全局最优的角度去找出两个过程模型间的差别，而该方法并未考虑这一点。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种软件开发过程模型差异检测方法。

本发明从全局最优的角度去找出两个过程模型间的差别，探寻如何使过程模型的行为寻找，以及针对这些行为找出他们之间的差异。

本发明是基于过程结构树TPST(Task-based Process Structure Tree)的过程模型差异检测方法，针对当前过程模型间，不能有效识别并利用模型差别，实现过程模型之间转换的问题，提出一种简洁、高效的差异检测方法。利用TPST树形结构，把过程模型展开呈树形表示，并引入圈复杂度以及独立路径等概念，把原有过程模型差异转换为独立路径之间差异，从而保证该方法能快速有效地识别过程模型之间的差异。

为了解决业务过程差异识别，本发明提供了一种基于过程结构树的过程模型差异检测技术。算法首先计算过程循环复杂度，利用TPST模型，把过程扩展成一个树形结构。之后计算独立路径，取得任意两条独立路径之间的差别，利用KM算法进行优化匹配，最终得出两个过程模型之间的差别。