[发明专利]软件可靠性早期评估方法

权利要求书

1.一种软件可靠性早期评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，构建单个软件组件残留缺陷的早期评估模型，所述早期评估模型为条件线性高斯混合贝叶斯网络结构；

步骤S2，通过所述早期评估模型得到单个软件组件的残留缺陷情况，包括连续运行软件系统中单个软件组件的残留缺陷密度，或者一次性运行软件系统中单个软件组件的残留缺陷数；

步骤S3，根据单个软件组件的残留缺陷情况获取单个软件组件的可靠性；

步骤S4，构建软件系统使用模型；

步骤S5，通过单个软件组件的可靠性和软件系统使用模型评估软件系统的可靠性；其中

所述步骤S4包括：步骤S41，对软件UML模型进行面向可靠性的扩展，包括：对用例之间和场景之间的转移概率进行扩展，以及对软件组件的执行时间进行扩展；步骤S42，分别列出软件系统中每一个场景的前置条件和后置条件，其中，前置条件为场景被执行的满足条件，后置条件为场景执行后，软件组件转入的状态；步骤S43，创建一个半Markov过程，状态集合为S，初始态为Initial，将初始态Initial添加到状态集合S中，且令目前态CurrentState＝Initial，状态转移标记集合为T；步骤S44，分别针对场景集合中的每一个场景Sc_i，若场景Sc_i的前置条件Sc_i.Pre₂∈S，则令CurrentState＝Sc_i.Pre₂，且生成从CurrentState状态出发的一个迁移，将场景Sc_i的后置条件Sc_i.Post₂添加到状态集合S中；步骤S45，将场景Sc_i从场景集合中删除；步骤S46，若场景集合非空，则返回到步骤S44，否则，生成所述软件系统使用模型；

所述步骤S5包括：对于一次性运行软件系统，通过下式计算软件系统的可靠度：其中，R表示软件系统的可靠度，n表示状态数，R_n表示状态n转移到成功状态的概率，Q是转移概率矩阵中去除吸收态Success状态和Failure状态对应的行和列得到的矩阵，其中，转移概率为R_ijp_ij，R_ij表示从状态i向状态j转移时，所运行的场景的可靠性，p_ij表示从状态i向状态j转移的概率，I是单位矩阵，|I-Q|是矩阵(I-Q)的行列式，E是矩阵(I-Q)去除第一列和最后一行后得到的矩阵，|E|是矩阵E的行列式；

所述步骤S5还包括：对于连续运行软件系统，通过下式计算软件系统的故障率：其中，λ表示软件系统的故障率，p_ij表示从状态i向状态j转移的概率，1/μ_ij表示状态i向状态j转移时所运行的场景的平均执行时间，λ_ij表示状态i向状态j转移时所运行的场景的故障率，π_i表示状态的稳态激发概率，π_i·p_ij表示场景的稳态激发概率。

2.根据权利要求1所述的软件可靠性早期评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

确定所述条件线性高斯混合贝叶斯网络结构中的各个节点的节点类型和取值范围；

根据各个节点的节点类型和取值范围确定各个节点中根节点的取值范围或概率分布；

根据各个节点的节点类型和取值范围确定各个节点中条件节点的概率分布；

根据根节点的取值范围或概率分布以及条件节点的概率分布，确定过程特性、产品特性以及资源特性的分布；

根据过程特性、产品特性以及资源特性的分布得到分别与过程特性相对应的残留缺陷子分布；

根据残留缺陷子分布和过程特性得到单个软件组件的残留缺陷分布；

根据单个软件组件的残留缺陷分布得到单个软件组件的残留缺陷情况。