13.2.2 軟件可靠性建模方法

　　可靠性模型通常由以下幾部分組成：

　　1、模型假設。模型是實際情況的簡化或規范化，總要包含若干假設。

　　2、性能度量。軟件可靠性模型的輸出量就是性能度量。

　　3、參數估計方法。

　　4、數據要求。

　　絕大多數模型包含三個共同假設：

　　1、代表性假設。選取代表軟件實際的運行剖面。

　　2、獨立性假設。假設認為軟件失效是獨立發生于不同時刻。

　　3、相同性假設。認為所有軟件失效的后果(等級)相同，即建模過程只考慮軟件失效的具體發生時刻，不區分軟件的失效嚴重等級。

　　如果在進行預測時發現引入了新的錯誤，或修復行為使新的故障不斷發生，就應該停止預測。否則，這樣的變化會因為增加問題的復雜程度而使模型的適用性降低。

　　好的軟件可靠性模型應該具有如下重要特性：

　　1、基于可靠性的假設。

　　2、簡單。

　　3、計算一些有用的量。

　　4、給出未來失效行為的好的映射。

　　5、可廣泛使用。

　　13.2.3 軟件的可靠性模型分類

　　可靠性模型大致可分為如下10類：

　　1、種子方法模型。

　　利用捕獲一再捕獲抽樣技術估計程序中的錯誤數，在程序中預先有意“播種”一些設定錯誤的“種子”，然后根據測試出的原始錯誤和發現的誘導錯誤比例，估計程序中殘留的錯誤數。

　　優點是簡單易行，缺點是誘導錯誤的“種子”與實際的原始錯誤之間的類比性估量困難。

　　2、失效率類模型。

　　3、曲線擬合類模型。

　　用回歸分析的方法研究軟件 復雜性、缺陷數、失效率、失效間隔時間，包括參數方法和非參數方法兩種。

　　4、可靠性增長模型。

　　5、程序結構分析模型。

　　通過對每一個節點可靠性、節點間轉換的可靠性和網絡在節點間的轉換概率，得出該持續程序的整體可靠性。

　　6、輸入域分類模型。

　　7、執行路徑分析方法模型。

　　8、非其次泊松過程模型。

　　NHPP，以軟件測試過程中單位時間的失效次數為獨立泊松隨機變量，來預測今后軟件的某使用時間點的積累失效次數。

　　9、馬兒可夫過程模型。

　　10、貝葉斯模型。

　　利用失效率的試驗前分布和當前的測試失效信息，來評估軟件的可靠性。

　　當軟件可靠性工程師對軟件的開發過程有充分的了解，軟件的繼承性比較好時具有良效果的可靠性分析模型。

　　時間域。

　　失效數類：失效數是有限的還是無限的。

　　失效數分布。

　　有限類：用時間表示的失效強度的函數形式。

　　無限類：用經驗期望失效數表示的失效強度的函數形式。

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