资源受限的复杂软件系统可靠性设计

发布时间：2017-03-28 18:06

  本文关键词：资源受限的复杂软件系统可靠性设计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：可靠性设计(Reliability Design, RD)一直是软件工程(Software Engineering, SE)领域一个非常重要和活跃的方向,而随着大规模复杂软件系统(ComplexSoftware Systems,CSS)不断在电力系统、铁路运输、航空航天、国防安全等安全关键领域内的广泛应用,对其可靠性的要求越来越高。论文以复杂软件系统作为研究对象,通过引入问题相关的领域知识和约束条件,围绕着如何针对复杂软件系统进行有效的可靠性设计进行研究,主要涉及到可靠性优化、测试资源分配和软件质量评价三个方面的内容。论文主要工作如下：(1)阐述了复杂软件系统可靠性设计的研究意义,给出可靠性优化、测试资源分配和质量评价三者之间的联系和主要研究目标。对当前相关研究工作进行了调查、分析与总结,指出了目前存在着的和还需要进一步解决的问题。(2)针对多软件系统,构建了多软件系统可靠性的层次模型,定义了软件实用性与可靠性之间的函数关系,并在此基础上建立了一个具有预算约束和考虑实用性最大化的多软件系统可靠性优化模型。针对模型中的参数均是软件系统各组件元素的全局权重,提出一种基于D-S证据理论的组件元素全局权重求解方法。最后,设计了一种具有编码修正的“一维实数编码”差异演化算法(Different Evolution, DE)用于求解多软件系统可靠性优化模型。实验表明,该算法可以在系统设计阶段快速、有效地完成各模块的可靠性分配,使多软件系统可靠性迅速达到近似最优,从而能够在一定程度上推动复杂软件系统可靠性设计水平和设计效率。(3)系统测试是软件开发各个阶段中最消耗时间和资源的阶段,对于复杂软件系统来说,系统可靠性随着测试时间的推进会发生变化,如果再按照最初的方案分配测试资源,可能会造成测试资源的浪费,这时需要分阶段对测试资源进行动态分配。为此,首先构建了考虑可靠性时变的测试资源多目标动态分配模型,该模型以测试时间为约束,以最大化可靠性和最小化测试资源成本为优化目标,然后采用“一维整数向量编码”的DE算法进行求解。对比实验表明,测试资源的动态分配可以大大地节省系统测试资源的消耗,提高复杂软件系统的开发效率。(4)软件质量评价是软件可靠性工程的关键环节,通过引入模糊软集合对软件质量进行综合评价。在评价过程中,考虑各专家的偏好,允许各专家具有不同的个人评价指标集,并利用模糊软集合对各专家的评价信息进行模糊化处理。此方法的关键在于如何利用模糊软集合处理不同专家的不同偏好,并在此基础上对不同专家的评价结果进行信息融合,得到软件质量的综合评价结果。验证实例表明该方法不仅可以灵活地表达专家的主观判断,并且能有效、合理地处理信息的不确定性,符合人的思维判断过程。
【关键词】：复杂软件系统 可靠性设计 可靠性优化 测试资源分配 软件质量评价 差异演化算法 模糊软集合
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.52;TB114.3
【目录】：

• 致谢9-10
• 摘要10-12
• ABSTRACT12-19
• 第1章 绪论19-30
• 1.1 课题研究背景19-20
• 1.2 软件可靠性设计的研究现状20-26
• 1.2.1 软件可靠性优化问题的研究现状21-23
• 1.2.2 软件测试资源分配问题的研究现状23-25
• 1.2.3 软件质量评价问题的研究现状25-26
• 1.3 主要研究内容及贡献26-27
• 1.4 论文的主要成果27-28
• 1.5 论文结构安排28-30
• 第2章 软件可靠性设计的相关基础理论30-49
• 2.1 软件可靠性30-31
• 2.2 软件可靠性优化31-39
• 2.2.1 软件可靠性优化模型31-35
• 2.2.2 软件可靠性优化问题的求解35-39
• 2.3 软件测试资源分配39-42
• 2.3.1 软件测试资源分配问题描述40-41
• 2.3.2 软件测试分配问题的建模和求解41-42
• 2.4 软件质量评价42-48
• 2.4.1 软件质量模型42-45
• 2.4.2 软件质量评价模型45-46
• 2.4.3 软件质量评价方法46-48
• 2.5 本章小结48-49
• 第3章 面向多软件系统的可靠性优化设计49-70
• 3.1 引言49-50
• 3.2 面向多软件系统的可靠性优化建模50-53
• 3.2.1 多软件的层次结构50-51
• 3.2.2 软件实用性51-52
• 3.2.3 多软件可靠性优化模型52-53
• 3.3 基于D-S证据理论的组件元素全局权重求解算法53-58
• 3.3.1 D-S证据理论54-55
• 3.3.2 不确定信息的表达55
• 3.3.3 基于D-S证据理论的组件元素全局权重求解算法55-56
• 3.3.4 求解实例56-58
• 3.4 基于改进差异演化的多软件可靠性优化算法58-64
• 3.4.1 差异演化算法59
• 3.4.2 基于差异演化的多软件可靠性优化算法59-62
• 3.4.3 基于改进差异演化的多软件可靠性优化算法62-64
• 3.5 实验验证64-68
• 3.5.1 参数设置64
• 3.5.2 MSBCRM模型的有效性验证64-66
• 3.5.3 基本DE算法和DEER算法的对比实验66-68
• 3.5.4 DEER算法与典型求解算法对比68
• 3.6 本章小结68-70
• 第4章 资源受限环境下复杂软件系统测试资源的动态分配70-91
• 4.1 引言70-71
• 4.2 资源受限的复杂软件系统测试资源动态分配模型71-78
• 4.2.1 复杂软件系统的测试资源72
• 4.2.2 复杂软件系统的可靠性72-73
• 4.2.3 复杂软件系统的测试代价73-74
• 4.2.4 复杂软件系统测试资源动态分配模型74-76
• 4.2.5 模型分析76-78
• 4.3 基于差异演化算法的测试资源动态分配算法78-84
• 4.3.1 编码方案79-80
• 4.3.2 种群初始化80-82
• 4.3.3 变异82-83
• 4.3.4 交叉83-84
• 4.3.5 选择84
• 4.3.6 解码84
• 4.4 对比实验84-88
• 4.5 本章小结88-91
• 第5章 基于偏好和模糊软集合的软件质量综合评价方法91-104
• 5.1 引言91-92
• 5.2 软件质量评价问题描述92
• 5.3 模糊软集合理论92-95
• 5.4 基于模糊软集合的软件质量评价方法95-99
• 5.4.1 软件质量评价问题中不确定信息的表示95-96
• 5.4.2 软件质量评价过程96-99
• 5.5 实例分析99-102
• 5.6 本章小结102-104
• 第6章 总结与展望104-107
• 6.1 全文总结104-105
• 6.2 本文的创新之处105
• 6.3 未来研究展望105-107
• 参考文献107-117
• 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况117-118

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