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软件可靠性模型的研究与进展

收稿日期:2018年6月10日,修回日期:2018年7月22日

作者简介:车金庆,男,硕士研究生,讲师,研究方向:计算机软件。周凌翱,女,硕士研究生,副教授,研究方向:计算机软件。?

1引言

随着计算机和信息处理的广泛应用,计算机系

统的可靠性问题越来越得到人们的关注。而软件体系规模的日益增大及其复杂性的日益增强,使软件的可靠性问题更为突出。据有关资料统计,软件故障约占整个计算机系统故障的65%[1]。所谓软件可靠性是指软件系统在规定环境下、给定时间内无故障运行的概率,是软件质量的一个重要组成部分。软件可靠性与硬件可靠性相比体现出了不同的特点:1)软件错误主要是由设计错误造成的,使用和维护对软件可靠性的影响不大;2)软件错误不随使用时间的延长而增加[2];3)软件修理就是通过

再设计排除原有错误;4)软件可靠性增长与软件使用的时间无关,与检测并改正错误的努力有关;5)软件寿命期内无老化与耗损现象;6)正确的软件不因使用环境的变化而改变其正确性;7)同一软件的冗余技术不能提高软件的可靠性;8)采用高可靠性的标准件-系统软件所提供的各种库函数,未必能提高整体软件的可靠性。

软件可靠性模型是软件可靠性评估与预测的核心,目前,公开发表的软件可靠性模型已经有一百多种,但是,由于它们假设不同,性能各异,因此,即使用它们估测同一软件也可能得到存在巨大差异的预测结果,至今仍然没有一个既简单又广泛适用的软件可靠性模型。本文正是针对这一问题,期

软件可靠性模型的研究与进展

?

车金庆1

周凌翱2

(1.常州工程职业技术学院智能装备与信息工程学院

常州

213016)

(2.常州信息职业技术学院软件学院

常州

213016)

随着软件技术的快速发展,计算机软件在博弈仿真中的作用越来越大。然而随着博弈仿真问题的规模和复杂

度的提升,软件的可靠性问题也越来越突出。深入研究软件可靠性模型对于预测评估软件的可靠性具有十分重要的意义,文章结合软件可靠性建模的基础思想,围绕对现有的几种软件的可靠性模型的研究,对两个经典随机过程类模型(JM 模型、G-O 模型)的基本假设、公式推导及参数估计做了详细介绍。

关键词随机过程;可靠性模型;马尔可夫过程;非齐次泊松过程

中图分类号

TP31

DOI :10.3969/j.issn.1672-9722.2018.12.010

Research and Progress on Software Reliability Model

CHE Jinqing 1

ZHOU Lingao 2

(1.School of Intelligent Equipment and Information Engineering ,Changzhou Institute of Engineering Technology ,Changzhou 213016)(2.College of Economics and Management ,Changzhou Institute of Engineering Technology ,Changzhou 213016)

Abstract

With the rapid development of software technology ,computer software plays a more and more important role in the

game simulation.However ,following with the elevation of the scale and complexity of game simulation problem ,the software reli -ability is becoming graver and graver.Lucubrating on software reliability is crucially meaningful to predict and assess software reli -ability.This text combines basic mentality of software reliability modeling ,surrounds the research on several existing software reli -ability model ,introduces the basic assumption ,formula deducing and parameters estimating of two classics stochastic process model

(JM model and G-O model ).

Key Words stochastic process ,software reliability model ,markov process ,non-homogeneous poisson process

Class Number

TP31

万方数据

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