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遗传规划算法在软件可靠性建模中的应用研究

作　者: 陈华珊
导　师: 张永强
学　校: 河北工程大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 软件可靠性模型遗传规划粒子群预测应用一致性
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 286次
引　用: 3次
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内容摘要

随着软件应用的日益广泛及其重要性的不断增加,人们对软件质量的要求也越来越高。软件可靠性模型作为可靠性评测的核心和关键,可用于软件生命周期的不同阶段,定量地估计和预测软件可靠性行为,这对于软件资源分配、软件市场决策有着重要意义。虽然软件可靠性模型已经从研究阶段发展到了工程阶段,但是,面对软件自身及其开发过程日益复杂的情形,这些模型仍然呈现出一定的局限性,最为突出的问题就是模型应用的不一致性。遗传规划(Genetic Programming,GP)因其不受各个数据集特殊性的影响,从而不需假定随机性作为数据的基本特征,也无需关心数据是否为线性或同质非线性(可转换为线性系统的非线性系统),更不用了解失效的内在过程,而是在所提供的数据基础上对一个“真实”过程进行演化建模,从而有效地描述软件的失效机理,并对软件的下一失效时刻做出准确预测。本文采用遗传规划算法在由指定函数算子复合构成的函数空间中搜索尽可能反映系统行为的模型,进而从算法本身的收敛特性上论证了遗传规划能够得到满足失效行为变化规律的最优解。进一步地,采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行参数调整,实现了模型优化,最终提出了基于遗传规划的软件可靠性预测方法。本文以三组经典的失效数据序列为例,较为详细地介绍了遗传规划建模过程,并针对可靠性参数、短期预测能力以及模型评价准则(序列似然度、模型偏差、偏差趋势等)的统计结果与其它模型比较,通过计算、仿真试验,证实了新模型同传统模型相比预测精度较高、对样本数据的依赖程度更低。该方法无需任何条件假设,具有良好的模型应用一致性,在一定程度上改善了现有模型精度低、适应性差的问题,对丰富软件可靠性建模的思想和体系具有积极意义。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-22
  1.1 软件可靠性的研究意义  11-13
  1.2 软件可靠性模型研究的应用前景  13-14
  1.3 软件可靠性早期预测模型的发展概况  14-15
  1.4 软件可靠性预测模型的国内外研究现状  15-18
  1.5 本课题的研究背景及应用价值  18-20
    1.5.1 遗传规划建模方法的研究背景  18-19
    1.5.2 遗传规划建模方法的应用价值  19-20
  1.6 本文内容安排  20-21
  1.7 本章小结  21-22
第2章软件可靠性基本概念  22-37
  2.1 软件可靠性  22-28
    2.1.1 软件可靠性定义  22-23
    2.1.2 软件可靠性度量  23-25
    2.1.3 软件可靠性的基本数学关系  25-26
    2.1.4 软件可靠性在软件项目管理中的作用  26-28
  2.2 软件可靠性建模  28-36
    2.2.1 失效数据  28-29
    2.2.2 软件可靠性模型的组成  29
    2.2.3 模型假设  29-30
    2.2.4 建模方法  30-32
    2.2.5 建模原理与建模过程  32-33
    2.2.6 软件可靠性模型评价  33-36
  2.3 本章小结  36-37
第3章软件可靠性预测模型  37-52
  3.1 软件可靠性预测模型概述  37
  3.2 几种典型的参数模型  37-47
    3.2.1 Jelinski-Moranda(JM)模型  37-41
    3.2.2 Goel-Okumoto(GO)非齐次Poisson 过程(NHPP)模型  41-43
    3.2.3 S-W 模型  43-45
    3.2.4 未确知(UM)模型  45-47
  3.3 动态可靠性增长模型-ANN  47-50
    3.3.1 人工神经元的结构  48
    3.3.2 多层前向网络及BP 学习算法  48-50
  3.4 传统预测方法的评述  50-51
  3.5 本章小结  51-52
第4章软件可靠性预测的遗传规划建模原理  52-71
  4.1 研究背景  52
  4.2 遗传规划基本知识  52-68
    4.2.1 算法概述  52-53
    4.2.2 基本原理与方法  53-63
    4.2.3 模式定理  63-64
    4.2.4 GP 算法的收敛性分析  64-68
  4.3 粒子群算法基本知识  68-70
    4.3.1 算法概述  69
    4.3.2 基本原理  69-70
  4.4 本章小结  70-71
第5章基于遗传规划的软件可靠性建模  71-95
  5.1 引言  71
  5.2 建模准备  71-77
    5.2.1 预测目标的确立  71-72
    5.2.2 遗传规划参数设置  72
    5.2.3 模型结构的优化设计  72-73
    5.2.4 模型性能的评价  73-74
    5.2.5 失效率曲线的预测  74
    5.2.6 两种动态可靠性增长模型的试验分析  74-77
  5.3 建模过程  77-94
    5.3.1 实例1：装甲兵工程学院某软件测试用例  77-82
    5.3.2 实例2：NTDS 的错误统计数据  82-88
    5.3.3 实例3：Musa 数据集的错误统计  88-94
  5.4 本章小结  94-95
第6章总结与展望  95-98
  6.1 本文的主要成果和创新点  95-96
  6.2 后续工作展望  96-98
参考文献  98-104
附录 1  104-107
附录 2  107-111
致谢  111-112
作者简介  112-113
攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况  113

遗传规划算法在软件可靠性建模中的应用研究

内容摘要

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