遺傳規(guī)劃算法在軟件可靠性建模中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著軟件應(yīng)用的日益廣泛及其重要性的不斷增加，人們對(duì)軟件質(zhì)量的要求也越來越高。軟件可靠性模型作為可靠性評(píng)測(cè)的核心和關(guān)鍵，可用于軟件生命周期的不同階段，定量地估計(jì)和預(yù)測(cè)軟件可靠性行為，這對(duì)于軟件資源分配、軟件市場(chǎng)決策有著重要意義。雖然軟件可靠性模型已經(jīng)從研究階段發(fā)展到了工程階段，但是，面對(duì)軟件自身及其開發(fā)過程日益復(fù)雜的情形，這些模型仍然呈現(xiàn)出一定的局限性，最為突出的問題就是模型應(yīng)用的不一致性。 遺傳規(guī)劃(Genetic Progra

2、mming，GP)因其不受各個(gè)數(shù)據(jù)集特殊性的影響，從而不需假定隨機(jī)性作為數(shù)據(jù)的基本特征，也無需關(guān)心數(shù)據(jù)是否為線性或同質(zhì)非線性(可轉(zhuǎn)換為線性系統(tǒng)的非線性系統(tǒng))，更不用了解失效的內(nèi)在過程，而是在所提供的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)一個(gè)“真實(shí)”過程進(jìn)行演化建模，從而有效地描述軟件的失效機(jī)理，并對(duì)軟件的下一失效時(shí)刻做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。本文采用遺傳規(guī)劃算法在由指定函數(shù)算子復(fù)合構(gòu)成的函數(shù)空間中搜索盡可能反映系統(tǒng)行為的模型，進(jìn)而從算法本身的收斂特性上論證了遺傳規(guī)劃能夠得到

3、滿足失效行為變化規(guī)律的最優(yōu)解。進(jìn)一步地，采用粒子群(Particle Swarm Optimization，PSO)算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了模型優(yōu)化，最終提出了基于遺傳規(guī)劃的軟件可靠性預(yù)測(cè)方法。 本文以三組經(jīng)典的失效數(shù)據(jù)序列為例，較為詳細(xì)地介紹了遺傳規(guī)劃建模過程，并針對(duì)可靠性參數(shù)、短期預(yù)測(cè)能力以及模型評(píng)價(jià)準(zhǔn)則(序列似然度、模型偏差、偏差趨勢(shì)等)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與其它模型比較，通過計(jì)算、仿真試驗(yàn)，證實(shí)了新模型同傳統(tǒng)模型相比預(yù)測(cè)精度較高、