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张策,孟凡超,考永贵,吕为工,刘宏伟,万锟,蒋家楠,崔刚,刘子和.软件可靠性增长模型研究综述.软件学报,2017,28(9):2402-2430
软件可靠性增长模型研究综述
Survey of Software Reliability Growth Model
投稿时间:2014-10-14  修订日期:2017-04-24
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005306
中文关键词:  软件可靠性增长模型  不完美排错  测试工作量  框架模型  排队论  仿真
英文关键词:software reliability growth model  imperfect debugging  testing effort  framework model  queue theory  simulation
基金项目:国家科技支撑计划(2014BAF07B02,2013BA17F02);国家自然科学基金(61473097);山东省自然科学基金(ZR2015FM006);山东省科技攻关项目(2011GGX10108,2010GGX10104)
作者单位E-mail
张策 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院, 山东 威海 264209 
zhagnce@hitwh.edu.cn,zhangce2002@126.com 
孟凡超 哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院, 山东 威海 264209  
考永贵 哈尔滨工业大学(威海) 理学院, 山东 威海 264209  
吕为工 哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院, 山东 威海 264209  
刘宏伟 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001  
万锟 哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院, 山东 威海 264209  
蒋家楠 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001  
崔刚 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150001  
刘子和 哈尔滨工业大学(威海) 计算机科学与技术学院, 山东 威海 264209  
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中文摘要:
      软件可靠性增长模型SRGM (software reliability and growth model)是目前建模可靠性及其过程提高的重要数学工具,对可靠性的评测、保证以及测试资源管控和最优发布研究具有重要作用.对SRGM的核心研究内容与建模流程进行分析,给出了SRGM基本功用.同时,梳理了SRGM的发展演变历程,进而对当前研究现状进行深入剖析,给出当前研究特征.从软件中总的故障个数、故障检测率FDR (fault detection rate)和测试工作量TE (testing-effort)这3个方面对影响SRGM的因素进行了分析.基于作者前期研究中提出的统一性框架模型,对当前典型的解析模型进行了分类比较和分析;对基于有限与限服务队列模型的SRGM进行分析与讨论;对以率驱动事件过程RDEP (rate-driven event processes)为重点的仿真方法进行剖析.进一步地,为了验证与分析不同模型的差异,对26个典型的模型在公开发表的16个数据集上进行了实验.结果表明,SRGM的性能差异取决于失效数据集的客观性以及研究人员对测试过程进行不同假设下所建立的数学模型的主观性.最后,指出了SRGM面临的挑战、发展趋势和亟待解决的问题.
英文摘要:
      SRGM (software reliability and growth model), as an important mathematical tool of modeling reliability and improving reliability process, plays significant role in measuring, predicting and ensuring reliability, managing testing resources and releasing optimal software. Research on SRGM is elaborated and analyzed in this paper. First, main research content and modeling process of SRGM are analyzed, and the basic function is sketched. In the mean time, research evolution is summarized, the state of art is illustrated and the current research characteristics are formulated. Second, from the three aspects including the total number of faults in software, FDR (fault detection rate) and TE (testing-effort), the key factors influencing SRGM are analyzed. Based on the unified framework model proposed in author's previous research, the classical numerical models are classified, compared and analyzed. In addition, the SRGMs based on finite and infinite queue model are discussed and simulation technique emphasizing on RDEP (rate-driven event processes) is elaborated. Furthermore, to evaluate the differences in the models, 26 models are compared by 16 published failure data sets. Experimental results reveal that the differences depend on the objectivity of failure data set collected and the subjectivity of establishing mathematical model by researchers under the different assumptions. Finally, the challenges, the trend of development and the problems to be solved are pointed out.
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