【摘 要】
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随着软件技术的发展,软件系统的规模和复杂性不断提高,人们对软件质量的要求也越来越高。软件可靠性作为衡量软件质量的重要特性,其定量评估和预测已成为人们关注和研究的焦
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随着软件技术的发展,软件系统的规模和复杂性不断提高,人们对软件质量的要求也越来越高。软件可靠性作为衡量软件质量的重要特性,其定量评估和预测已成为人们关注和研究的焦点。本文首先阐述了问题的由来和研究意义,概述了国内外软件可靠性研究的现状,介绍了有关软件可靠性和软件可靠性建模的一些基本概念、方法以及所涉及到的数学基础知识。然后针对软件可靠性增长模型(SRGM)列举了两种经典模型,其中G-O模型是本文建模的基础。本文对软件可靠性模型和最优释放时间进行了创新性和探索性研究,其主要内容为:1、引入排错效率函数p (t )。现有的NHPP类软件可靠性增长模型中,假设条件过于苛刻,把错误的排除过程看得过于简单,并且模型假设排错是完全的,这与实际情况不符。实际情况中被发现的错误并不一定能被排除,而且随着测试的进行排除效率往往越来越低,因此可以将排错效率看作时间的函数。2、在G-O增长模型中加入p (t )这一参数,建立一个新的扩展模型。根据假设和泊松过程的独立增量性,分别求解了以下模型指标:软件在( 0,t ]时刻内发现的错误数和排除的错误数的期望值;软件失效率;软件可靠度;t时刻软件中剩余的错误数;平均故障间隔时间MTTF。3、在上述扩展模型的基础上,建立软件开发费用模型,以最小开发费用为目标,讨论了最佳的软件释放时间。最后通过实例计算对模型进行了验证。
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