软件可靠性模型
《可靠性模型》课件
可靠性模型的参数设定
失效率：描述设备或系统在单位时间内发生故障的概率
维修率：描述设备或系统在单位时间内被修复的概率
平均修复时间：描述设备或系统从发生故障到被修复所 需的平均时间
平均无故障时间：描述设备或系统在两次故障之间的平 均时间
失效模式：描述设备或系统可能出现的故障类型和原因
维修策略：描述设备或系统在发生故障后的维修方式和 方法
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应用：广泛应用于航空航天、汽 车、电子等领域，用于提高产品 的可靠性和安全性。
故障树分析法
基本概念：一种 系统安全分析方 法，用于识别和 评估系统中的故 障和失效
应用领域：广泛 应用于航空航天、 核能、化工、电 子等领域
主要步骤：建立 故障树、分析故 障原因、评估故 障概率、提出改 进措施
优点：可靠性框图法具有直观、易于理解的特点，可以帮助分析人员快 速了解系统的可靠性。
局限性：可靠性框图法只能提供系统的可靠性信息，不能提供系统的详 细性能信息。
可靠性模型的应用实例
电子产品可靠性模型应用实例
手机：电池寿命 预测、屏幕故障 率分析等
电脑：硬盘寿命 预测、主板故障 率分析等
家电：冰箱压缩 机寿命预测、洗 衣机电机故障率 分析等
电子设备：评估电子设备的可靠性， 如手机、电脑等
机械设备：评估机械设备的可靠性， 如汽车、飞机等
建筑工程：评估建筑工程的可靠性， 如桥梁、隧道等
医疗设备：评估医疗设备的可靠性， 如医疗器械、药品等
软件系统：评估软件系统的可靠性， 如操作系统、应用软件等
环境监测：评估环境监测设备的可靠 性，如空气质量监测、水质监测等
靠性和寿命
电力系统：用于 评估电力系统的 可靠性和稳定性
软件可靠性模型与评估方法
软件可靠性模型与评估方法软件可靠性是指在特定环境中，系统在规定时间内以满足用户需求的准确性、稳定性和可用性的概率。
在软件开发过程中，确保软件的可靠性是至关重要的。
本文将介绍软件可靠性模型与评估方法，以帮助开发人员提高软件的可靠性。
一、可靠性定义与重要性软件可靠性是指在特定条件下，软件系统在规定时间内以满足用户需求的准确性、稳定性和可用性的概率。
软件可靠性评估的主要目的是为了确定软件在特定条件下的可靠性水平，以评估软件系统的可信度和稳定性。
软件可靠性的提高将直接影响到用户对软件系统的满意度和信任度。
二、软件可靠性模型1. 静态模型静态模型是通过对软件设计和代码进行分析，检测潜在的软件错误，以预测软件系统的可靠性。
静态模型主要包括代码静态分析、软件结构分析和软件测试。
1.1 代码静态分析代码静态分析通过对源代码的分析，发现代码中的潜在错误和缺陷。
常用的代码静态分析工具包括Lint、FindBugs等，可以帮助开发人员提前发现代码中的潜在问题，从而减少软件系统的错误率。
1.2 软件结构分析软件结构分析主要是通过对软件系统的结构进行分析，检测系统的层次结构、调用关系、模块依赖等，以评估软件系统的可靠性。
软件结构分析常用的方法有层次分析法、结构方程模型等。
1.3 软件测试软件测试是通过执行一系列测试用例，检查软件系统的功能是否正常，以及是否存在潜在的错误和缺陷。
软件测试主要包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等。
通过全面的软件测试，可以提高软件系统的可靠性和稳定性。
2. 动态模型动态模型是通过对软件系统运行状态进行监测和分析，以评估软件系统的可靠性。
常用的动态模型包括故障树分析、可靠性块图和Markov模型等。
2.1 故障树分析故障树分析通过将软件故障转化为逻辑关系，来描述故障的发生和传播过程。
故障树分析可以帮助开发人员识别和定位软件系统中的关键故障点，从而制定相应的改进和优化方案。
2.2 可靠性块图可靠性块图是通过将系统的可靠性表示为块和连接线的图形化表示方法，来描述系统的可靠性。
考虑软件可靠性的软件工程模型
考虑软件可靠性的软件工程模型在今天的信息时代，社会上各种各样的软件层出不穷，涉及的场景愈发广泛，从轻量级的手机应用到重量级的企业级软件，从运营商级的平台系统到联邦级的政府软件，很多这些软件都在不同的程度上关乎到应用的可靠性和稳定性。
在这样的背景下，软件工程模型中考虑软件可靠性问题也变得越来越重要。
在本篇文章中，我们将探讨“考虑软件可靠性的软件工程模型”这一主题，探讨软件工程模型中如何考虑和实现软件的可靠性。
一、什么是软件可靠性首先，我们要先明确什么是软件可靠性，软件可靠性是指软件在给定的条件下能够正确地运行，并能在限定时间内提供正确的结果，具有适应性和容错性，能够满足用户的要求，同时能够在不断变化的环境中保持稳定。
软件可靠性是软件工程中非常重要的一个概念，在软件设计、开发、测试和维护的全过程中都会涉及到。
要实现软件可靠性，需要考虑多个因素，包括软件的质量、安全、可靠性、易用性、性能、可维护性等各方面的问题。
二、软件工程模型中考虑软件可靠性的方法随着软件行业的迅猛发展，软件工程模型也在不断的发展和改进，以更好地满足软件开发的需求。
在软件工程中考虑软件可靠性的方法也有多种。
下面我们具体来看几种常见的软件工程模型。
1. 敏捷软件开发模型敏捷软件开发模型是目前最流行的软件开发模型之一，它强调团队协作，快速迭代，以最快的速度交付可行的产品和服务。
在敏捷模型中，软件可靠性也是非常重要的，团队成员会在开发过程中经常进行回顾和检查，以确保软件的质量和可靠性。
此外，在敏捷开发中，会运用各种自动化测试和集成工具，来确保每个迭代阶段中的代码通过了各种测试，并尽可能解决每个迭代阶段中发现的问题，以保证软件的可靠性。
2. 瀑布模型瀑布模型是一种传统的软件开发模型，该模型基于严格的阶段化开发流程，从需求分析、设计、编码、测试、维护等方面全面考虑软件开发的过程，其中软件可靠性是其中重要的一环。
在瀑布模型中，每个阶段都有严格的测试和验证流程，以确保软件的质量和可靠性。
【doc】软件可靠性评价的HazardRate模型
软件可靠性评价的Hazard Rate模型电子产品町靠性与环境试验软件可靠性评价的HazardRate模型☆郭建英,丁喜渡,王天荣(哈尔滨理工大学黑龙江啃尔滨150080}摘要:研究软件的可靠性l司题,首先要考虑如何测试与评价,作为基础的信息和数据.主要是在各开发阶段通进调试发现.介绍了一类比较简单实用的软件可靠性评价模型,并给出了解析方法关麓词:软件可靠性;故障率模型;可靠性评价中圈分类号:0213.2文献标识码:A HazardRateModelforSoftwareReliabilityEvaluationGUOJian—ying,DINGXi—bo.WANGTian—tong(HarbinUniversib~ofScienceandtechnology,.Harbin150080,China)Abstract:ToresearchsoftwarereliabItyitshouldheconsideredasthemostimportantthingtha thowrmationanddataalederivedmainlythroughdebuggin gineachdevelopmentstage.Asimpleandpracticalmodelofsoftwarereliabilityisintroduced,andana lysismethodisgivenKeywords:softwarereliabilit.yHazardRateModel;appraisalofreliability1软件可靠性的内涵软件是一种智力创造,随着计算机科学的发展.已成为系统中独立主宰着系统功能的关键部分.它所提供的形式是程序及相应文档,如何保证在开发阶段实现软件的预期质量与可靠性已是倍受关注的问题.为此,软件可靠性研究应贯穿于从拟定计划任务书开始直到最终调试及交货前的试运行的全过程核心的问题是防止,发现井纠正串人软件内的各种故障因素,缺陷及隐患.依据全过程的信息和数据记录,最终评价和确认软件的可靠性.软件可靠性定义为"在规定的环境下,规定的运行期间内,软件正确实现规定功能的能力"一如10果用概率描述其能力,就是软件可靠度.为了充分满足用户对软件可靠性的要求,软件开发商往往投^大量的人力资源,在全过程实施对一切故障隐患及缺陷的对抗查找缺陷,排除隐患,避免故障已是软件开发调试过程的永恒主题一2工程上常用的HazardRate模型HazardRate模型是基于软件故障发生时间的软件可靠性评价模型.设随机变量(=1.2.…为第一1和第个软件故障发生的时间间隔,在f0.J区间内,软件第个故障发生的概率为Ffj=PfTk≤t{I1☆国家自然科学基金资助项目(79970045)收稿Et期:2001—0809作者简介:郭建莲【1943一),男,河北唐山人.哈尔滨理5-大学剥试计量技术与仪嚣专业教授.博士生导师,曾两史赴日奉研修:从"六五"～九五"期间.承担国家科在攻关项目等课题十五项.一项获机械郝科技进于Z-等奖.四项获三等奖,主要从事可靠一陛工程理论及应用研究电子产品可靠性与环境试验软件第k个故障不发生的概率为Rkfti=i—Ft|t)=PfTp,tjt2,在软件第k个故障尚未发生的条件下.即刻将会发生故障的概率为)=f3]式{1)中的rJ是概率分布函数^rf的导函数rz=,称作概率密度函数.Z,(t)Y2映了软件第k个故障发生在t时刻的瞬间速率. 式{3l便是基本的故障率{HarzardRate)模型工程上常用的有代表性的HarzardRate模型有下3种:L1)Jelinski—Moranda模型zft)=HN一{k一1)1fN>o;H>o;k=1, 2,…,(41式中:1v:调试前软件内潜在的故障隐患总数:残存隐患的故障率.(2)Moranda模型五fJ=DC.r,J>0:C>Ok:12…lvJl51式中:D:初期故障;C:故障率减少系数:(3)Xie模型,fJ=^0[Ⅳ一rk—l卜rⅣ>O>O:0>O;k=1.2,…ⅣJ(6】式中:Ⅳ:调试前软件内潜在的故障隐患点数;:故障率系数;o:常数上述3个模型,若设五rt=为常数,则rz=A~exp/一z(7JrJ=1一exp[一z(8j见rzJ=exp[一^^-(9)这时,随机变量服从指数分布3模型参数的极大似然估计设为第k一1和第k个故障的时间间隔的观测值rk=1.21…n,获取几个观测值数据的概率的似然函数可表示成L=()(10)对式(10)两边取对数lnL=∑l("){11)^=I当五rJ=为常数时,可将式{71代人式(111,得到lnL∑Ink一∑_IL{12)针对式{4)的Jelinski—Moranda模型,可表示成l=∑lnⅣ一(一1)]:一∑nE1v一(一1)=](131f-r-…l=.rH=———一l∑(一+1)l毒c=[ro+-]=(MTE)丽'见+-()=exp[一(一)f:【17)hal=∑,n(D-)一∑D-C_f-(18)J【l9)l"Tk-I=辜.第6期郭建英等:软件可靠性评价的HazardRate模型将"r=1,2,…,n观测值代人,便可求解出参数D和c极大似然估计D,C.同理,对于下一个软件故障的时间间隔,可用下面公式推测,即E(ro+-)=(MTBF)n+-1(2o1R(z)=exp[一D-C.￡](21)针对式(6)的Xie模型,其对数似然函数为InL=∑{lnA+cdn]N一(一1)])一主Ⅳ一()'分别对其待估参数.]L0,求导,令其为0,整理后的方程组如下:,=___—L—f∑(Ⅳ一+1)?a∑(Ⅳ一+1).f23)∑(Ⅳ一+1)∑(Ⅳ一+1?±=I=1∑(Ⅳ一川-In(N一+1)-"∑(一+1)=—『_———一∑(Ⅳ一+1).1Il将"rk=1,2…)观测值代人式(23),可求解出参数Ao,,N的极大似然估计,.,N同理,还可以求出E(一)(MTBF).(241R+()=exp:一(Ⅳ一)-￡f25)式(15),(19),(23)3个方程组存在收敛速度慢的问题时,应先给定误差值,再用数值方法迭代求解.者4数值列某软件在调试中,记录了2O次故障,其故障间隔时间依次为0.5.1,1,1.5.2,2.5,3,3,3.5,4,4,3.3,5,4,4,5,6,6,8(小时),试用Jelinski—Moranda模型解析.将数据代入式(15)的方程组中可得:H-而罟丽芝'可)=困该式收敛缓慢,给定一个小数￡=0.01,令')一s采用迭代法求解,得N=80,将Ⅳ代人上式H=4.22×10.(1/d"时)再将_ⅣiH代人式l16),(171,则f+.,=rMTBF)=3.95f小时JRfz,=exp[一0.25/z】Er,给出了第+1个故障到来的平均时间,当调试时间=3.95时,R+=0.37一参考文献:【1】山田茂'/7r,工7.信赖性乇尹——基础应用【M】东京:日本科技连盟,1994.【2】山田茂7r,工甲信赖性评价技术【M】东京:HBJ出版局.1989【3】Musa,J,Iannino,A,Odumoto,KSoftwareReliability; Measurement.Prediction.Application【J】MCGraw—Hil1. 19R7本刊讯《电子产品可靠性与环境试验》编辑部尚余少量2001年以前的过刊合订本,如有需要请与本编辑部联系电话:020—87237043,传真;020—87236852.;《电子产品可靠性与环境试验》编辑部t～～…～●'●●…一●●～～●●一～～●●●'●一●●●●●～●～●●一一●●一●●●●●～～●●●●一●●●●●●●●●●●。
软件测试中的可靠性建模与分析
软件测试中的可靠性建模与分析软件测试是确保软件质量的重要步骤，而软件的可靠性作为软件质量的一个主要属性，对于软件开发和维护至关重要。
因此，在软件测试中，可靠性建模与分析是一项重要的任务。
本文将探讨软件测试中的可靠性建模与分析方法，并介绍一些常用的技术和工具。
一、可靠性建模可靠性建模是通过建立数学模型来描述软件的可靠性。
可靠性建模的目的是定量地评估软件系统的可靠性，以便为软件测试提供指导。
常用的可靠性建模方法包括可靠性块图法、可靠性状态模型法和可靠性预测法。
1. 可靠性块图法可靠性块图法通过组合各个系统组成部分的可靠性来评估整个系统的可靠性。
在可靠性块图中，不同的组件和组成部分通过块表示，并通过连接线表示它们之间的依赖关系。
通过计算各个模块的可靠性指标，可以得到系统的整体可靠性。
2. 可靠性状态模型法可靠性状态模型法将软件系统的可靠性表示为一系列状态的转移过程。
通过定义系统的状态和状态转移概率，可以评估系统在不同状态下的可靠性指标。
这种建模方法可以帮助测试人员分析系统的故障传播路径，从而确定关键的故障点和测试策略。
3. 可靠性预测法可靠性预测法通过基于历史数据或专家经验建立数学模型，以预测系统未来的可靠性。
这种方法可以帮助测试人员评估系统在特定条件下的可靠性表现，并帮助指导测试策略的制定。
二、可靠性分析可靠性分析是指对软件系统进行定量或定性评估，以确定其是否满足可靠性要求，并为软件测试提供依据。
常用的可靠性分析技术包括故障模式与效应分析（FMEA）、故障树分析（FTA）和可靠性增长分析。
1. 故障模式与效应分析（FMEA）故障模式与效应分析通过识别系统的故障模式和评估这些故障对系统功能的影响来评估系统的可靠性。
FMEA将系统的每个组件和功能进行分析，并通过定义故障模式和效应来评估系统的可靠性。
这种方法可以帮助测试人员确定系统的潜在故障和风险，并优化测试资源的分配。
2. 故障树分析（FTA）故障树分析是基于逻辑关系的可靠性分析方法，旨在识别引起系统故障的根本原因。
常用软件可靠性模型推导
常用软件可靠性模型推导本章针对软件可靠性IEEE P1633标准给出的模型参数的极大似然估计和最小二乘估计的详细推导，给出了求解公式。
随机过程类的软件可靠性数学模型主要包括马尔科夫过程模型(Markov Process Model)和非齐次泊松过程模型(NHPP).一般假定错误出现率在软件无改动的区间内是常数，并且随着错误数据的减少而下降，这样的模型数据马尔科夫过程模型，如Jelinski_Moranda 模型.另外，排错过程中的累积错误数作为时间的函数N(t)在一定的条件下可以近似为一个非齐次泊松过程，这一类的数学模型属于非齐次泊松过程模型。
如Goel_Okumoto 模型，Schneiwind 模型等.另外本章还讨论了一个非随机过程类模型Littlewood －Verrall 模型，L_V 模型应用贝叶斯方法研究软件可靠性。
对于大的样本，极大似然法是非常有效的估计方法，但只针对小样本或者中等大小的样本，用最小二乘法比较好。
下面将针对各个模型给出具体的参数估计推到过程。
1指数模型1.1 指数模型简介与假设 1.2 指数模型推导 ,t R e λλ-=其中为常数则有1λλm(t)=t,MTBF=1.3 指数模型参数估计 (1) 数据要求：测试时间： i t ,00=t ；累计失效数：i n (i t 时刻对应失效数)。
(2) 参数点估计：测试终止时刻测试时间为f t ，累积失效数为f n ，则参数估计值为：f fn t λ=2 Jelinski_Moranda(J_M)模型2.1 J_M 模型简介与假设由Jelinski －Moranda 开发的可靠性模型是最早建立且现在仍然使用着的模型之一，该模型现在正用在麦克唐奈道格拉斯海军工程中。
它是最具代表性的早期软件可靠性马尔可夫过程的数学模型。
随后的许多工作，都是在它的基础上，对其中与软件开发实际不相适合的地方进行改进而提出的。
因此，在这个意义上来说，JM 模型又是对后面的工作有着广泛影响的模型之一。
《可靠性模型》课件
确定失效后果和影响
评估每种失效模式可能导致的后果和影响，以便在 可靠性模型中考虑相应的可靠性参数和指标。
进行失效模式和影响分析 （FMEA）
通过FMEA方法，对每种失效模式进行风险 优先度评估，以便优先处理对系统可靠性影 响较大的失效模式。
确定可靠性参数和模型假设
选择合适的可靠性参数
根据系统特性和需求，选择适合的可靠性参数，如平均故 障间隔时间（MTBF）、故障率等。
模型评估指标
准确率
衡量模型正确预测的比例。
召回率
衡量模型发现真正正例的能力。
F1分数
准确率和召回率的调和平均数，综合衡量模型性能。
AUC-ROC
衡量模型在所有可能阈值下的性能，常用于分类问题。
04 可靠性模型的应用
在产品设计中的应用
故障模式影响分析（FMEA）
通过分析产品中潜在的故障模式，评估其对产品可靠性的影响，从而在设计阶段预防和减少故障。
在维修决策中的应用
维修计划制定
根据可靠性模型预测设备或系统的故障 率，制定合理的维修计划，降低维修成 本。
VS
维修策略优化
通过分析设备或系统的可靠性数据，优化 维修策略，提高维修效率和设备可用性。
在可靠性预测和评估中的应用
可靠性评估
通过可靠性模型对产品或系统的可靠性进行 评估，为产品设计、生产和维修提供依据。
确定系统的边界和约束条件
02 确定系统的边界和约束条件有助于将可靠性模型的范
围和限制条件明确化。
建立系统结构图
03
通过建立系统结构图，可以直观地表示系统中各组成
部分之间的连接和依赖关系。
确定失效模式和影响分析
分析可能的失效模式
分析系统可能出现的各种失效模式，包括硬 件故障、软件错误、人为操作失误等。
软件可靠性模型
λ (t ) = NΦe − Φt
c)
参数估计 由 P(ti ) 可得似然函数：
L(t1 , t 2 , , t n ) = ∏ Φ[ N − (i − 1)]e −Φ[ N −(i −1)]ti
i =1 n
Rξ (t ) = Pr {ξ > t} = 1 − Fξ (t )
2.2 MTBF(Mean Time Between failure)平均 无故障工作时间（平均失效间隔时间）
是指两次相邻失效时间间隔的均值。假设当 两次相邻失效时间间隔为 ξ ，ξ 具有累计概率密 度函数 F (t ) = P(ξ ≤ t ) ，即可靠度函数
3.软件可靠性模型
软件可靠性模型的基本假设：
软件的运行剖面与可靠性测试剖面一致。 ② 一旦发现错误，立即修正，并不引入新的错误。 ③ 错误被查处和失效是独立的。 ④ 每个错误被发现的概率相等。 定义： 1. M(t):软件失效数目函数，即到t时刻软件的失效数目。 2. u(t):M(t)的均值函数，u(t)=E[M(t)]。 3. λ (t ) ：错误的失效密度函数 4. z(t):危险率函数，表示一个还没有被激活的故障在其被激 活时，立即引起一个失效的概率。经常被假设为常数 ϕ
R(t ) = 1 − F (t ) = P(ξ > t )
则
MTBF = ∫ R(t )dt
0 ∞
2.3.MTTR(Mean Time to Repair)平均修复 时间
从一次故障产生到故障恢复的间隔的平均时 间。
2.4.A（Availability）可用度
定义：在要求的外部资源得到保证的前提下， 产品在规定的条件下和规定的时间区段内 可执行规定功能的能力。 A = （ MTBF ）/( MTBF + MTTR )
软件质量保证与测试第二章作业
第二章单元作业一、名称解释1.软件质量控制是一组由开发组织使用的程序和方法，可在规定的资金投入和时间限制的条件下提供满足客户质量要求的软件产品并持续不断地改善开发过程和开发组织本身，以提高将来生产高质量软件产品的能力。
2.TSQC全面统计质量控制，是我国实际采用的模型之一，其指导开发者计划和控制软件质量的框架，用来描述各组成要素间的关系。
3.软件度量软件度量是对软件开发项目、过程、产品进行数据定义软件度量是对软件开发项目、过程、产品进行数据定义、收集、分析的持续性定量化过程，目的在于对此加以理解、预测、评估、控制、改善。
4.软件过程度量是对软件过程进行度量的定义、方法、活动、结果的集合。
与任何系统的过程一样，它包括确定需求、制定计划、执行和结果分析等一系列完整的步骤。
5.软件可靠性1983年美国IEEE计算机学会对“软件可靠性”的定义：●在规定的条件下，在规定的时间内，软件不引起系统失效的概率，该概率是系统输入和系统使用的函数，也是软件中存在的错误的函数；系统输入将确定是否会遇到已存在的错误（如果错误存在的话）；●在规定的时间周期内，在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。
6.软件可靠性模型●软件可靠性模型是指为预计或估算软件的可靠性所建立的可靠性框图和数学模型。
●建立可靠性模型可以将复杂系统的可靠性逐级分解为简单系统的可靠性，以便于定量预计、分配、估算和评价复杂系统的可靠性。
7.软件质量标准国际标准：由国际机构指定和公布供各国参考的标准。
●国际标准化组织ISO建立了“计算机与信息处理技术委员会”，专门负责与计算机有关的标准工作。
国家标准：由政府或国家级的机构制定或批准，适用于本国范围的标准●GB（GuoBiao）：中华人民共和国国家技术监督局是中国的最高标准化机构，它所公布实施的标准简称为“国标”。
●ANSI（American National Standards Institute）：美国国家标准协会。
软件可靠性模型算法分析与评价
139软件可靠性模型算法分析与评价尹晶杰摘要：本文首先对三个经典的软件可靠性模型(J-M 、G-O 、S-W)进行参数计算的数值算法设计，在此基础上通过可靠性数学关系得到失效间隔时间的密度函数、分布函数、可靠性函数以及失效率函数。
其次，分别采用未确知模型、J-M 模型、G-O 模型、S-W 模型针对具体实例的失效时间进行预测评估，并对各模型的可靠性评估曲线进行描绘。
第三，利用Delphi 开发软件设计并开发完成了一个简易的软件可靠性评估工具。
该工具嵌入了包括未确知模型在内的四个软件可靠性模型（J-M 模型、G-O 模型、S-W 模型），能够输出模型评估结果和评估曲线，并具有计算各模型评价准则值（KS 值、PL 值、模型噪声）和绘制用于模型评价的PLR 图、-u 结构图、-y 结构图的功能。
关键词：软件可靠性；软件可靠性模型Abstract: Here originally in the paper, model in three software reliability model (J-M, G-O , S-W ) at first ask the parameter algorithm to be designed , draw the parameter of each model, receive invalid density function of spacing interval , distribut e function , reliability function and software failure rate function through dependability mathematics relation on this basis.Secondly, on the basis of the above function, including software reliability based on unascertained theory model , J-M model , G-O model , S-W model predict the assessment to the failure time of the concrete instance separately, design through Delphi one simple interface describe to every reliability assessment curve of model.Moreover , utilize Delphi to designed and development a simple software reliability estimation tool. This tool inlayed three traditional software reliability models: J-M model, G-O model, S-W model and the new model put forward in this paper. It is not only can exports the estimation results but also can provides assessment curve , including calculating every model appraise criterion value (KS value , PL value , model noise ) and PLR chart that is used to model comparison, u-plot and the y- plot. Keywords: Software reliability Software reliability model1. 基本概念1.1 软件可靠性的定义关于软件可靠性的确切含义，学术界有过长期的争论，经过长期的争论和研究，1983年美国IEEE 计算机学会对 “软件可靠性”一次正式做出如下定义：(1) 在规定条件下，在规定的时间内，软件不引起系统失效的概率，该概率是系统输入和系统使用的函数，也是软件中存在的错误的函数；系统输入将确定是否会遇到已存在的错误（如果错误存在的话）；(2) 在规定的时间周期内，在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。
软件可靠性模型综述
软件可靠性模型综述可靠性是衡量所有软件系统最重要的特征之一。
不可靠的软件会让用户付出更多的时间和金钱, 也会使开发人员名誉扫地。
IEEE 把软件可靠性定义为在规定条件下, 在规定时间内, 软件不发生失效的概率。
该概率是软件输入和系统输出的函数, 也是软件中存在故障的函数, 输入将确定是否会遇到所存在的故障。
软件可靠性模型，对于软件可靠性的评估起着核心作用，从而对软件质量的保证有着重要的意义。
一般说来，一个好的软件可靠性模型可以增加关于开发项目的效率，并对了解软件开发过程提供了一个共同的工作基础，同时也增加了管理的透明度。
因此，对于如今发展迅速的软件产业，在开发项目中应用一个好的软件可靠性模型作出必要的预测，花费极少的项目资源产生好的效益，对于企业的发展有一定的意义。
1软件失效过程1.1软件失效的定义及机理当软件发生失效时，说明该软件不可靠，发生的失效数越多，发生失效的时间间隔越短，则该软件越不可靠。
软件失效的机理如下图所示：1）软件错误（Software error）：指在开发人员在软件开发过程中出现的失误，疏忽和错误，包括启动错、输入范围错、算法错和边界错等。
2）软件缺陷（Software defect）：指代码中存在能引起软件故障的编码，软件缺陷是静态存在的，只要不修改程序就一直留在程序当中。
如不正确的功能需求，遗漏的性能需求等。
3）软件故障（Software fault）：指软件在运行期间发生的一种不可接受的内部状态，是软件缺陷被激活后的动态表现形式。
4）软件失效（Software failure）：指程序的运行偏离了需求，软件执行遇到软件中缺陷可能导致软件的失效。
如死机、错误的输出结果、没有在规定的时间内响应等。
从软件可靠性的定义可以知道，软件可靠性是用概率度量的，那么软件失效的发生是一个随机的过程。
在使用一个程序时，在其他条件保持一致的前提下，有时候相同的输入数据会得到不同的输出结果。
软件可靠性——精选推荐
软件可靠性软件的可靠性是用以衡量一个软件(指计算机程序)好坏很重要的一个评价指标。
软件的可靠性与硬件的可靠性有许多相似之处，更有许多差别。
这种差异是由于软、硬件故障机理的差异造成的，因而使软件可靠性在术语内涵、指标选择、设计分析手段以及提高软件可靠性的方法与途径等方面具有其自身的特点。
然而，软件可靠性作为一个新的研究领域正在发展和应用。
1 基本概念(1) 软件故障及其特征对于软件的不正常，常用三个术语来描述：①缺陷(fault)：指的是软件的内在缺陷。
②错误(error)：缺陷在一定环境条件下暴露，导致系统运行中出现可感知的不正常、不正确和不按规范执行的状态。
③故障(failure)：由于对错误未作任何纠正而导致系统的输出不满足预定的要求。
缺陷可能导致错误并造成系统的故障，因此，缺陷是一切错误的根源，故存在下面的传递关系：缺陷→错误→故障。
但是发生过故障的软件通常仍然是可用的。
只有当软件频繁发生故障，或公认已经“陈旧”时，软件才被废弃，这一版本软件的寿命也就终结。
有缺陷的软件只有在特定条件下才能导致出错，而在一般情况下是能够正常工作的。
软件缺陷一般有以下特征：①软件缺陷的固有性。
软件一旦有缺陷，它将潜伏在软件中，直到它被发现和改正。
反之，在一定的环境下，软件一旦运行是正确的，它将继续保持这种正确性，除非使用环境发生了变化。
此外，它不像硬件，随时间推移会因使用而不断“耗损”，或产生新的缺陷。
因此，软件缺陷是“牢靠地”、“无耗损地”潜伏于软件之中。
②缺陷对环境的敏感性。
对于一个软件来说，它的各部分之间有着密切的联系。
软件的运行过程实际上是各部分间的一个逻辑组合过程，不同的逻辑组合就可得到不同的程序路径，而每一次软件运行或完成某功能都是选择了某一条程序路径。
选什么样的程序路径是由软件自身确定的输入环境决定的。
对于不同的输入环境，软件的运行路径可能有不同。
如果软件在某些程序路径上含有缺陷，那么在执行这些程序路径时就有可能发生错误。
软件质量概念软件质量模型软件质量保证软件可靠性软件配置
在考虑软件可靠性时，首先应该明 确软件旳功能是什么，哪些功能是 主要旳，哪些功能是次要旳。一般 从软件需求分析阐明书和设计阐明 书中能够了解这些情况。
成功地运营程序
是指不但程序能正确地运营，满足 顾客对它旳功能要求， 而且当程 序一旦受到意外旳伤害，或系统故 障时，能尽快恢复，仍能正常地运 营。
在软件开发过程中，变更是不可防止 旳，若没有进行变更控制，则加剧了 项目中软件人员之间旳混乱。
配置管理是协调软件开发使得混乱减 到最小旳技术。
配置管理是在软件整个生命周期内管 理变化一组活动。这组活动用来：
(1) 标识变更； (2) 控制变更； (3) 确保变改正确地实现； (4) 向其他有关旳人报告变更。
植入故障和原有故障旳能力相同，则程
序中原有故障总数
N
NN(
=ET
sn
)估算值为
ns
Hyman分别测试法
由两个测试员同步相互独立地测试 同一程序旳两个副本，用 t 表达测 试时间，记 t＝0时，程序中原有故 障总数是 B0；t＝t1 时，测试员甲 发觉旳故障总数是 B1；测试员乙发 觉旳故障总数是 B2；其中两人发觉 旳相同故障数目是 bc；两人发觉旳 不同故障数目是 bi。
软件开发各阶段旳基线
软件配置
在软件工程过程中产生旳全部信 息项（文档、报告、程序、表格、 数据）构成了软件配置。
• 伴随软件工程过程旳进展，软件配 置项(SCI)数目迅速增长。
基线 (Baseline)
基线是软件生存期中各开发阶段末 尾旳特定点，又称里程碑。
基线旳作用是把各阶段工作旳划分 愈加明确化，以便于检验和肯定阶 段成果。
软件可靠性
在讨论软件可靠性中常用旳定义 软件可靠性定义 测试中旳可靠性分析
软件系统可靠性分析与评估方法(十)
软件系统可靠性是衡量一个软件系统的稳定性和可信度的重要指标。
在现代社会中，软件系统的使用已经无处不在，涵盖了各个领域，包括金融、医疗、交通等。
因此，确保软件系统的可靠性是至关重要的。
要分析和评估一个软件系统的可靠性，需要采用一定的方法和工具。
下面将介绍几种常见的软件系统可靠性分析与评估方法。
一、故障树分析法故障树分析法是一种常见的可靠性分析方法，它可以帮助分析人员找到导致系统故障的关键因素。
故障树分析法将系统故障看作是一系列基本事件的组合，通过逻辑门的连接方式来描述这些事件之间的关系。
通过对系统的故障树进行分析，可以找到最终导致系统故障的基本事件，进而采取相应的措施来提高系统的可靠性。
二、可靠性模型可靠性模型是一种基于数学模型的可靠性分析方法，通过建立数学模型来定量地评估系统的可靠性。
常见的可靠性模型有可靠性块图模型和马尔可夫模型。
可靠性块图模型将系统抽象为由多个可靠性块组成的网络，每个可靠性块表示一个部件或子系统。
通过计算每个可靠性块的失效概率和失效率，可以得到整个系统的可靠性指标。
马尔可夫模型是一种基于状态转移的可靠性模型，通过建立系统的状态转移矩阵来描述系统的运行状态和转移概率。
通过计算系统在不同状态下的概率分布，可以得到系统的可靠性指标。
三、可靠性测试可靠性测试是一种通过对软件系统进行实际测试来评估其可靠性的方法。
可靠性测试可以分为静态可靠性测试和动态可靠性测试两种。
静态可靠性测试是通过对软件系统的源代码、设计文档等进行分析和评估来预测系统的可靠性。
常见的静态可靠性测试方法有代码复审、软件质量度量等。
动态可靠性测试是通过对软件系统进行实际运行和验证来评估其可靠性。
常见的动态可靠性测试方法有回归测试、压力测试、边界值测试等。
四、可靠性增益措施除了以上的分析和评估方法，还可以采取一些可靠性增益措施来提高软件系统的可靠性。
比如，采用冗余设计、异常处理机制、错误修复等方法，可以增加软件系统的容错能力和健壮性，提高系统的稳定性和可靠性。
软件可靠性质量评估模型的研究与应用
软件可靠性质量评估模型的研究与应用一、引言随着计算机技术的飞速发展，在软件应用领域中，软件可靠性已成为一个至关重要的问题。
本文旨在探讨软件可靠性质量评估模型的研究与应用。
二、软件可靠性概述软件可靠性是指一个软件在一定条件下的正常运行能力，并且能够满足用户需求的程度。
它直接关系到软件系统的稳定性、可用性以及其安全性。
三、现有的软件可靠性评估方法1. 度量法度量法是软件可靠性评估方法中最常用的一种方法，它通过统计实验的方法来评估一个软件系统的可靠性，并将结果转化为可视化的图表。
2. 非参数法非参数法指的是通过搜集大量的数据信息，然后通过数据分析来评估软件系统的可靠性。
这种方法常用于对软件系统的有效性进行评估，或是在测试环节中对软件系统的质量进行检测。
3. 统计方法统计方法是指通过统计分析对软件系统的各种指标进行分析评估。
这种方法通过挖掘数据的信息，帮助评估员对软件系统可能存在的问题进行发现，并进行修复。
四、软件可靠性质量评估模型的研究当前，开发一种完整的软件可靠性质量评估模型，不仅需要认真分析相关软件评估指标，还需要依据大量实验数据来确定各种参数，这其中包括一些常用的评估指标，例如：理论模型、效果方差和阈值等。
五、软件可靠性质量评估模型的应用1. 软件开发过程中在软件开发阶段中，开发人员可以通过软件可靠性质量评估模型，评估其开发的软件系统质量，并及时进行调整或修复，以保证软件系统的可靠性和稳定性。
2. 软件测试过程中在软件测试过程中，通过软件可靠性质量评估模型，可以对测试过程中的缺陷进行有效的分析和识别，并做出相应的调整。
3. 维护过程中在软件维护过程中，通过软件可靠性质量评估模型，可以对维护过程中存在的问题进行评估，并及时处理。
六、结论软件可靠性是整个软件开发过程中必须注意的问题，需要开发人员、评估员和用户共同配合解决。
软件可靠性质量评估模型可以帮助我们评估软件系统的质量，并提供一些有价值的参考。
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模型的确定
• 一个软件可靠性模型指定了失效过程依 赖于影响因素的通用的方式。
• 通过确立模型相应的参数，你可以得到 特定于当前的产品的方式。确立的方法 包括：
– 估算：将统计推论过程作用于系统的失效数 据。
– 预测：根据产品和开发过程，在程序执行之 前就可以得到这些参数的值。
模型的用途
• 你确定了特定于当前的产品的依赖方式 后，可以分析失效过程的很多特性。包 括：
• u(t) = E(M(t))表示在时刻t中预期发生的失效数 目。
• λ(t)=du(t) / dt表示失效强度。
有/无错误清除（1）
• 软件可靠性模型必须描述两种不同的情 况：
– 无错误清除的过程：主要发生在确认测试和 现场操作中。测试人员标记出错误，没有调 试人员，或者调试人员要等到下一个版本中 才改正错误。
0
1
e
0 0
(P)
1
ln
0
1
模型比较
失效强度和执行时间的关系
• 两个模型中，失 效强度对于时间 的函数：
(B)
e 0 00(P) 00 10 Initial failure intensity 0 Total failures Decay parameter
模型比较
期望可以找到的失效（1）
• 两个模型都认为，随着时间的进展，测 试者将发现越来越多的失效。但是
– 基本模型认为测试者发现的失效个数是有限 的。
– 指数模型认为测试者将发现越来越多的失效， 并且失效的个数没有上限。
模型比较
期望可以找到的失效（2）
• 找到的失效对于执 行时间的函数。
(B)
模型的一般特性
• 软件可靠性模型通常假设失效之间是相 互独立的。
– 失效的产生需要两个条件：错误引入/错误 被输入状态激活。这两个条件都是随机的。
– 根据对实际项目的调查，失效之间没有发现 很强的关联性。
随机过程（1）
• 因为将错误引入代码和在任何时刻该执 行那个代码的过程依赖于大量的随时间 变化的变量的值，因此，我们可以考虑 使用随机过程来描述这样的情况。
• 失效强度和已发现失效之间的关系：
– 对于基本模型，每发现一个失效而引起的失效强度 的降低时固定的。
– 对于对数模型，先发现的失效对失效强度的影响比 较大。
– 两个模型中，失效强度和已发现失效的关系：
(B)
0
1
0
(P) 0 e
模型比较：
失效强度和已发现失效（2）
• 上页中两个函数的图形表示：
θ
模型比较
用于失效强度数值预测
• 可以根据当前的 失效强度，以及 模型参数来估计 失效强度的发展。
(B) 0 ln P 0 F
(P)
1
1
F
1
P
P : Present failure intensity F : Target failure intensity
软件可靠性模型
赵建华
模型
• 介绍使用失效数据进行失效强度估算和预测的 理论基础.
• 通过对影响软件可靠性的一些主要因素进行建 模，我们可以使用这样的模型来指导我们的测 试过程。主要因素包括：
– 错误引入的问题：和产品以及开发过程相关 – 错误消除：依赖于时间，测试用的操作剖面，以及
消除错误的方法。 – 使用方法：由操作剖面决定。
模型比较
模型参数（1）
• 两个模型都使用两个参数来描述。
– 初始失效强度 – 失效强度的变化参数。
Parameter
Basic
Initial failure intensity λ0 FI change
Total failures
v0
FI decay parameter
Logarithmic Poisson λ0
推荐模型
• 对于实践者来说，知道几个有效的模型就可以 完成任务了。
• 两个模型
– 基本模型（或者指数模型） – 对数泊松模型
• 这两个模型都使用执行时间作为FI的度量。需 要的时候可以转换成为日历时间。
• 两个模型都假设失效的发生遵循一个随机过程： 非均态泊松过程。
模型比较：
失效强度和已发现失效（1）
– 失效的时间的随机性。 – 一个给定时段内的失效个数的随机性。
随机过程（2）
• Ti：发生第I个失效的时间的随机变量。其实例 用ti表示
• T’i: 在第I-1个失效和第I个失效之间的时间的随 机变量。其实例用ti’表示。
• M(t)表示到达时间t时所经历的失效的个数的随 机过程，其实例为m(t)。
– 带有错误清除的过程：主要发生才可靠性增 长测试中，测试人员标记出错误之后，调试 人员将很快改正错误。
有/无错误清除（2）
• 无错误清除的过程中，软件的失效密度 是常量。我们可以使用泊松随机过程来 建模。
• 对于带错误清除过程的模型，常见的模 型都假设：
– 错误清除是瞬间完成的。 – 错误清除过程是完美的，不会引入新的错误。
模型比较：
失效强度和已发现失效（3）
• 适用的范围：两个模型各自有比较使用 的地方：
– 基本模型：比较适合于操作剖面具有一致性 的系统。主要原因是：蕴涵于操作中的错误 将以比较相同的几率发生。
– 对数模型：比较适合于操作剖面不均匀的系 统。此时，比较常用的操作中蕴含的错误将 首先被发现，而改正这样的错误对于FI的影 响确实比较大。
– 任何一个时间点出现的平均失效数目。 – 在一个时间段内出现的平均失效数目。 – 在任意一个时间点上的失效强度。 – 失效区间的概率分布。
模型的标准
• 一个好的软件可靠性模型有几个重要的 特性：
– 能够给出系统的失效行为的很好的预测。 – 可以计算有用的量。 – 简单。 – 应用范围广 – 基于合理的假设。