第３９卷第１１Ａ期２０１２年１１月计算机科学
ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ
Ｖ０１．３９Ｎｏ．１１Ａ
Ｎｏｖ２０１２
证据理论在软件需求工程中的应用研究
梅莹丁晓明
（西南大学计算机与信息科学学院重庆４００７１５）
摘要软件需求是一种不确定信息，用证据理论对软件需求进行定量的分析能够明确软件对不同需求的信任度和需求之间的信任度，减少软件需求工程的模糊性，为软件的设计与实现提供必要的依据。
关键词软件需求，证据理论，信任度
ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＥｖｉｄｅｎｃｅＴｈｅｏｒｙｉｎＳｏｆｔｗａｒｅＲｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ＭＥＩＹｉｎｇＤＩＮＧＸｉａｏ－ｍｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４００７１５，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＳｏｆｔｗａｒｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｉｓａｋｉｎｄｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ＵｓｉｎｇｅｖｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒｙｔＯｄｏｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｃａｎｃｌｅａｒｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｓｏｆｔｗａｒｅａｎｄｔｈｅｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙａｍｏｎｇｒｅｑｕｉｒｅ—ｍｅｎｔｓ，ｒｅｄｕｃｅｔｈｅａｍｂｉｇｕｉｔｙｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳＯａｓｔｏｏｆｆｅｒｎｅｃｅｓｓａｒｙｂａｓｅｓｆｏｒｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ
Ｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ，Ｅｖｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒｙ，Ｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙ
１前言
证据理论是信息融合领域中对不确定信息的一种处理方法，它通过特定的函数模型对抽象复杂的信息进行处理，并以数值的形式精确地表达出对模糊信息的信任程度，辅助决策者进行决策。
软件需求的确定是软件开发过程中最重要的一部分，它通常是通过对潜在用户的需求进行访问总结而得，但是由于用户自身无法对需求进行清楚的描述和技术人员欠缺特定领域知识等原因，使得用户的需求因不能被准确地理解而成为一种不确定的信息。
目前，国内外大多数学者的研究成果主要集中于对满足各种应用需求的软件可信度的分析，而较少有对软件需求本身的信任程度进行评价的。他们采用基于经验的软件信任度评估模型和概率评估模型，未充分考虑到信任的模糊性和不确定性，从而使评估结果存在偏差。
本文将证据理论引入到软件需求工程中，用信任度、不确定度、不信任度３个指标来度量软件与需求、需求与需求之间的信任关系，从而确定软件中不同需求的信任度，使软件的开发过程有据可依。
２软件对需求的信任度
２．１识别框架
证据理论中，识别框架是指命题的所有可能性的集合，且集合中的元素都是互斥的。若将软件需求看成是一个命题，则它的识别框架为用户提出的单个需求的集合。因为同一时刻一个用户只能操作由一个需求所产生的一个功能，所以不会有两个需求同时发生，它们是互斥的。
２．２识别框架的幂集
证据理论中，识别框架的幂集定义为描述识别框架中元素的所有组合情况的集合。因为软件识别框架中的元素是单个需求，所以其幂集中的元素分为单个需求和需求组合两种情况。
设某软件的识别框架为＠一｛口，ｂ，ｃ，…｝，其中口、ｂ、Ｃ是单个需求，＠的幂集２８＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，口，口，移乱…），且Ａ一｛口），Ｂ＝｛６｝，ｃ一｛ｃ｝，口一｛以，６｝，ｐ一｛口，ｃ｝，７一（ｂｙｃ｝，艿一｛盘，６，ｃ）等，这里的Ａ、Ｂ、Ｃ是单个需求的集合，口矗ｙ、艿为需求组合的集合。２．３基本概率分配函数
证据理论中，如果函数ｍ（＊）满足：拙２。一［ｏ，１］，且有∑ｒｅ（Ａ）＝１，∑７７ｔ（岱）一０，则称ｍ（＊）为基本概率分配函ＡＣ２０Ａ［栌
数［１］。它是对２。集合中各个元素的信任度的分配。
将识别框架中软件需求通过ｒｎ（＊）函数映射到［ｏ，１］集合上，可知ｒｅ（Ａ）、ｒｅ（Ｂ）、ｍ（Ｃ）表示在２。中对单个需求Ａ、Ｂ、Ｃ信任度的分配比例，ｒｅ（ａ）、ｍ（ｐ、ｍ（＿ｙ）、优（艿）则是在２。中对需求组合口取），、艿信任度的分配比例。当软件需求为空时，函数值为０；当软件需求包含所有需求的情况时，函数值为１。函数值越大，软件对该需求的信任度越高，接纳程度也越高。
２．４基本概率函数值的确定
从用户渠道收集到的需求大多是需求的组合，很少会出现单个需求的情况，所以需要从需求组合中提取出识别框架和各种需求情况的基本概率分布函数的值。
梅莹（１９８８－－），女，硕士生，主要研究方向为软件测试，Ｅ－ｍａｉｌ：ｘ．ｍｄｉｎｇ＠ＳＷＵ．ｅｄｕ．ｃｎ；丁晓明男，副教授，硕士生导师，主要研究方向为软件工程、软件质量保证、软件测试。
?２３７?
万方数据