软件可靠性模型综述

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。

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。

基于神经网络的软件可靠性模型共3篇基于神经网络的软件可靠性模型1基于神经网络的软件可靠性模型随着计算机技术的发展，软件已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

然而，由于软件开发者可能会疏忽或者存在代码漏洞，软件出现故障的情况时有发生。

软件的故障不仅会给用户带来不便，还可能导致巨大的经济损失，因此如何提升软件的可靠性成为了大家的关注点。

近年来，基于神经网络的软件可靠性模型逐渐成为了研究的热点。

神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，它由大量的节点和连接线组成，并采用反向传播算法进行训练，以实现对数据的自主分类和预测。

基于神经网络的软件可靠性模型使用神经网络来建模，将软件运行中的数据作为输入，通过训练使其能够准确地预测软件的可靠性。

为了准确预测软件的可靠性，需要选取合适的输入数据。

一般来说，可以从软件的运行日志、编译代码、测试集等方面获得数据。

在选择输入数据之后，需要对数据进行预处理，比如去除异常值、归一化等，以便神经网络更好地学习和预测。

接下来，需要设计神经网络的结构和参数，通常包括输入层、隐藏层和输出层。

其中，输入层的节点数为软件的特征数目；输出层的节点数为软件可靠性的类别数目；隐藏层的节点数根据数据的复杂程度和预测目标而定。

在设计神经网络的结构和参数时，需要使用交叉验证、过拟合检测等方法来评估模型的性能，以确保模型具有较好的泛化能力。

建立基于神经网络的软件可靠性模型的过程需要注意以下几个问题。

首先，需要确保选择的数据质量高，能够反映出软件实际运行中的情况。

其次，需要合理选择神经网络的结构和参数，以确保模型具有较好的性能和泛化能力。

此外，需要合理选择训练方法和评估方法，以确保模型的收敛性和可靠性。

基于神经网络的软件可靠性模型具有许多优点。

首先，它能够自动学习和调整模型参数，使得模型的预测结果更加准确。

其次，它能够应对复杂的软件环境和多变的运行数据，减少人工干预的成本。

同时，基于神经网络的软件可靠性模型具有一定的扩展性，可以通过增加节点或层数等方式进行扩展，以适应更多的软件应用场景。

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。

软件可靠性模型研究综述作者：王二威来源：《软件工程》2016年第02期摘要：本文对软件可靠性经典模型、模型选择、普适模型的研究进行了归纳和述评，提出了软件可靠性综合预测框架，给出了软件可靠性综合预测进一步的研究方向。

关键词：软件可靠性；经典模型；综合预测；框架研究中图分类号：TP311 文献标识码：A1 引言（Introduction）软件已经成为影响国民经济、军事、政治乃至社会生活的重要因素。

自20世纪60年代“软件危机”出现之后，越来越多的学者开始关注软件可靠性的定量评估和预测。

软件可靠性覆盖整个软件开发过程，与软件工程密切相关，它源于工程，又服务于工程。

在新技术、新应用（如web软件、移动APP等等）不断涌现的当前，重新审视软件开发和应用环境，开展软件可靠性预测研究，有助于推动软件工程项目的实践，降低软件错误率，提升软件质量，从而保障软件所支撑的工程项目的高效完成，推动我国软件产业的持续发展。

本文对软件可靠性模型研究的相关文献进行了梳理，对前人的研究成果进行了归纳，构建了新计算范式下软件可靠性综合预测框架，提出了软件可靠性综合预测的研究方向。

2 经典软件可靠性模型（Classical software reliabilitymodel）软件可靠性建模的基本方法是：以历史失效数据为基础，对软件失效规律进行趋势拟合，进而预测未来的失效可能。

早期软件可靠性的研究是基于概率统计的思想，将软件失效过程看作一个随机过程，从Hudson的工作开始，到1971年J-M模型的发表，再到今天，已公开发表了几百种模型[1]（此类模型称之为“经典模型”）。

经典模型存在两个明显的缺陷：第一，在对软件可靠性进行评估预测时都有些固定不变的假设，而这些假设无从证明；第二，模型只考虑输入的随机性，而软件在实际运行时却可能受到各种随机因素影响，使得软件失效出现的情况比较复杂多变。

而用某一个固定的失效模式去解释复杂多变的情况，显然是不合适的。

可靠性建模可靠性分配可靠性预计刘保中二零零九年八月八日目录1. 何谓可靠性模型 (3)2.建立可靠性模型的目的 (3)⒊可靠性建模的约定 (4)3.1可靠性建模限定为任务可靠性模型 (4)3.2 可靠性建模暂不可考虑维修问题 (5)4. 建立可靠性模型的步骤 (5)4.1 定义产品 (5)4.2 绘制产品的可靠性框图 (9)4.3 确定计算系统可靠性的数学公式 (12)5. 可靠性分配与预计 (12)5.1 可靠性分配 (12)5.1.1 可靠性分配概述 (12)5.1.2 初次分配时的假设 (13)5.1.3 按复杂程度进行分配 (14)5.1.4 参考相似产品进行分配 (15)5.2可靠性预计 (16)5.2.1 可靠性预计概述 (16)5.2.2 可靠性预计的程序 (17)6. 常用的可靠性模型 (19)6.1 串联模型 (20)6.2 并联模型 (21)6.3 混联模型 (244)6.4 表决模型 (266)6.5 旁联（非工作贮备）模型 (299)6.6 网络模型 (311)6.7 典型模型的应用 (322)1. 何谓可靠性模型在着手建立可靠性模型之前，首先要明白什么是可靠性模型。

可靠性模型由两部分组成：一个可靠性框图和一个计算可靠性数值的数学公式。

例如，本文第20页的图3及其对应的计算公式（8），二者共同构成串联系统的可靠性模型。

可靠性框图用来描述系统与其组成单元之间的可靠性逻辑关系；而计算公式则是用来描述系统与单元之间的可靠性定量关系。

这里所说的“系统”和“单元”是一个相对的概念。

例如，对于组成惯性导航系统的平台和计算机而言，惯性导航系统是“系统”，而平台和计算机则是“单元”。

但对于惯性导航系统的装载对象（例如飞机和导弹）而言，惯性导航系统就只能算做单元了。

一般来说，总是把复杂的产品叫做系统，而把它的组成部分叫做单元。

有时候，为了表述上的方便起见，也把系统及其组成单元统称为“产品”。

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。