基于混沌的軟件可靠性模型研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，軟件的功能越來越強大，結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。然而正是由于軟件系統(tǒng)功能的強大和復(fù)雜程度的提高，軟件系統(tǒng)長時間持續(xù)運行后，未知的軟件缺陷引發(fā)的軟件失效現(xiàn)象不可避免，因此有必要對軟件可靠性模型進行研究。軟件可靠性模型能夠預(yù)測軟件失效行為，為軟件功能恢復(fù)和故障排除提供依據(jù)，為企業(yè)減少損失。通過對已有軟件可靠性模型的研究與分析，發(fā)現(xiàn)存在以下不足。首先，已有的軟件可靠性模型大多將軟件失效過程當(dāng)做隨機過程，但理論上已證明軟件失效

2、行為既具有隨機性，又具有混沌性。隨機過程模型一般都是建立在對軟件失效過程的某種主觀假設(shè)的基礎(chǔ)之上的，因此其適用性較差;而混沌模型擺脫了這種主觀假設(shè)，完全立足于對軟件失效數(shù)據(jù)所蘊含的內(nèi)在規(guī)律的分析之上，因此有很好的適用性。其次，已有的基于混沌的軟件可靠性模型也存在缺點，主要表現(xiàn)在：相關(guān)維數(shù)是混沌預(yù)測中一個非常關(guān)鍵的參數(shù)，通常使用G-P算法來求解它，但該算法計算量很大，運算速度慢，且使用該算法時線性擬合區(qū)間難于確定；)混沌預(yù)測基本只能做短期

3、或中期的預(yù)測，只有在一個有限的時間段內(nèi)它的預(yù)測才是有效的，但現(xiàn)有模型沒有指明這個時間段有多長；只在標準數(shù)據(jù)集上進行了模型驗證，而沒有在實際觀測得到的軟件失效數(shù)據(jù)上進行驗證。
　　 本研究主要內(nèi)容包括：⑴改進G-P算法，大幅減少了它的計算量，加快了運算速度，并提出了一種選取線性擬合區(qū)間的方法，然后通過實驗證明了改進的有效性;⑵利用改進后的G-P算法計算了軟件失效數(shù)據(jù)的相關(guān)維數(shù)，利用小數(shù)據(jù)量方法求解了軟件失效數(shù)據(jù)的最大Lyapuno

4、v指數(shù)，這兩個參數(shù)充分驗證了軟件失效行為的混沌特性，利用它們還可以求出一些對后面的預(yù)測十分重要的參數(shù)，例如嵌入維數(shù)和有效預(yù)測時間段;⑶應(yīng)用最大Lyapunov指數(shù)對軟件失效時間序列建立混沌時間序列預(yù)測模型，在有效預(yù)測時間段內(nèi)對軟件可靠性進行預(yù)測。本文以模擬法庭教學(xué)軟件系統(tǒng)為實驗環(huán)境，以MATLAB為編程工具，對采集到的軟件失效數(shù)據(jù)建立了基于最大Lyapunov指數(shù)的混沌預(yù)測模型，進行了軟件可靠性預(yù)測，通過分析預(yù)測結(jié)果，并將該模型的預(yù)測誤