基于投影尋蹤的Web軟件復(fù)雜性度量方法的研究.pdf

1、軟件度量在軟件工程中占著極其重要的地位。近年來(lái)，隨著軟件產(chǎn)品在各個(gè)領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，越來(lái)越多的人開(kāi)始重視軟件度量的研究。軟件復(fù)雜性度量是軟件度量的一個(gè)重要方面，它在軟件開(kāi)發(fā)中發(fā)揮著非常重要的作用，它可以減少整個(gè)開(kāi)發(fā)周期的費(fèi)用。軟件復(fù)雜性是軟件質(zhì)量因素中的一個(gè)重要因素，它與軟件產(chǎn)品的可靠性、可理解性和可維護(hù)性等質(zhì)量因素密切相關(guān)。
　　當(dāng)前，圍繞著軟件復(fù)雜性的研究，已經(jīng)提出了許多軟件復(fù)雜性度量方法和工具，但缺乏對(duì)基于某種特定

2、的軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)或編程語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的軟件復(fù)雜性度量的方法。近年來(lái)，采用Struts框架開(kāi)發(fā)的web應(yīng)用軟件逐漸增多，此類(lèi)軟件的大部分的業(yè)務(wù)邏輯是通過(guò)配置文件以及模塊與頁(yè)面之間的跳轉(zhuǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，僅使用傳統(tǒng)的度量指標(biāo)不能準(zhǔn)確的表征整個(gè)軟件的復(fù)雜程度。因此，本文以基于Struts框架的Web應(yīng)用軟件為研究對(duì)象，對(duì)此類(lèi)軟件的復(fù)雜性度量方法進(jìn)行了研究。
　　在分析和研究現(xiàn)有的多種軟件復(fù)雜性度量方法的基礎(chǔ)上，本文通過(guò)分析基于Struts框架的Web應(yīng)

3、用軟件的特點(diǎn)，提出了適合于web-struts軟件的三個(gè)方面的復(fù)雜性度量指標(biāo)：3個(gè)通用度量指標(biāo)、6個(gè)面向?qū)ο蠖攘恐笜?biāo)和7個(gè)web-struts度量指標(biāo)，共同組成了一個(gè)由16個(gè)度量指標(biāo)構(gòu)成的web-struts軟件復(fù)雜性度量指標(biāo)體系。
　　通過(guò)對(duì)投影尋蹤模型的分析和研究，本文把投影尋蹤模型應(yīng)用于web-struts軟件復(fù)雜性度量模型中，利用投影尋蹤模型可以把多個(gè)軟件復(fù)雜性度量指標(biāo)綜合投影為一維投影值來(lái)表征各度量模塊的復(fù)雜性。在求解w

4、eb-struts軟件復(fù)雜性度量模型中的優(yōu)化問(wèn)題上，本文采用了一種新型的智能優(yōu)化算法—人工魚(yú)群算法來(lái)求解最佳投影方向，通過(guò)該算法能夠有效地找到最佳投影方向，從而獲得最佳投影值，使復(fù)雜性度量結(jié)果更為準(zhǔn)確。
　　最后選取了3個(gè)基于Struts框架的面向?qū)ο蟮腤eb軟件作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，采用MATLAB進(jìn)行編程，求出各樣本的最佳投影方向和綜合投影值，根據(jù)學(xué)習(xí)樣本的投影值來(lái)獲取各評(píng)價(jià)等級(jí)的對(duì)應(yīng)區(qū)間，然后把測(cè)試樣本的綜合投影值與獲得的評(píng)價(jià)等級(jí)區(qū)