基因表達式編程在軟件可靠性建模中的應用研究.pdf

1、軟件可靠性模型是軟件可靠性研究的核心與關鍵。合理的軟件可靠性模型,能支撐軟件可靠性定量分析技術,指導軟件開發(fā)過程。目前已有的軟件可靠性模型已不下百種,但模型應用一般只能局限在一定范圍內,通用性較差。研究一種通用性好且預測精度較高的軟件可靠性模型具有重要的意義。
　　 以GP模型、BP模型為代表的,基于計算智能方法的軟件可靠性模型是目前的研究重點,但是這兩類方法存在的固有缺陷,一定程度上影響了軟件可靠性的預測精度?；虮磉_式編程(

2、GeneExpressionProgramming,GEP)是一種高效的進化算法,有著全新的、不同于傳統的信息表達和處理方式,適用于高度非線性系統的處理。它克服了GA難以應付復雜問題和GP效率低下的缺點,而與人工神經網絡相比,它不需劃分層次和進行多樣本訓練,更容易應用,已成為計算智能的前沿研究熱點。
　　 本文詳細介紹了GEP的基本技術,并通過分析GA與GP技術特點,揭示了GEP具有較高效率的根本原因。鑒于GEP本身存在未成熟收

3、斂的局限,從種群多樣性角度出發(fā),提出了一種基于分組策略的改進GEP算法(GeneExpressionProgrammingbasedonBlockStrategy,BS-GEP),動態(tài)調整遺傳算子,避免算法陷入局部收斂;為充分證明改進策略有效性,采用Shannon信息熵作為多樣性度量,研究分析了算法中個體基因位變異熵性質及種群進化多樣性特征;同時,為證明BS-GEP在保證種群多樣性情況下其收斂性并不亞于標準GEP的依概率強收斂性,將鞅理

4、論引入到Markov鏈收斂特性研究中,通過分析BS-GEP種群下鞅性,在理論上證明了BS-GEP算法幾乎處處強收斂,從而補充了改進算法的部分收斂性理論。
　　 以軟件失效序列數據為樣本,采用GEP及其改進算法研究影響軟件失效各因素的綜合作用力,進化尋優(yōu)得到軟件失效特性函數,建立軟件可靠性模型。實驗仿真結果表明,基于這兩種算法的軟件可靠性建模方法,既可以對失效間隔序列建模也可以對失效累積時間序列建模,降低了對軟件失效數據收集的要求