15、软件缺陷概率估计与网络物理系统测试

软件缺陷概率估计与网络物理系统测试

一、jEdit 版本缺陷分析

1.1 jEdit 各版本关键指标

不同版本的 jEdit 在代码行数(LOC)、文件数量、缺陷数量等方面存在差异。以下是各版本的关键指标表格:
| 版本 | LOC | 文件数量 | 缺陷数量 | 平均缺陷/文件 | 最大缺陷/文件 | 无缺陷文件比例 |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 3.2.1 | 128,883 | 272 | 382 | 1.40 | 45 | 67% |
| 4.0 | 144,803 | 306 | 226 | 0.74 | 23 | 75% |
| 4.1 | 153,087 | 312 | 217 | 0.70 | 17 | 75% |
| 4.2 | 170,683 | 367 | 106 | 0.29 | 10 | 87% |

从表格中可以看出,随着版本的更新,代码行数和文件数量总体呈上升趋势,而缺陷数量和平均缺陷/文件数有下降的趋势,无缺陷文件比例逐渐增加。

1.2 缺陷分布特征

在每个版本中,缺陷在文件中的分布呈现类似帕累托分布的特征。具体表现为:
- 前 10% 的有缺陷文件包含了各版本中 71% - 90% 的缺陷。
- 各版本中存在大量无缺陷文件(0 个缺陷),有少量缺陷(1 - 3 个缺陷)的文件数量适中,而有很多缺陷(4 个及以上缺陷)的文件数量较少。

基于这些特征,可以将文件分类为低、中、高缺陷类别,分类标准为:高 = ≥4 个缺陷,中 = 1 - 3 个缺陷,低 = 0 个缺陷。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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