18、软件模块构建变更测量与故障分析

软件模块构建变更测量与故障分析

1. 软件构建过程中的模块变更与故障引入

在软件系统的开发过程中,会经历一系列的顺序构建。在这个过程中,故障会被识别出来,并且代码会被修改以消除这些已识别的故障。然而,引入新代码和最初的代码生成一样,都是容易产生故障的过程。在软件的演化过程中,很可能会引入新的故障。

代码的变更并不总是仅仅为了修复故障。在代码的演化过程中,一些变更代表着功能增强、设计修改,或者是为了响应不断变化的需求。这些增量式的代码增强也可能会导致更多故障的引入。因此,随着系统经历一系列的构建,每个被修改的程序模块的故障指数(FI)也必然会发生变化。FI的变化率可以作为故障引入率的一个很好的指标。

一旦确定了故障引入率,就有可能估计在开发过程中任何时刻系统中剩余的故障数量。由于我们使用FI的变化来衡量故障引入率,因此可以在模块级别(模块可以是一个过程、函数或方法)估计剩余故障的数量。这些信息对于软件开发经理来说非常有用,他们可以据此估计移除剩余故障所需的资源,不仅可以估计剩余故障的数量,还可以将故障检测和移除资源集中在那些估计剩余故障浓度最高的软件部分。

不过,这只是问题的一部分。一旦软件在实际环境中运行,我们还需要确定其可靠性。估计的剩余故障数量是一个静态的指标,必须将其转化为对系统动态行为的估计。

软件测试的一般概念是,故障移除率通常会超过故障引入率。在大多数情况下,这可能是正确的。但有些变更比其他变更更为重大,在这些更实质性的变更周期中,系统中实际的故障数量很可能会增加。因此,假设软件测试会单调地减少系统中的故障数量是错误的。只有当软件开发过程足够好,能够确保每次代码变更时移除的故障多于引入的故障时,这种情况才会发生。故障移除率相对容

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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