Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Динамические модели




Модели надежности ПО

 

Основным средством определения количественных показателей надежности являются модели надежности, под которыми понимают математические модели, построенные для оценки зависимости на­дежности от заранее известных или оцененных в ходе создания про­граммного средства параметров.

Известные модели надежности программного обеспечения АСОИУ делятся на 2 вида – это аналитические модели и эмпирические.

Аналитические модели реализуются в виде динамических и стати­ческих. В динамических моделях надежности программно-информа­ционных средств поведение программы (появление отказов) рассмат­ривается во времени. В статических моделях появление отказов не связывают со временем, а учитывают только зависимость количества ошибок от числа тестовых прогонов (по области ошибок) или зави­симость количества ошибок от характеристики входных данных (по области данных).

Эмпирические модели базируются на анализе структурных особен­ностей программ. Предполагает­ся, что связь между надежностью и другими параметрами является статической. Они часто не дают конкретных значений параметров надеж­ности программы. Однако их использование считается полезным на этапе проектирования программ для прогнозирования ресурсов тес­тирования и т. д.

Модель Шумана. Относится к динамическим моделям дискретного времени, данные для которой собираются в процессе тестирования программного обеспечения в течение фиксированных или случайных интервалов времени. Каждый интервал — это стадия, на которой вы­полняется последовательность тестов и фиксируется некоторое чис­ло ошибок.

 

Положим, что до начала тестирования имеется ошибок. В тече­ние времени тестирования обнаруживается ошибок в расчете на одну команду программы. Таким образом, удельное число ошибок на одну команду, оставших­ся в системе после времени тестирования, равно

где — общее число команд программы.

Значение функции частоты отказов пропорционально числу ошибок, оставшихся в программе после исполь­зования отведенного для тестирования времени

где - некоторая постоянная; - время работы программы без отказов.

Тогда вероятность безотказной работы в интервале будет равна

 

В процессе тестирования собирается инфор­мация о времени и количестве ошибок на каждом прогоне, т. е. общее время тестирования складывается из времени каждого прогона:

Интенсивность появления ошибок:

где — количество ошибок на прогоне.

Имея данные для двух различных моментов тестирования можно записать следующие соотношения:

На основании приведенных выше уравнений получим

Определив значения и можно рассчитать надежность про­граммной или информационной системы.

Модель La Padula. По этой модели выполнение последовательнос­ти тестов производится за этапов. Каждый этап заканчивается вне­сением изменений (исправлений) в тестируемую программу. Возрас­тающая функция надежности базируется на числе ошибок, обнару­женных в ходе каждого тестового прогона.

Надежность тестируемой программы в течение этапа опреде­ляется соотношением

где — параметр роста.

Теоретически при бесконечном числе прогонов программы она будет обладать предельной надежностью

Модель является прогнозной и на основании данных тестирова­ния позволяет предсказать вероятность безотказной работы програм­мы на последующих этапах ее выполнения.

Модель Джелинского—Моранды. Исходные со­бираются в процессе тестирования программной системы. При этом фиксируется время до очередного отказа. Каждая обнаружен­ная ошибка устраняется. При этом число оставшихся ошибок умень­шается на единицу.

Функция плотности распределения времени обнаружения ошибки, отсчитываемого от момента выявления ошибки, имеет вид

Здесь — частота отказов (интенсивность отказов), которая про­порциональна числу еще не выявленных ошибок в программе:

где - число ошибок, первоначально присутствующих в программе; — коэффициент пропорциональности. Рассчитав значение можно определить вероятность безотказ­ной работы в различных временных интервалах.

Модель Шика—Волвертона. В этой модели считается, что исправление ошибок производится лишь по истече­нии интервала времени, в котором они возникли. Предполагается, что вероятность обнаружения оши­бок с течением времени возрастает. Частота ошибок (интенсивность обнаружения ошибок) предполагается постоянной в течение ин­тервала времени и пропорциональна числу ошибок, оставшихся в программе по истечении интервала. Но она также пропорциональна и суммарному времени, уже затраченному на тестирова­ние (включая среднее время выполнения программы в текущем ин­тервале):




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-25; Просмотров: 1692; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.