Статические модели надежности

Модель Миллса. Использование этой модели предполагает внесе­ние в программу некоторого количества известных ошибок. Они вно­сятся случайным образом и фиксируются в протоколе искусственных ошибок. Специалист, проводящий тестирование, не знает ни коли­чества, ни характера внесенных ошибок до момента оценки показа­телей надежности по модели Миллса. Предполагается, что все ошиб­ки имеют равную вероятность быть найденными в процес­се тестирования. Тестируя программу в течение некоторого време­ни, собирают статистику об ошибках.

С помощью формулы Миллса:

можно оценить первоначальное число ошибок в программе . Здесь — количество искусственно внесенных ошибок, п — число найден­ных собственных ошибок, – число обнаруженных к моменту оцен­ки искусственных ошибок.

Например, если в программу внесено дополнительно 50 ошибок и к некоторому моменту тестирования обнаружено 25 собственных и 5 внесенных, то по формуле Миллса делается предположение, что пер­воначально в программе было 250 ошибок.

Модель Липова. Модель дополняет модель Миллса, позволяя оценить ве­роятность обнаружения определенного количества ошибок к момен­ту оценки. Вероятность обнаружения п собственных и V внесенных ошибок может быть определена с помощью соотношения:

где — количество тестов, используемых при тестировании; — ве­роятность обнаружения ошибки в каждом из тестов, рассчитан­ная по формуле; – общее количество внесенных ошибок; — коли­чество собственных ошибок, имеющихся в программе до начала те­стирования.

Модель Коркорэна. В модели используются такие параметры, как результат испы­таний, в которых наблюдается ошибок типа. Обнаруженные в ходе испытаний ошибки типа появляются с вероятностью

Показатель уровня надежности вычисляют по формуле

где — число безотказных (или безуспешных) испытаний, выпол­ненных в серии из испытаний; — известное число типов ошибок; - вероятность появления ошибок, при

Дата добавления: 2014-12-25