軟體可靠度模式化之研究

Abstract

由于軟體發展經費的限制, 及軟體可能牽涉人身安全的特質, 軟體可靠度 (Softwar e Reliability) 已成為軟體工程師所關注之焦點, 經過多年來的研究, 已有許多軟 體可靠度模式被提出。然而, 此領域中仍有一些基本問題猶等解決, 本論文乃針對其 中三個重要問題, 提出解決之道。 眾所承認, 軟體之內部結構及程式設計師之經驗, 對軟體可靠度具有重要影響, 但是 絕大部分的可靠度模式均以巨觀性作法 (Macroscopic Approach) 將軟體視為一個黑 盒子 (Black-Box), 只分析其外在表現, 完全忽略內部結構的影響, 本研究提出一個 以微觀性作法 (Microscopic Approach) 的模式來估計模組化軟體之可靠度, 此方法 分為兩個步驟: 首先根據模組之內部結構, 及程式設計師之能力, 求得每個單一模組 之可靠度; 然后丙以隨機性 Petri Nets 描述整個軟體的行為表現, 并由模擬程式計 算該軟體之可靠度, 本方法不但可用于循序軟體 (SequentialProgram)之可靠度估算 ,更可用于處理并行軟體 (Concurrent Program). Jelinski-Moranda model 是一個著名的可靠度模式, 近來有許多研究結果顯示此模 式于估計可靠度時太過樂觀, 造成此缺點的主要原因, 在于該模式假設軟體中之每個 錯誤 (Fault)對于錯誤發生率 (Failure Rate) 具有相同的影響, 本研究將此不甚合 理的假設修改為: 每個錯誤對發生率可以有不同的影響, 實驗數據顯示此修改模式的 確產生較佳之結果。 至目前為止, 大部分軟體可靠度模式皆事先假設軟體的錯誤發生行為遵循某一特定形 式之機率分佈, 實際應用此類模式時, 收集到的錯誤發生資料 (Failure Data) 僅能 用來決定該機率分佈之參數值而已, 因此, 苦該機率分佈一適合此軟體, 則此模式的 表現就很不理想, 本論文以最大不確定原則 (The Principle of Maxi-mum Entropy) 之理論基礎, 不必事先假設所需之機率分佈是體種形式, 而是藉著錯誤發生資料, 導 出最適合機率分布。