19软件可靠性模型研究综述_王二威软件可靠性模型研究综述王二威（北京理工大学珠海学院，广东珠海519088）摘要：本文对软件可靠性经典模型、模型选择、普适模型的研究进行了归纳和述评，提出了软件可靠性综合预测框架，给出了软件可靠性综合预测进一步的研究方向。关键词：软件可靠性；经典模型；综合预测；框架研究：TP311文献标识码：AReviewofResearchonSoftwareReliabilityModelsWANGErwei(Bei激ngInstituteofTechnology,Zhuhai,Zhuhai519088,China)Abstract:Inthispaper,theclassicalmodelofsoftwarereliability,modelselection,andtheresearchoftheuniversalmodelweresummarizedandreviewed.Theframeworkofsoftwarereliabilitycomprehensivepredictionwasproposed.Thefurtherresearchdirectionsofsoftwarereliabilitycomprehensivepredictionwereproposed.Keywords:softwarereliability;classicalmodel;comprehensiveprediction;frameworkresearch：2096-1473(2022)-02-01-021引言(Introduction)软件已经成为影响国民经济、军事、政治乃至社会生活的重要因素。自20世纪60年代“软件危机”出现之后，越来越多的学者开始关注软件可靠性的定量评估和预测。软件可靠性覆盖整个软件开发过程，与软件工程密切相关，它源于工程，又服务于工程。在新技术、新应用(如web软件、移动APP等等)不断涌现的当前，重新审视软件开发和应用环境，开展软件可靠性预测研究，有助于推动软件工程项目的实践，降低软件错误率，提升软件质量，从而保障软件所支撑的工程项目的高效完成，推动我国软件产业的持续发展。本文对软件可靠性模型研究的相关文献进行了梳理,对前人的研究成果进行了归纳,构建了新计算范式下软件可靠性综合预测框架，提出了软件可靠性综合预测的研究方向。2经典软件可靠性模型(Classicalsoftwarereliabilitymodel)软件可靠性建模的基本方法是：以历史失效数据为基础，对软件失效规律进行趋势拟合，进而预测未来的失效可能。早期软件可靠性的研究是基于概率统计的思想，将软件失效过程看作一个随机过程，从Hudson的工作开始，到1971年J-M模型的发表，再到今天，已公开发表了几百种模型[1](此类模型称之为“经典模型”)。经典模型存在两个明显的缺陷：第一，在对软件可靠性进行评估预测时都有些固定不变的假设，而这些假设无从证明；第二，模型只考虑输入的随机性，而软件在实际运行时却可能受到各种随机因素影响，使得软件失效出现的情况比较复杂多变。而用某一个固定的失效模式去解释复杂多变的情况，显然是不合适的。实践证明，经典模型的应用存在不一致性的问题，对一个软件有很好的适用性而对其他的软件则效果很差[2,3]，此外预测精度也不够理想。针对经典模型的不一致性问题，研究者们从两个方面开展了进一步的研究：一是设计一套行之有效的模型选择方法，能够让工程人员从众多的软件可靠性经典模型中选择出最适合实施项目的模型，二是建立一个普适模型。3模型选择的研究(Researchonmodelselection)模型选择策略基本可以归纳为两类：一类是基于模型假设与软件环境的相似性，一类是基于对历史失效数据预测性能的评价。(1)基于模型假设与软件环境的相似性的模型选择。Andersson、Goel、Sharma等人分别提出了模型假设相似性来选择合适模型的方法[4]，基于假设矩阵的模型选择技术实践结果也并不理想[5]。(2)基于对历史失效数据预测性能的评价。该类策略的模型选择技术依赖于对模型预测性能的评价，11013年，Musa等人提出了“预测有效性、模型能力、假设质量、模型适用性、简单性”等五个软件可靠性模型评价准则，在学术界获得了较大范围的认可。之后的研究人员不断拓展软件可靠性的影响变量范围，提出了模型拟合性、模型偏差、模型偏差趋势、覆盖度、预测数量、模型噪声等等众多的评价准则，力图从多个角度对软件可靠性模型进行评价。关于采用何种评价方法来选择模型，一是基于数据挖掘、机器学习的方法[6]，汪浩等人提出了基于聚类思想的软件可靠性模型选择，吴勤、吴晨、朱磊等人采用Kohonen网络、BP神经网络、决策树等方法对汪浩等人的研究成果进行了改进，在一定程度上提高了...