Подбор параметров S-образной модели роста надежности программного обеспечения на основе статистики об отказах в прошлых релизах

Abstract

Данная статья посвящена проблеме подбора параметров при моделировании на- дежности программного обеспечения. В статье рассматривается процесс подбора параметров S-образной модели роста надежности ПО на основе данных об отказах в предыдущих релизах, проводится сравнение точности модели при разных способах подбора параметров. В качестве базовой модели, описанной в данной статье, используется модель Goel-Okumoto. Данная модель строится на основе данных об отказах в программе за определенный промежуток времени. Для того, чтобы получить адекватные оценки при помощи данной модели требуется определенное количество данных об отказах, которые недоступны до тех пор, пока система не была протестирована в течение достаточно долгого периода времени. В качестве экспериментальных данных используются статистические данные, собранные в течение трех последовательных релизов программного продукта промышленного масштаба. Оценка параметров модели была выполнена при помощи функции максимального правдоподобия.This article is devoted to the selection of parameters for modeling software reliability. This article discusses the process of selecting the parameters S-shaped growth model of software reliability based on data on failures in previous releases, compares the accuracy of the model at different ways of selection parameters. Goel-Okumoto model is used as the base model. This model is based on data about failures in the program’s over a certain period of time. In order to obtain appropriate estimates using this model requires a certain amount of failure data, which are not available until the system has not been tested for a long enough period of time. As the experimental data using statistical data collected for three consecutive releases of the software industry scale. Evaluation of model parameters was performed by using the maximum likelihood function.