基于非线性和测试覆盖率的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型一般假设故障是独立的,且检测到的故障能够被排除。但在工程中,一些检测到的故障可能无法排除,在排除过程中也可能会引入新的故障。考虑上述因素,本文假设故障的引入过程与时间呈现非线性关系,通过测试覆盖率函数来表示软件故障检测率,建立了基于非齐次泊松过程(non-homogeneous Poisson process, NHPP)的软件可靠性增长模型。为规避参数估计过程中模型函数导数连续性和存在性的限制,应用一个自适应变化的实值遗传算法进行计算。最后通过一个真实软件失效数据集对模型参数进行计算,利用不同的评价准则将所提模型和现有模型进行比较,说明所提模型的优越性和准确性。