BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Hùng Cường MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY HỆ THỐNG PHẦN MỀM Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm Mã số: 62480103 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT PHẦN MỀM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. HUỲNH QUYẾT THẮNG Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận án "Mô hình đánh giá độ tin cậy hệ thống phần mềm" công trình nghiên cứu riêng tôi. Các số liệu, kết luận án trung thực, trích dẫn đầy đủ chưa công bố công trình khác. Người hướng dẫn khoa học Hà Nội, ngày 30 tháng năm 2015 Tác giả luận án PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng Nguyễn Hùng Cƣờng ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin chân thành cảm ơn Thầy hướng dẫn PGS.TS Huỳnh Quyết Thắng. Thầy người định hướng, đạo, giúp đỡ em toàn trình thực luận án này. Là người hướng dẫn em từ học Cao học, biết lợi hạn chế học viên, Thầy hướng dẫn em việc lựa chọn hướng đi, tạo dựng hội để em học tập, nghiên cứu nhằm khẳng định thân thông qua việc hoàn thành luận án này. Em xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô phản biện, thầy cô hội đồng cấp nhà khoa học độc lập có đóng góp, góp ý giúp đỡ cho trình làm việc em. Em xin chân thành cảm ơn thầy cô, anh chị lãnh đạo cán giảng viên Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông, đặc biệt Bộ môn Công nghệ phần mềm; Viện Đào tạo Sau Đại học thuộc Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội giúp đỡ em trình thực luận án. Sự hỗ trợ người thực giúp trình học tập nghiên cứu em nhiều thuận lợi. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Ban Giám hiệu, tập thể trường Đại học Hùng Vương; lãnh đạo tập thể đồng nghiệp khoa Toán - Công nghệ. Nhà trường khoa hỗ trợ, tạo điều kiện cho trình làm việc học tập để đạt kết ngày hôm nay. Cuối cùng, xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, người thân yêu bạn bè đồng hành, chia sẻ giúp đỡ nhiều tình cảm, vật chất trình học tập, lao động trưởng thành thân. Mặc dù có nhiều cố gắng nỗ lực trình làm việc thời gian kiến thức nhiều hạn chế, luận án nhiều thiếu sót. Tác giả mong nhận đóng góp góp ý quý giá người để hoàn thiện nội dung khoa học luận án hướng mở rộng sau đường học tập làm việc tiếp theo. iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN . II LỜI CẢM ƠN . III MỤC LỤC IV DANH MỤC CÁC BẢNG . X DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ XI DANH MỤC THUẬT NGỮ TIẾNG ANH . XIII MỞ ĐẦU XIV 1. Lý chọn đề tài . xiv 2. Mục tiêu nghiên cứu luận án xiv 3. Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu . xiv 4. Phƣơng pháp nghiên cứu xv 5. Nội dung luận án xv 6. Kết nghiên cứu, đóng góp khoa học luận án xvii CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN . 1.1. Các kiến thức toán học sở sử dụng mô hình độ tin cậy 1.1.1. Phương pháp hợp lý cực đại ước lượng tham số 1.1.2. Tiến trình Markov . 1.1.3. Hệ phương trình vi phân chủ Chapman-Kolmogorov 1.1.3.1. Hệ phương trình Chapman-Kolmogorov . 1.1.3.2. Hệ phương trình vi phân chủ Chapman-Kolmogorov . 1.1.4. Tiến trình Poisson . 1.2. Độ tin cậy phần mềm . 1.2.1. Khái niệm . 1.2.2. Lịch sử trình nghiên cứu mô hình độ tin cậy phần mềm 1.2.3. Một số khái niệm liên quan mô hình độ tin cậy phần mềm 1.2.4. Phân nhóm mô hình đánh giá độ tin cậy phần mềm 1.2.4.1. Phương pháp phân nhóm Phạm Hoàng . 1.2.4.2. Phương pháp phân nhóm Lyu . 1.2.4.3. Phương pháp phân nhóm Chengjie . 1.2.4.4. Phương pháp phân nhóm theo mô hình phân cấp . iv 1.3. Các hƣớng tiếp cận đánh giá độ tin cậy hệ thống phần mềm . 1.3.1. Nhóm mô hình đánh giá độ tin cậy dựa phân tích tài nguyên dự án phát triển phần mềm . 11 1.3.1.1. Độ đo Halstead . 11 1.3.1.2. Độ đo độ phức tạp xoay vòng McCabe . 12 1.3.2. Nhóm mô hình đánh giá độ tin cậy dựa phân tích đặc tính trình phát lỗi trình phát triển phần mềm 13 1.3.2.1. Mô hình hạt giống lỗi Mills 13 1.3.2.2. Mô hình Cai . 14 1.3.2.3. Mô hình Tohma . 15 1.4. Tổng hợp nghiên cứu liên quan có 19 1.4.1. Tiến trình Markov mô hình tiến trình gỡ lỗi phần mềm . 19 1.4.1.1. Giả thiết chung mô hình 19 1.4.1.2. Mô hình Jelinski-Moranda . 20 1.4.1.3. Mô hình Schick-Wolverton . 21 1.4.1.4. Mô hình Schick-Wolverton cải tiến . 22 1.4.1.5. Mô hình Goel-Okumoto Markov . 22 1.4.1.6. Mô hình tỉ lệ xác định Moranda 22 1.4.1.7. Đánh giá nhận xét kết nghiên cứu 23 1.4.2. Tiến trình Poisson không đồng mô hình độ tin cậy phần mềm 23 1.4.2.1. Xây dựng hệ phương trình hợp lý ước lượng tham số mô hình 23 1.4.2.2. Nhóm mô hình tỉ lệ 26 1.4.2.3. Nhóm mô hình sử dụng hàm hình dạng S . 29 1.4.2.4. Nhóm mô hình có chữa lỗi mang tính không hoàn hảo . 31 1.4.2.5. Nhóm mô hình chữa lỗi mang tính không hoàn hảo hình dạng S . 32 1.4.2.6. Đánh giá nhận xét kết nghiên cứu 34 1.5. Các nhiệm vụ nghiên cứu luận án . 35 CHƢƠNG 2. MÔ HÌNH HÓA ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM DỰA TRÊN TIẾN TRÌNH MARKOV . 36 2.1. Tiến trình Markov mô hình hóa tiến trình hoạt động phần mềm . 36 2.1.1. Kịch sử dụng tiến trình Markov đánh giá độ tin cậy . 36 v 2.1.1.1. Nguyên lý áp dụng tiến trình Markov 36 2.1.1.2. Quy trình đánh giá độ tin cậy 37 2.1.2. Cài đặt thực nghiệm 38 2.1.2.1. Cài đặt thử nghiệm 38 2.1.2.2. Cài đặt thử nghiệm 40 2.1.2.3. Cài đặt thử nghiệm 42 2.2. Tiến trình Markov mô hình hóa tiến trình trẻ hóa phần mềm 43 2.2.1. Sự trẻ hóa hệ thống phần mềm 43 2.2.2. Phương thức đánh giá độ tin cậy, độ sẵn sàng độ an toàn hệ thống phần mềm trẻ hóa . 44 2.2.2.1. Mô hình hóa hệ thống 44 2.2.2.2. Các độ đo chất lượng hệ thống phần mềm 46 2.2.3. Tính toán tham số mô hình 47 2.2.3.1. Tính toán với điều khoản I . 47 2.2.3.2. Tính toán với điều khoản II . 49 2.2.4. Cài đặt thực nghiệm 51 2.2.4.1. Kết mô . 51 2.2.4.2. Kết mô . 55 2.2.4.3. Kết thực nghiệm hệ thống thi lập trình trực tuyến BKOJ 57 2.3. Kết chƣơng . 61 CHƢƠNG 3. MÔ HÌNH HÓA ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM DỰA TRÊN TIẾN TRÌNH POISSON KHÔNG ĐỒNG NHẤT 63 3.1. Xây dựng phƣơng thức so sánh mô hình thuộc nhóm sử dụng tiến trình Poisson không đồng thử nghiệm 63 3.1.1. Các hàm độ đo tiêu chuẩn để so sánh . 63 3.1.2. Phương thức tính toán độ đo tổng quát 64 3.1.2.1. Tính toán giá trị độ đo tiêu chuẩn cho mô hình 65 3.1.2.2. Tính toán trọng số cho độ đo tiêu chuẩn 65 3.1.2.3. Tính giá trị tính đến trọng số cho độ đo tiêu chuẩn 66 3.1.2.4. Tính giá trị độ đo tổng hợp 66 3.1.3. Cài đặt thực nghiệm 66 3.1.3.1. Các mô hình thực nghiệm . 66 vi 3.1.3.2. Thực nghiệm liệu phần mềm chiến thuật hải quân Hoa Kì . 67 3.1.3.3. Thực nghiệm liệu hệ thống thao tác liệu IBM 68 3.1.3.4. Sự khác biệt xếp hạng mô hình theo khả dự đoán theo độ đo tổng hợp . 68 3.2. Đánh giá khả áp dụng hàm hình dạng S tổng quát cho mô hình độ tin cậy phần mềm dựa tiến trình Poisson không đồng 70 3.2.1. Hàm hình dạng S ứng dụng mô hình hóa độ tin cậy phần mềm dựa tiến trình Poisson không đồng . 70 3.2.1.1. Các mô hình độ tin cậy phần mềm dựa tiến trình Poisson không đồng có hàm tỉ lệ phát lỗi hình dạng S . 70 3.2.1.2. Đề xuất hàm tỷ lệ phát lỗi có hình dạng S tổng quát . 71 3.2.2. Những tồn độ tin cậy phần mềm dựa tiến trình Poisson không đồng có hàm tỉ lệ phát lỗi hình dạng S 72 3.2.2.1. Tính tăng hàm biểu diễn tổng số lỗi mô hình sử dụng hàm tỉ lệ phát lỗi hình dạng S 72 3.2.2.2. Khó khăn tính toán toán học sơ cấp xây dựng mô hình . 73 3.2.3. Tính toán toán học cho mô hình độ tin cậy phần mềm NHPP cải tiến 73 3.2.3.1. Các tính toán tổng quát 73 3.2.3.2. Hàm biểu diễn tổng số lỗi số . 74 3.2.3.3. Hàm biểu diễn tổng số lỗi theo thời gian . 75 3.2.4. Các tính toán vi phân hai mô hình . 77 3.2.4.1. Mô hình thứ 77 3.2.4.2. Mô hình thứ hai 78 3.2.5. Cài đặt thực nghiệm 78 3.2.5.1. Môi trường cài đặt thực nghiệm 78 3.2.5.2. Cài đặt tính toán hai mô hình ngôn ngữ Matlab . 78 3.2.5.3. Kết thực nghiệm ước lượng tham số mô hình thứ 79 3.2.5.4. Kết thực nghiệm ước lượng tham số mô hình thứ hai 80 3.3. Kết chƣơng . 81 CHƢƠNG 4. MỘT SỐ ỨNG DỤNG THỰC TẾ LIÊN QUAN TỚI MÔ HÌNH ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM 82 4.1. Xây dựng số công cụ phần mềm hỗ trợ mô hình hóa độ tin cậy . 83 vii 4.1.1. Phần mềm dự đoán độ tin cậy theo mô hình PNZ cho phần mềm xây dựng theo kiến trúc hướng thành phần 83 4.1.1.1. Kịch dự đoán độ tin cậy hệ thống xây dựng theo kiến trúc hướng thành phần . 83 4.1.1.2. Cấu trúc phần mềm 83 4.1.1.3. Hướng dẫn sử dụng phần mềm 85 4.1.1.4. Một vài trường hợp thử nghiệm . 86 4.1.2. Phần mềm cài đặt mô hình thuộc nhóm dựa tiến trình Markov tiến trình Poisson không đồng . 89 4.1.2.1. Biểu đồ lớp giao diện chương trình 90 4.1.2.2. Cách thức sử dụng phần mềm 91 4.1.3. Các địa công bố phần mềm xây dựng . 92 4.2. Ứng dụng độ tin cậy sách phát hành phần mềm tối ƣu 92 4.2.1. Tính toán chi phí phát hành sử dụng yếu tố rủi ro dựa mô hình PNZ 92 4.2.1.1. Mô hình PNZ tham số mô hình dựa liệu NTDS 92 4.2.1.2. Chi phí phát hành sử dụng yếu tố rủi ro dựa mô hình PNZ . 93 4.2.2. Cài đặt thực nghiệm 94 4.2.2.1. Tính toán chi phí phát hành tối ưu với chi phí thực Hoa Kì . 94 4.2.2.2. Tính toán chi phí phát hành tối ưu với chi phí thực Việt Nam . 95 4.2.2.3. Đánh giá ảnh hưởng tham số lên giá trị . 97 4.3. Kỹ thuật tối ƣu mã nguồn áp dụng tập luật cú pháp trừu tƣợng đánh giá ảnh hƣởng đến độ tin cậy phần mềm 100 4.3.1. Các kĩ thuật phát triển ứng dụng Java . 100 4.3.1.1. Tối ưu mã nguồn 100 4.3.1.2. Lập trình an toàn 101 4.3.1.3. Cây cú pháp trừu tượng . 101 4.3.2. Luật việc áp dụng cú pháp trừu tượng . 103 4.3.2.1. Xây dựng luật 103 4.3.2.2. Sử dụng luật phát thành phần tiềm mã nguồn . 103 4.3.2.3. Sử dụng luật để thay đổi mã nguồn . 103 4.3.3. Cài đặt thực nghiệm 104 4.3.3.1. Mô tả môi trường . 104 viii 4.3.3.2. Mô tả cấu trúc Eclipse plug-in 104 4.3.3.3. Kết thực nghiệm 105 4.4. Kết chƣơng . 107 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 109 Kết luận . 109 Đóng góp khoa học luận án . 110 Định hƣớng phát triển 111 TÀI LIỆU THAM KHẢO 112 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 121 PHỤ LỤC . 122 Phụ lục A. Cài đặt tính toán hai mô hình ngôn ngữ Matlab . 122 A.1. Mô hình thứ 122 A.2. Mô hình thứ hai 124 Phụ lục B. Các tập liệu đƣợc dùng để phân tích mô hình thuộc nhóm dựa tiến trình Poisson không đồng 128 B.1. Gói liệu kiểm thử online Ohba (#1) 128 B.2. Hệ thống truyền thông online Phạm Hoàng (#2) . 128 B.3. Tập liệu Misra (#3) . 129 B.4. Hệ thống liệu chiến thuật Hải quân Hoa Kỳ Goel (#4) 129 B.5. Dữ liệu dự án phần mềm công ty Tandem (#5) 130 B.6. Gói liệu phần mềm online phát triển IBM (#6) 131 B.7. Dự án hệ thống T AT&T Ehrlich (#7) 131 B.8. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Tohma (#8) . 131 B.9. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Lyu (#9) 132 B.10. Dữ liệu điều khiển lệnh thời gian thực Musa (#10) 134 B.11. Dữ liệu kiểm thử hệ thống truyền thông Zhang (#11) . 134 ix DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 0.1. Cấu trúc luận án . xvi Bảng 1.1. Độ phức tạp McCabe số cấu trúc 12 Bảng 1.2. Các kí hiệu sử dụng nhóm mô hình Poisson 24 Bảng 2.1. Thông tin thi ảo triển khai BKOJ 59 Bảng 3.1. Tham số mô hình với liệu NTDS . 67 Bảng 3.2. Giá trị độ đo tiêu chuẩn mô hình với liệu NTDS 67 Bảng 3.3. Giá trị độ đo tổng hợp mô hình với liệu NTDS 68 Bảng 3.4. Tham số mô hình với liệu Ohba 68 Bảng 3.5. Xếp hạng khả dự đoán mô hình . 69 Bảng 4.1. Các kí hiệu mô hình tính toán chi phí phát hành tối ưu 93 Bảng 4.2. Thời gian chạy phương thức BKProfile 107 Bảng B.1. Gói liệu kiểm thử online Ohba (1980) (#1) 128 Bảng B.2. Hệ thống truyền thông online Pham (2000) (#2) . 129 Bảng B.3. Tập liệu Misra (1983) (#3) . 129 Bảng B.4. Hệ thống liệu chiến thuật Hải quân Hoa Kỳ Goel (1979) (#4) 130 Bảng B.5. Dữ liệu dự án phần mềm công ti Tandem (1996) (#5) 130 Bảng B.6. Gói liệu phần mềm online phát triển IBM (1984)(#6) 131 Bảng B.7. Dự án hệ thống T AT&T Ehrlich (1993) (#7) . 131 Bảng B.8. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Tohma (1991) (#8) 132 Bảng B.9. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Lyu (1996) (#9) . 133 Bảng B.10. Dữ liệu điều khiển lệnh thời gian thực Musa (1987)(#10) . 134 Bảng B.11. Dữ liệu kiểm thử hệ thống truyền thông Zhang (2002) (#11) 134 x [94] X. Chengjie (2011) Availability and Reliability Analysis of Computer Software Systems Considering Maintenance and Security Issues. Doctoral dissertation, National University of Singapore. [95] X. Zhang, D. R. Jeske and H. Pham (2002) Calibrating software reliability models when the test environment does not match the user environment. Applied stochastic models in business and industry, vol. 18, pp. 87-99. [96] Y. Huang, C. Kintala, N. Kolettis and N.D. Fulton (1995) Software rejuvenation: Analysis, module and applications. Twenty-Fifth International Symposium on Fault-Tolerant Computing (FTCS-25), pp. 381-390. [97] Y. Kwon and G. Agha (2007) A markov reward model for software reliability. IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, pp. 1-6. [98] Y. Nakagawa (1994) A connective exponential software reliability growth model based on analysis of software reliability growth curves. IEICE, vol. 77, pp. 433-442. [99] Y. Tohma, H. Yamano, M. Ohba and R. Jacoby (1991) The estimation of parameters of the hypergeometric distribution and its application to the software reliability growth model. IEEE Transactions on Software Engineering, vol. 17, pp. 483-489. [100] Z. Jelinski and P. B. Moranda (1972) Software reliability research. Statistical computer performance evaluation, pp. 465-484. 120 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 1. Nguyen Hung-Cuong, Huynh Quyet-Thang, and Tru Ba-Vuong (2013) Rulebased techniques using abstract syntax tree for code optimization and secure programming in Java. Context-Aware Systems and Applications, Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, Volume 128, Springer 2014, ISBN 978-3319-05938-9, pp. 168-177. DOI 10.1007/978-3-319-05939-6_17. 2. Huỳnh Quyết Thắng and Nguyễn Hùng Cường (2014) Xây dựng quy trình đánh giá độ tin cậy phần mềm giai đoạn thiết kế ứng dụng chuỗi Markov. Tạp chí Khoa học Công nghệ trường đại học kỹ thuật, Số 102, Trang 32-37, ISSN 1859-0209. 3. Huynh Quyet-Thang, Nguyen Ngoc-Dung, Nguyen Hung-Cuong (2014) Method for Evaluation of Quality Properties in SaaS Rejuvenation using Markov Model. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). Vol. Issue 4, pp. 1853-1859. ISSN: 2278-0181 4. Nguyễn Hùng Cường and Huỳnh Quyết Thắng (2014). Sử dụng mô hình độ tin cậy PHAM-NORDMAN-ZHANG mô hình hóa chi phí phát hành phần mềm với yếu tố rủi ro. Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ VII – Nghiên cứu ứng dụng CNTT (FAIR), Thái Nguyên 1920/6/2013, pp. 256-264, ISBN 978-604-913-300-8. 5. Nguyen Hung-Cuong, Huynh Quyet-Thang and Le Hai-Trieu (2014). Different Ranking of NHPP Software Reliability Growth Models with Generalised Measure and Predictability. International Journal of Applied Information Systems, Series Volume 7, Number 11, November 2014. ISSN 2249: 0868. pp. 1-6. DOI: 10.5120/ijais14-451257. 6. Nguyen Hung-Cuong, Huynh Quyet-Thang (2014) New NHPP SRM Based On Generalized S-Shaped Fault-Detection Rate Function. International Conference on Nature of Computation and Communication, November 24–25, 2014 Ho Chi Minh City, Vietnam. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, Volume 144, Springer 2015, ISBN 978-3-319-15391-9, pp. 121-221. DOI 10.1007/978-3-319-15392-6_21. Series ISSN 1867-8211. (Thomson ISI – Proceedings) 121 PHỤ LỤC Phụ lục A. Cài đặt tính toán hai mô hình ngôn ngữ Matlab Chúng giới thiệu mã nguồn file Matlab nói đến mục 3.2.5.2. A.1. Mô hình thứ  dlamda_da_lamda.m function y = dlamda_da_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y = 1/a; end  dlamda_db_lamda.m function y = dlamda_db_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y1 = k*n*n*(b*k*t_i-1); y2 = n*exp(b*t_i)*(3*b*k*t_i-k-b*t_i-1); y3 = exp(2*b*t_i)*(b*t_i-1); y4 = ((-b)*(exp(b*t_i)+n)*(exp(b*t_i)+k*n)); y = (y1+y2+y3)/y4; end  dlamda_dk_lamda.m function y = dlamda_dk_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y1 = (exp(b*t_i)+k*n)*log((exp(b*t_i)+n)/(1+n)); y2 = -b*t_i*exp(b*t_i)+n-b*k*n*t_i; y3 = exp(b*t_i)+k*n; y = (y1+y2)/y3; end  dlamda_dn_lamda.m function y = dlamda_dn_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y1 = -(k-1)*(exp(b*t_i)*(k*n-n-2)+exp(2*b*t_i)-k*n); y2 = (1+n)*(exp(b*t_i)+n)*(exp(b*t_i)+k*n); y = y1/y2; end  dm_da.m function y = dm_da(t_N,a,b,k,n) y = - exp(-b*k*t_N)*((exp(b*t_N)+n)/(1+n))^(k-1); end  dm_db.m function y = dm_db(t_N,a,b,k,n) y = a*t_N*exp(-b*k*t_N)*((exp(b*t_N)+n)^(k-2)) *(exp(b*t_N)+k*n)/((1+n)^(k-1)); end  dm_dk.m function y = dm_dk(t_N,a,b,k,n) 122 y = (-a)*exp(-b*k*t_N)*(((exp(b*t_N)+n)/(1+n))^(k-1)) *((log((exp(b*t_N)+n)/(1+n)))-b*t_N); end  dm_dn.m function y = dm_dn(t_N,a,b,k,n) y = a*exp(-b*k*t_N)*(k-1)*((exp(b*t_N)+n)^(k-2)) *(exp(b*t_N)-1)/((n+1)^k); end  MainFunction function y = MainFunction(input) %Input parameter a = input(1); b = input(2); k = input(3); n = input(4); %Data set %015_Ohba.txt %t = [10,9,13,11,15,12,18,15,22,25,19,30,32,25,40]; %N = 15; %022_Ehrlich.txt %t = [5.50,7.33,10.08,80.97,84.91,99.89,103.36,113.32,124.71, 144.59,152.40,166.99,178.41,197.35,262.65,262.69,388.36, 471.05,471.50,503.11,632.42,680.02]; %N = 19; %030_Jelinski_Moranda.txt t = [14.75,43.99,9.89,0.07,5.70,7.89,28.79,170.15,26.83,36.15, 28.09,11.80,1.78,12.50,73.08,42.60,9.18,49.43,9.19,64.25, 40.90,3.07,0.75,13.36,23.02,143.31,55.46,75.57,34.31]; N = 30; %First equation y(1) = 0; for i = 1:N y(1) = y(1)+dlamda_da_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(1) = y(1)-dm_da(t(N),a,b,k,n); %Second equation y(2) = 0; for i = 1:N y(2) = y(2)+dlamda_db_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(2) = y(2)-dm_db(t(N),a,b,k,n); %Third equation y(3) = 0; for i = 1:N y(3) = y(3)+dlamda_dk_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(3) = y(3)-dm_dk(t(N),a,b,k,n); %Fourth equation y(4) = 0; for i = 1:N y(4) = y(4)+dlamda_dn_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(4) = y(4)-dm_dn(t(N),a,b,k,n); 123 end  Main_Model1.m function Output = Main_Model1(Input) Start_a = 32; Step_a = 2; Stop_a = 40; Start_b = 0.01; Step_b = 0.2; Stop_b = 0.71; Start_k = 0.1; Step_k = 0.2; Stop_k = 0.9; Start_n = 1; Step_n = 2; Stop_n = 21; Count = 0; Solved = 0; tic for a = Start_a:Step_a:Stop_a fid = fopen(strcat('a_', num2str(a), '.txt'),'w'); fprintf(fid,'---\nSession: a = %d \n---\n', a); for b = Start_b:Step_b:Stop_b for k = Start_k:Step_k:Stop_k for n = Start_n:Step_n:Stop_n clc Count = Count+1; toc fprintf('Count = %d\nSolved = %d\na = %f, b = %f, k = %f, n =%f\n', Count, Solved, a, b, k, n); try [x,fval,exitflag]=fsolve(@MainFunction,[a,b,k,n], optimset('Display','off','MaxFunEvals', 1000000,'MaxIter', 1000)); catch exception throw(exception) end if exitflag == Solved = Solved+1; fprintf(fid,'%10d | a =%3.5f, b =%3.5f, k = %3.5f, n = %3.5f |\t a* = %3.5e, b* = %3.5e, k* = %3.5e, n* = %3.5e\n', Count, a, b, k, n, x(1), x(2), x(3), x(4)); end end end end time = toc; fprintf(fid,'---\nComplete session: a = %d \nCount = %d\n Solved = %d\nRun time: %ds\n---\n', a,Count,Solved,time); fclose(fid); end Output = 1; end A.2. Mô hình thứ hai  dlamda_da_lamda.m function y = dlamda_da_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y = 1/a; end  dlamda_db_lamda.m function y = dlamda_db_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y1 = k*n*n*(b*b*k*k*n*t_i*t_i-3*b*k*n*t_i-b*k*t_i+n+1); 124 y2 = n*exp(b*t_i)*(k*(-b*b*n*t_i*t_i-5*b*n*t_i-3*b*t_i+n+1) +b*k*k*n*t_i*(3*b*t_i-2)+(n+1)*(b*t_i+1)); y3 = exp(2*b*t_i)*(b*b*k*n*t_i*t_i-b*n*t_i*(2*k+1)+n -b*t_i+1); y4 = (-b)*(exp(b*t_i)+n)*(exp(b*t_i)+k*n)*(b*k*n*t_i-n-1); y = (y1+y2+y3)/y4; end  dlamda_dk_lamda.m function y = dlamda_dk_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y1 = n*n*(b*b*k*k*t_i*t_i-3*b*k*t_i + 1); y2 = n*(b*b*k*t_i*t_i*exp(b*t_i)-b*t_i*(2*exp(b*t_i)+k)+1); y3 = -(exp(b*t_i)+k*n)*(b*k*n*t_i-n-1)*log(exp(b*t_i)+n) -b*t_i*exp(b*t_i); y4 = -(exp(b*t_i) + k*n)*(b*k*n*t_i - n - 1); y = (y1+y2+y3)/y4; end  dlamda_dn_lamda.m function y = dlamda_dn_lamda(t_i,a,b,k,n,N) y1 = k*n*(b*k*k*n*t_i - k*n - k + 1); y2 = exp(b*t_i)*(3*b*k*k*n*t_i-b*k*n*t_i-3*n*k-2*k+n+2); y3 = exp(2*b*t_i)*(b*k*t_i-1); y4 = (exp(b*t_i)+n)*(exp(b*t_i)+k*n)*(b*k*n*t_i-n-1); y = (y1+y2+y3)/y4; end  dm_da.m function y = dm_da(t_N,a,b,k,n) y = (exp(-b*k*t_N))*(((exp(b*t_N))+n)^(k-1))*((exp(b*t_N))-1 +b*k*n*t_N); end  dm_db.m function y = dm_db(t_N,a,b,k,n) y = (-a)*t_N*(exp(-b*k*t_N))*(((exp(b*t_N))+n)^(k-2)) *((exp(b*t_N))+k*n)*(b*k*n*t_N - n - 1); end  dm_dk.m function y = dm_dk(t_N,a,b,k,n) y = (-a)*(exp(-b*k*t_N))*((exp(b*t_N)+n)^(k-1)) *(b*t_N*(b*k*n*t_N+(exp(b*t_N))-n-1)-(b*k*n*t_N +(exp(b*t_N))-1)* (log(exp(b*t_N) + n))); end  dm_dn.m function y = dm_dn(t_N,a,b,k,n) y = a*(exp(-b*k*t_N))*((exp(b*t_N)+n)^(k-2)) *(b*k*k*n*t_N+exp(b*t_N)*(b*k*t_N+k-1)-k+1); end  MainFunction 125                                 function y = MainFunction(input) %Input parameter a = input(1); b = input(2); k = input(3); n = input(4); %Data set %015_Ohba.txt %t = [10,9,13,11,15,12,18,15,22,25,19,30,32,25,40]; %N = 15; %022_Ehrlich.txt %t = [5.50,7.33,10.08,80.97,84.91,99.89,103.36,113.32,124.71, 144.59,152.40,166.99,178.41,197.35,262.65,262.69,388.36, 471.05,471.50,503.11,632.42,680.02]; %N = 19; %030_Jelinski_Moranda.txt t = [14.75,43.99,9.89,0.07,5.70,7.89,28.79,170.15,26.83,36.15, 28.09,11.80,1.78,12.50,73.08,42.60,9.18,49.43,9.19,64.25, 40.90,3.07,0.75,13.36,23.02,143.31,55.46,75.57,34.31]; N = 30; %First equation y(1) = 0; for i = 1:N y(1) = y(1)+dlamda_da_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(1) = y(1)-dm_da(t(N),a,b,k,n); %Second equation y(2) = 0; for i = 1:N y(2) = y(2)+dlamda_db_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(2) = y(2)-dm_db(t(N),a,b,k,n); %Third equation y(3) = 0; for i = 1:N y(3) = y(3)+dlamda_dk_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(3) = y(3)-dm_dk(t(N),a,b,k,n); %Fourth equation y(4) = 0; for i = 1:N y(4) = y(4)+dlamda_dn_lamda(t(i),a,b,k,n,N); end y(4) = y(4)-dm_dn(t(N),a,b,k,n); end 126  Main_Model2.m  function Output = Main_Model2(Input)  Start_a = 18; Step_a = 2; Stop_a = 24;  Start_b = 0.01; Step_b = 0.1; Stop_b = 0.71;  Start_k = 0.1; Step_k = 0.1; Stop_k = 0.9;  Start_n = 1; Step_n = 1; Stop_n = 20;  Count = 0; Solved = 0; tic  for a = Start_a:Step_a:Stop_a  fid = fopen(strcat('a_', num2str(a), '.txt'),'w');  fprintf(fid,'---\nSession: a = %d \n---\n', a);  for b = Start_b:Step_b:Stop_b  for k = Start_k:Step_k:Stop_k  for n = Start_n:Step_n:Stop_n  clc  Count = Count + 1;  toc  fprintf('Count = %d\nSolved = %d\na = %f, b = %f,  k = %f,n = %f\n', Count, Solved, a, b, k, n);  try  [x,fval,exitflag]=fsolve(@MainFunction,[a,b,k,n],  optimset('Display','off','MaxFunEvals',  1000000,'MaxIter', 1000));  catch exception  throw(exception)  end  if exitflag ==  Solved = Solved+1; fprintf(fid,'%10d | a = %3.5f, b = %3.5f, k = %3.5f, n = %3.5f |\t a* = %3.5e, b* = %3.5e,k* = %3.5e, n* = %3.5e\n', Count, a, b, k, n, x(1), x(2), x(3), x(4));   end  end  end  end  time = toc;  fprintf(fid,'---\nComplete session: a = %d \nCount = %d\n  Solved = %d\nRun time: %ds\n---\n', a,Count,Solved,time);  fclose(fid);  end  Output = 1; end 127 Phụ lục B. Các tập liệu đƣợc dùng để phân tích mô hình thuộc nhóm dựa tiến trình Poisson không đồng B.1. Gói liệu kiểm thử online Ohba (#1) Một gói liệu kiểm thử online nhỏ, có sẵn từ năm 1980 Nhật Bản Ohba cung cấp [60], thể Bảng B.1 (bộ liệu #1). Kích thước phần mềm có khoảng 40.000 dòng mã lệnh. Thời gian thử nghiệm đo sở số ca chạy kiểm thử phân tích kết quả. Các cặp thời gian quan sát số lượng lỗi tích lũy phát trình bày Bảng B.1. Bảng liệu bao gồm cột: thời gian kiểm thử theo ngày, số thất bại ngày tổng tích lũy số thất bại đến ngày đó. Thời gian Bảng B.1. Gói liệu kiểm thử online Ohba (1980) (#1) Tổng Tổng Số thất Thời Số thất Thời Số thất tích tích bại gian bại gian bại lũy lũy 2 12 15 1 19 16 10 21 17 1 11 22 18 12 24 19 13 26 20 11 14 30 21 Tổng tích lũy 31 37 38 41 42 45 46 B.2. Hệ thống truyền thông online Phạm Hoàng (#2) Dự án hệ thống truyền thông online Công ty Phần mềm ABC hoàn thành vào năm 2000 Mỹ, theo Phạm Hoàng [27]. Dự án bao gồm đơn vị quản lý, kỹ sư phần mềm chuyên giao diện người dùng mười kỹ sư phần mềm/kiểm thử viên. Thời gian phân bố bốn giai đoạn trình phát triển phần mềm dự án cóthể mô tả sau. Pha Phân tích Thiết kế Lập trình Kiểm thử Số tuần 13 12 Các liệu thu thập khoảng thời gian 12 tuần, thời gian phiên kiểm thử bắt đầu dừng lại nhiều lần. Các lỗi phát chia thành dạng để giúp đội phát triển kiểm thử xếp giải yêu cầu sửa đổi quan trọng đầu tiên, dựa theo mức độ nghiêm trọng vấn đề.  Dạng vấn đề nghiêm trọng (most severe problem).  Dạng vấn đề lớn (major problem).  Dạng vấn đề nhỏ (minor problem). 128 Tập liệu #2, tương ứng với tuần, bao gồm ba loại lỗi: 1, 3. Thời gian quan sát (tuần) số lượng lỗi phát tuần thể Bảng B.2. Bảng B.2. Hệ thống truyền thông online Pham (2000) (#2) Tuần Dạng Dạng Dạng Tuần Dạng Dạng Dạng 10 3 0 1 4 10 6 11 0 10 15 12 B.3. Tập liệu Misra (#3) Một tập liệu thất bại lấy từ Misra [70] năm 1983 IBM đưa Bảng B.3, bao gồm ba loại lỗi: quan trọng, lớn nhỏ. Thời gian quan sát tính tuần bao gồm thời gian kiểm thử tổng tích lũy quy đổi sang ngày. Số lượng thất bại phát tuần thể Bảng B.3. Bảng B.3. Tập liệu Misra (1983) (#3) STT Số Tổng Lỗi t.lũy Quan STT Vừa Nhỏ trọng 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 62.5 44 40 68 62 66 73 73.5 92 71.4 64.5 64.7 36 54 39.5 68 61 62.6 98.7 2.6 4.4 6.1 8.9 11.5 14.2 17.3 20.3 24.2 27.1 29.8 32.5 34 36.3 37.9 40.7 43.3 45.9 50 0 0 0 0 0 0 0 0 1 3 3 5 2 5 4 3 10 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 Số Tổng t.lũy 25 51.1 12 51.6 55 53.8 49 55.9 64 58.6 26 59.6 66 62.4 49 64.4 52 66.6 70 69.5 84.5 73 83 76.5 60 79 72.5 82 90 85.8 58 88.2 60 90.7 168 97.7 111.5 102.3 Lỗi Quan Vừa Nhỏ trọng 0 0 0 0 0 1 0 0 2 2 2 2 1 11 B.4. Hệ thống liệu chiến thuật Hải quân Hoa Kỳ Goel (#4) Tập liệu phần mềm, liệt kê Bảng B.4, chiết xuất từ thông tin thất bại việc phát triển phần mềm cho hệ thống đa máy tính thời gian thực phức tạp trung tâm lập trình máy tính thuộc hệ thống liệu chiến thuật Hải 129 quân Mỹ, Goel [6]. Phần mềm bao gồm 38 module dự án khác nhau. Khoảng thời gian chia thành bốn pha: pha sản xuất, pha kiểm thử, pha người dùng pha kiểm thử tiếp theo. 26 thất bại phần mềm tìm thấy pha sản xuất, pha kiểm thử thất bại cuối tìm thấy vào ngày 04 tháng năm 1971. Một thất bại quan sát pha người dùng tháng năm 1971 hai thất bại pha kiểm thử vào năm 1971. Dữ liệu bao gồm thời gian hai lỗi liên tiếp tổng tích lũy thời gian, thời điểm ∑ . xác xảy thất bại Bảng B.4. Hệ thống liệu chiến thuật Hải quân Hoa Kỳ Goel (1979) (#4) ∑ STT 12 11 21 32 36 43 45 50 58 63 27 28 87 47 337 384 32 258 798 33 16 814 ∑ STT Pha sản xuất 70 71 77 78 87 91 92 95 98 Pha kiểm thử 29 12 396 30 405 Pha ngƣời dùng 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ∑ STT 19 20 21 22 23 24 25 26 11 33 91 104 105 116 149 156 247 249 250 31 135 540 Pha tái kiểm thử 34 35 849 B.5. Dữ liệu dự án phần mềm công ty Tandem (#5) Bảng B.5. Dữ liệu dự án phần mềm công ti Tandem (1996) (#5) Thời gian Số Số lỗi Thời gian Số Số lỗi kiểm thử (tuần) CPU phát kiểm thử (tuần) CPU phát 519 16 11 6,539 81 968 24 12 7,083 86 1,430 27 13 7,487 90 1,893 33 14 7,846 93 2,490 41 15 8,205 96 3,058 49 16 8,564 98 3,625 54 17 8,923 99 4,422 58 18 9,282 100 5,218 69 19 9,641 100 10 5,823 75 20 10,000 100 130 Tập đoàn máy tính Tandem nhà sản xuất chiếm ưu lĩnh vực hệ thống máy tính chịu lỗi cho mạng lưới trung tâm chuyển mạch cho ATM, ngân hàng, thị trường chứng khoán điện thoại. Công ty thành lập vào năm 1974 tồn độc lập năm 1997, phận Hewlett Packard. Tập liệu phát hành đưa Bảng B.5 từ bốn phiên sản phẩm phần mềm Tandem, Wood [4]. Thời gian kiểm thử tính số CPU tuần. B.6. Gói liệu phần mềm online phát triển IBM (#6) Số liệu báo cáo Ohba [60] ghi nhận từ trình kiểm thử gói phần mềm nhập liệu trực tuyến phát triển IBM. Bảng B.6 cho thấy thời gian quan sát hai lỗi theo đơn vị ngày tổng tích lũy thời gian ∑ . Bảng B.6. Gói liệu phần mềm online phát triển IBM (1984)(#6) ∑ STT 10 13 11 10 19 32 43 ∑ STT 15 12 18 15 ∑ STT 58 70 88 103 10 11 12 22 25 19 30 125 150 169 199 ∑ STT 13 14 15 32 25 40 231 256 296 B.7. Dự án hệ thống T AT&T Ehrlich (#7) Dự án hệ thống T AT&T hệ thống mạng lưới quản lý phát triển AT&T nhận liệu từ kiện từ xa, báo động, thông tin hiệu suất tin nhắn chẩn đoán, sau chuyển chúng đến nhà khai thác. Hệ thống đượckiểm thử liệu thất bại thu thập, Ehrlich [89]. Bảng B.7 cho thấy ∑ khoảng thời gian hai thất bại liên thời điểm xảy thất bại tiếp (theo đơn vị thời gian CPU). Bảng B.7. Dự án hệ thống T AT&T Ehrlich (1993) (#7) STT STT STT 5.50 5.50 124.71 11.39 17 388.36 125.67 7.33 1.83 10 144.59 19.88 18 471.05 82.69 10.08 2.75 11 152.40 7.81 19 471.50 0.46 80.97 70.89 12 166.99 14.60 20 503.11 31.61 84.91 3.94 13 178.41 11.41 21 632.42 129.31 99.89 14.98 14 197.35 18.94 22 680.02 47.60 103.36 3.47 15 262.65 65.30 113.32 9.96 16 262.69 0.04 B.8. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Tohma (#8) Phần mềm để theo dõi hệ thống điều khiển thời gian thực Tohma [99] bao gồmkhoảng 200 module module có trung bình 1.000 dòng mã lệnh ngôn ngữ cấp cao FORTRAN. Bảng B.8 ghi lại thất bại phát giai đoạn kiểm thử 111 ngày. 131 Bảng B.8. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Tohma (1991) (#8) Tổng Tổng Tổng Ngày Số lỗi Ngày Số lỗi Ngày Số lỗi tích lũy tích lũy tích lũy 5* 5* 38 15 324 75 469 5* 10* 39 331 76 469 5* 15* 40 15 346 77 470 5* 20* 41 21 367 78 472 6* 26* 42 375 79 472 34 43 381 80 473 36 44 20 401 81 473 43 45 10 411 82 473 47 46 414 83 473 10 49 47 417 84 473 11 31 80 48 425 85 473 12 84 49 430 86 473 13 24 108 50 431 87 475 14 49 157 51 433 88 475 15 14 171 52 435 89 475 16 12 183 53 437 90 475 17 191 54 444 91 475 18 200 55 446 92 475 19 204 56 446 93 475 20 211 57 448 94 475 21 217 58 451 95 475 22 226 59 453 96 476 23 230 60 460 97 476 24 234 61 463 98 476 25 236 62 463 99 476 26 240 63 464 100 477 27 243 64 464 101 477 28 252 65 465 102 477 29 254 66 465 103 478 30 259 67 465 104 478 31 263 68 466 105 478 32 264 69 467 106 479 33 268 70 467 107 479 34 271 71 467 108 479 35 277 72 468 109 480 36 13 293 73 469 110 480 37 19 309 74 469 111 481 B.9. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Lyu (#9) 132 Các liệu ghi chép Lyu [66]. Có tổng cộng 136 lỗi ghi nhận thời gian thất bại cột thứ hai liệt kê Bảng B.9. Dữ liệu bao ∑ . gồm thời gian hai thất bại tổng tích lũy thời gian Bảng B.9. Dữ liệu từ hệ thống điều khiển thời gian thực Lyu (1996) (#9) Lỗi 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 30 113 81 115 91 112 15 138 50 77 24 108 88 670 120 26 114 325 55 242 68 422 180 10 1146 600 15 36 227 65 176 58 457 ∑ Lỗi 33 146 227 342 351 353 444 556 571 709 759 836 860 968 1056 1726 1846 1872 1986 2311 2366 2608 2676 3098 3278 3288 4434 5034 5049 5085 5089 5089 5097 5324 5389 5565 5623 6080 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 79 816 1351 148 21 233 134 357 193 236 31 369 748 232 330 365 1222 543 10 16 529 379 44 129 810 290 300 529 281 160 828 1011 445 296 1755 1064 1783 133 ∑ Lỗi 7843 7922 8738 10089 10237 10258 10491 10625 10982 11175 11411 11442 11811 12559 12559 12791 13121 13486 14708 15251 15261 15277 15806 16185 16229 16358 17168 17458 17758 18287 18568 18728 19556 20567 21012 21308 23063 24127 25910 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 ∑ 2930 1461 843 12 261 1800 865 1435 30 143 108 3110 1247 943 700 875 245 729 1897 447 386 446 122 990 948 1082 22 75 482 5509 100 10 1071 371 790 6150 3321 1045 35338 36799 37642 37654 37915 39715 40580 42015 42045 42188 42296 42296 45406 46653 47596 48296 49171 49416 50145 52042 52489 52875 53321 53443 54433 55381 56463 56485 56560 57042 62551 62651 62661 63732 64103 64893 71043 74364 75409 40 41 42 43 44 45 46 300 97 263 452 255 197 193 6380 6477 6740 7192 7447 7644 7837 86 87 88 89 90 91 92 860 983 707 33 868 724 2323 26770 27753 28460 28493 29361 30085 32408 132 133 134 135 136 648 5485 1160 1864 4116 76057 81542 82702 84566 88682 B.10. Dữ liệu điều khiển lệnh thời gian thực Musa (#10) Tập liệu Bảng B.10 báo cáo Musa [38] dựa liệu thất bại từ hệ thống điều khiển lệnh thời gian thực, biểu diễn cho thất bại trình kiểm thử hệ thống quan sát 25 tính theo thời gian CPU. Số lượng dòng mã lệnh hệ thống 21700 phát triển Phòng thí nghiệm Bell. Bảng B.10. Dữ liệu điều khiển lệnh thời gian thực Musa (1987)(#10) Giờ Số lỗi Tổng t.lũy số lỗi Giờ Số lỗi Tổng t.lũy số lỗi 27 16 11 10 11 27 43 54 64 75 83 84 89 92 10 11 12 13 14 15 16 17 18 5 93 97 104 106 111 116 122 122 127 Giờ Số lỗi Tổng t.lũy số lỗi 19 20 21 22 23 24 25 1 2 1 128 129 131 132 134 135 136 B.11. Dữ liệu kiểm thử hệ thống truyền thông Zhang (#11) Bảng B.11. Dữ liệu kiểm thử hệ thống truyền thông Zhang (2002) (#11) Tuần Tổng th.gian Số lỗi Tổng lỗi 10 11 356 712 1068 1424 1780 2136 2492 2848 3204 3560 3916 1 0 2 1 5 11 13 Tổng th.gian Số lỗi Tổng lỗi 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 4272 4628 4984 5340 5696 6052 6408 6764 7120 7476 1 0 15 19 19 22 22 23 24 24 24 26 12 4992 25 Tuần Pha Pha 416 134 10 11 832 1248 1664 2080 2496 2912 3328 3744 4160 4576 3 4 4 9 10 13 17 19 23 13 14 15 16 17 18 19 20 21 5408 5824 6240 6656 7072 7488 7904 8320 8736 0 30 32 36 37 39 39 39 42 43 Tập liệu #11 báo cáo Zhang [95] dựa liệu kiểm thử hệthống viễn thông. Dữ liệu kiểm thử hệ thống bao gồm hai phiên (giai đoạn 2) thể Bảng B.11. Trong hai lần kiểm thử, kiểm thử tự động kiểm thử người tham gia thực nhiều phiên kiểm thử khác nhau. Dữ liệu cung cấp bao gồm tổng tích lũy thời gian, số lỗi phiên tổng tích lũy số lỗi. 135 [...]... công nghệ hệ thống và phần mềm, độ tin cậy là một trong tám thuộc tính chính của chất lượng phần mềm Hiện tại có hai hướng tiếp cận chính trong việc đo lường và xác định độ tin cậy phần mềm:  Dự đoán độ tin cậy phần mềm: từ các thông số của hệ thống hoặc dự án phát triển sản phẩm phần mềm, dựa vào các kĩ thuật dự đoán nhằm ước tính giá trị độ đo độ tin cậy phần mềm  Đánh giá độ tin cậy phần mềm: từ... Lyu [66]: Độ tin cậy là xác suất một phần mềm không có lỗi hoạt động trong một khoảng thời gian xác định ở điều kiện xác định Với các hệ thống máy tính, khái niệm cơ bản về độ tin cậy có thể được diễn tả bằng một số hình thức cụ thể như "độ tin cậy phần mềm" , "độ tin cậy hệ thống" , "độ tin cậy dịch vụ", "độ sẵn sàng hệ thống" , v.v cho các mục đích khác nhau Rõ ràng, khái niệm độ tin cậy phần mềm liên... cho các mô hình Mục tiêu của việc kiểm tra và giám sát độ tin cậy nhằm giảm thiểu và loại trừ các sự cố của phần mềm như: không hoạt động, hoạt động lỗi, v.v Độ tin cậy là một trong những đặc tính đầu tiên được quan tâm đến khi đánh giá chất lượng một phần mềm Tuy nhiên, độ tin cậy phần mềm chỉ là một độ đo của chương trình phần mềm Để đánh giá các hệ thống máy tính chứa nhiều chương trình phần mềm và... góp phần phát triển lĩnh vực mô hình độ tin cậy hệ thống phần mềm Chúng tôi liệt kê những đóng góp khoa học chính của luận án như sau: Thứ nhất: Nghiên cứu các hướng tiếp cận sử dụng tiến trình Markov trong mô hình hóa độ tin cậy phần mềm, bao gồm: (1) Xây dựng quy trình hoàn chỉnh đánh giá độ tin cậy phần mềm dựa trên tiến trình Markov khi mô hình quá trình hoạt động của phần mềm: tiến trình hoạt động... "Mô hình đánh giá độ tin cậy hệ thống phần mềm" để triển khai các nghiên cứu của mình 2 Mục tiêu nghiên cứu của luận án Từ ứng dụng thực tế của độ tin cậy phần mềm, luận án tập trung vào các mục tiêu:  Xây dựng các mô hình toán học sử dụng để tính toán độ tin cậy phần mềm, gồm cách thức xây dựng mô hình và các tính toán lý thuyết toán học  Đề xuất các kịch bản nhằm áp dụng các mô hình toán học độ. .. vực mô hình hóa độ tin cậy phần mềm đã được triển khai từ thập niên 1970 đến nay, sử dụng các kĩ thuật và lý thuyết toán học khác nhau Các nghiên cứu đó giải quyết hai vấn đề chính:  Xây dựng mô hình toán học nhằm mô hình hóa độ tin cậy phần mềm  Xây dựng kịch bản nhằm áp dụng các mô hình, kĩ thuật để đo lường, xác định độ tin cậy phần mềm Từ sự cần thiết của các nghiên cứu về độ tin cậy phần mềm. .. độ tin cậy phần mềm  Đề xuất và xây dựng các phương thức nhằm ứng dụng độ tin cậy phần mềm trong thực tế 3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Các nghiên cứu trong luận án tập trung vào các đối tượng và phạm vi nghiên cứu sau nằm trong các lĩnh vực sau: xiv  Đối tượng nghiên cứu: - Mô hình toán học lý thuyết độ tin cậy phần mềm - Cách thức áp dụng mô hình độ tin cậy phần mềm - Ứng dụng của mô hình độ tin. .. liệu được sử dụng trong quá trình xây dựng mô hình  Các mô hình đánh giá độ tin cậy thông qua tài nguyên dự án: độ tin cậy của hệ thống được đánh giá từ các thông số về mặt tài nguyên của dự án như số lượng mã nguồn, các biểu đồ biểu diễn, v.v  Các mô hình đánh giá độ tin cậy thông qua phân tích đặc tính của quá trình phát hiện lỗi: độ tin cậy của hệ thống được tính toán dựa trên các đặc tính của... Nhóm các mô hình dựa trên tiến trình Markov - Nhóm các mô hình dựa trên tiến trình Poisson không đồng nhất 1.3 Các hƣớng tiếp cận đánh giá độ tin cậy hệ thống phần mềm Ở các mục trước, chúng tôi đã giới thiệu những lý thuyết cơ bản được sử dụng trong nghiên cứu về mô hình hóa độ tin cậy phần mềm, gồm các kiến thức toán học sử 9 dụng trong mô hình hóa và khái niệm, tính chất của độ tin cậy phần mềm Áp... cho giá trị độ tin cậy phần mềm và các tính toán về lý thuyết cho các trường hợp tham số nhận các giá trị khác nhau Tiến hành thực nghiệm trên hệ thống thực BKOJ để đánh giá phương pháp đề xuất Thứ hai: Nghiên cứu các hướng tiếp cận sử dụng tiến trình Poisson không đồng nhất trong mô hình hóa độ tin cậy phần mềm, bao gồm: xvii (1) Xây dựng độ đo tổng hợp trong đánh giá và so sánh các mô hình độ tin cậy