Главная страница Случайная лекция Мы поможем в написании ваших работ! Порталы: БиологияВойнаГеографияИнформатикаИскусствоИсторияКультураЛингвистикаМатематикаМедицинаОхрана трудаПолитикаПравоПсихологияРелигияТехникаФизикаФилософияЭкономика Мы поможем в написании ваших работ! |
Математические модели надёжности комплексов программМатематические модели позволяют оценивать характеристики ошибок в программах и прогнозировать их надёжность при проектировании и эксплуатации. Модели имеют вероятностный характер, и достоверность прогнозов зависит от точности исходных данных и глубины прогнозирования по времени. Эти математические модели предназначены для оценки: - показателей надёжности комплексов программ в процессе отладки; - количества ошибок, оставшихся невыявленными; - времени, необходимого для обнаружения следующей ошибки в функционирующей программе; - времени, необходимого для выявления всех ошибок с заданной вероятностью. Использование моделей позволяет эффективно и целеустремлённо проводить отладку и испытания комплексов программ, помогает принять рациональное решение о времени прекращения отладочных работ. В настоящее время предложен ряд математических моделей, основными из которых являются: - экспоненциальная модель изменения ошибок в зависимости от времени отладки; - модель, учитывающая дискретно - понижающуюся частоту появления ошибок как линейную функцию времени тестирования и испытаний; - модель, базирующаяся на распределении Вейбула; модель, основанная на дискретном гипергеометрическом распределении. При обосновании математических моделей выдвигаются некоторые гипотезы о характере проявления ошибок в комплексе программ. Наиболее обоснованными представляются предположения, на которых базируется первая экспоненциальная модель изменения ошибок в процессе отладки и которые заключаются в следующем: 1. Любые ошибки в программе являются независимыми и проявляются в случайные моменты времени. 2. Время работы между ошибками определяется средним временем выполнения команды на данной ЭВМ и средним числом команд, исполняемым между ошибками. Это означает, что интенсивность проявления ошибок при реальном функционировании программы зависит от среднего быстродействия ЭВМ. 3. Выбор отладочных тестов должен быть представительным и случайным, с тем чтобы исключить концентрацию необнаруженных ошибок для некоторых реальных условий функционирования программы. 4. Ошибка, являющаяся причиной искажения результатов, фиксируется и исправляется после завершения тестирования либо вообще не обнаруживается. Из этих свойств следует, что при нормальных условиях эксплуатации количество ошибок, проявляющихся в некотором интервале времени, распределено по закону Пуассона. В результате длительность непрерывной работы между искажениями распределена экспоненциально. Предположим, что в начале отладки комплекса программ при = 0 в нём содержалось ошибок. После отладки в течении времени осталось ошибок и устранено n ошибок ( ). При этом время соответствует длительности исполнения программ на вычислительной системе (ВС) для обнаружения ошибок и не учитывает простои машины, необходимые для анализа результатов и проведения корректировок. Интенсивность обнаружения ошибок в программе dn/dτи абсолютное количество устранённых ошибок связываются уравнением , где k- коэффициент. Если предположить, что в начале отладки при τ= 0 отсутствуют обнаруженные ошибки, то решение уравнения имеет вид Количество оставшихся ошибок в комплексе программ пропорционально интенсивности обнаружения dn/dτс точностью до коэффициента к. Время безотказной работы программ до отказа Т или наработка на отказ, который рассматривается как обнаруживаемое искажение программ, данных или вычислительного процесса, нарушающее работоспособность, равно величине, обратной интенсивности обнаружения отказов (ошибок): Если учесть, что до начала тестирования в комплексе программ содержалось ошибок и этому соответствовала наработка на отказ , то функцию наработки на отказ от длительности проверок можно представить в следующем виде: ; Если известны моменты обнаружения ошибок и каждый раз в эти моменты обнаруживается и достоверно устраняется одна: ошибка, то, используя метод максимального правдоподобия, можно получить уравнение для определения значения начального числа ошибок : , а также выражение для расчёта коэффициента пропорциональности ; В результате можно рассчитать число оставшихся в программе ошибок и среднюю наработку на отказ , т.е. получить оценку времени до обнаружения следующей ошибки. В процессе отладки и испытаний программ для повышения наработки на отказ от до необходимо обнаружить и устранить ошибок. Величина определяется соотношением: ; Выражение для определения затрат времени на проведение отладки, которые позволяют устранить ошибок и соответственно повысить наработку на отказ от значения до , имеет вид: ; Вторая модель построена на основе гипотезы о том, что частота проявления ошибок (интенсивность отказов) линейно зависит от времени испытания между моментами обнаружения последовательных i- й и (i- 1) - й ошибок. , где - начальное количество ошибок; К - коэффициент пропорциональности, обеспечивающий равенство единице площади под кривой вероятности обнаружения ошибок. Для оценки наработки на отказ получается выражение, соответствующее распределению Релея:
где . Отсюда плотность распределения времени наработки на отказ Использовав функцию максимального правдоподобия, получим оценкудля общего количества ошибок и коэффициента К. Особенностью третьей модели является учёт ступенчатого характера изменения надёжности при устранении очередной ошибки. В качестве основной функции рассматривается распределение времени наработки на отказ P(t). Если ошибки не устраняются, то интенсивность отказов является постоянной, что приводит к экспоненциальной модели для распределения: Отсюда плотность распределения наработки на отказ Т определяется выражением: где и - среднее время наработки на отказ, т.е. Здесь - среднее время наработки на отказ. Для аппроксимации изменения интенсивности от времени при обнаружении и устранении ошибок используется функция следующего вида: ; Если 0 < β< 1, то интенсивность отказов снижается по мере отладки или в процессе эксплуатации. При таком виде функции λ(t) плотность функции распределения наработки на отказ описывается двухпараметрическим распределением Вейбулла: . Распределение Вейбулла достаточно хорошо отражает реальные зависимости при расчёте функции наработки на отказ.
Дата добавления: 2014-08-09; просмотров: 643; Нарушение авторских прав Мы поможем в написании ваших работ! |