Research on application of railway software reliability growth model
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摘要: 分析G-O、Delayed S-shaped、Ohba-Chou及P-N-Z等4个软件可靠性增长模型的特点及适用场景，研究软件失效数据集的可靠性增长趋势分析方法和评价指标，提出一种可靠性增长模型参数计算的优化算法，在理论研究的基础上设计并实现了一款软件可靠性增长模型分析工具（SRGM Tool）。以铁路联锁软件记录的失效数据集为例，研究铁路软件可靠性增长模型应用方法，借助SRGM Tool，运用4种模型对铁路联锁软件进行可靠性评估，根据实验结果，分析并确定了一种适合该软件的可靠性增长模型，验证了方法的有效性，可为铁路软件可靠性分析和故障预测提供参考。Abstract: This paper analyzed the characteristics and applicable scenarios of four software reliability growth models (SRGM), such as G-O, Delayed S-shaped, Ohba- Chou and P-N-Z, studied the reliability growth trend analysis method and evaluation index of software failure data set, put forward an optimization algorithm of SRGM parameter calculation, designed and implemented a SRGM analysis tool (SRGM Tool) on the basis of theoretical research. Taking the failure data set recorded by railway interlocking software as an example, the paper studied the application method of railway SRGM, with the help of SRGM Tool, used four models to evaluate the reliability of railway interlocking software, and according to the experimental results, analyzed and determined a reliability growth model suitable for the software, which verified the effectiveness of the method, and could provide reference for reliability analysis and fault prediction of railway software.
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表 1 4种模型的对比
模型 G-O Delayed S-shaped Ohba-Chou P-N-Z m(t) $ \mathrm{a}(1-{e}^{-bt}) $ $\mathrm{a}\left(1-(1+\mathrm{b}\mathrm{t}){e}^{-bt}\right)$ $\dfrac{N}{1-r}\left(1-{e}^{-\left(1-r\right)bt}\right)$ $\dfrac{a\left[\left(1-{e}^{-bt}\right)\left(1-\dfrac{\alpha }{b}\right)+\alpha t\right]}{1+\beta {e}^{-bt} }$ a(t) $ a $ $ a $ $ \dfrac{a}{1-r}\left[1-r{e}^{-\left(1-r\right)bt)}\right] $ $ a(1+\alpha t) $ b(t) $ b $ $ \dfrac{{b}^{2}t}{1+bt} $ $ b $ $ \dfrac{b}{1+\beta {e}^{-bt}} $ 类型 完美排错 完美排错、S型 不完美排错 不完美排错、S型、凹型 适用场景 测试过程中改动较少 测试过程中发现一定量的错误后才统一进行排错 排错过程中会引入新的错误，但错误检测率恒定 测试人员在测试过程中会不断学习 
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表 2 各模型拟合效果对比
模型 G-O Delayed S-shaped Ohba-Chou P-N-Z 参数 a、b a、b a、b、$ r $ a、b、$ \alpha $、β MSE 20.048604 6.122152 8.989785 1.8637 R-Square 0.973419 0.991883 0.988081 0.997529
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