一種基于云模型和模糊聚合的軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及軟件評(píng)價(jià)方法領(lǐng)域,具體是一種基于云模型和模糊聚合的軟件質(zhì)量綜 合評(píng)價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著軟件產(chǎn)品應(yīng)用的日益普及,市場(chǎng)對(duì)軟件產(chǎn)品質(zhì)量的要求不斷提高。如何評(píng)價(jià) 軟件質(zhì)量的好壞成為用戶、軟件工程師和軟件組織的管理者最為關(guān)屯、的問(wèn)題h'6^。因?yàn)檐浖?質(zhì)量的評(píng)價(jià)結(jié)果不僅可W指導(dǎo)用戶購(gòu)買(mǎi)和使用軟件,而且也可W指導(dǎo)軟件開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)出高 質(zhì)量的軟件產(chǎn)品。目前對(duì)于軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究主要集中在兩個(gè)方面:
[0003] (1)層次分析法(Anal}ftichierarchyprocess,AHP);其主要思想是根據(jù)某種標(biāo) 準(zhǔn)對(duì)影響軟件質(zhì)量的各種因素進(jìn)行分解,形成不同的層次,然后由各專家對(duì)同層次的因素 兩兩比對(duì),得出對(duì)比矩陣。
[0004] (2)模糊綜合評(píng)判方法;其主要思想是采用模糊數(shù)學(xué)中構(gòu)造隸屬度函數(shù)的方法對(duì) 指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行模糊處理,W保證依據(jù)該評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)作出的評(píng)價(jià)更加符合人們的思維方 式。
[000引在AHP方法中,當(dāng)同一層次的比較因素較多時(shí),專家容易出現(xiàn)矛盾或混亂的判斷, 且對(duì)比矩陣龐大、復(fù)雜度高;在模糊綜合評(píng)判方法中,隸屬度函數(shù)的構(gòu)造是一個(gè)比較困難和 復(fù)雜的過(guò)程。而且,該些方法大都要求各評(píng)價(jià)專家考慮相同的評(píng)價(jià)指標(biāo)集來(lái)給出個(gè)體的評(píng) 價(jià)信息。然而,在一些現(xiàn)實(shí)的軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)問(wèn)題中,由于評(píng)價(jià)專家常常來(lái)自不同的領(lǐng)域,或 者來(lái)自不同組織和部口,而且每個(gè)專家所具有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)不同,因此,每個(gè)評(píng)價(jià)專家可能 只關(guān)注評(píng)價(jià)指標(biāo)集中自己感興趣和熟悉的若干指標(biāo),如果仍然要求評(píng)價(jià)專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)集 中的所有指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),很容易導(dǎo)致各評(píng)價(jià)專家的評(píng)價(jià)結(jié)果之間差異較大,引起誤判,從而 不利于決策者的最后決斷。
[0006] 例如,對(duì)某一辦公軟件進(jìn)行評(píng)估,評(píng)價(jià)專家由軟件工程師、用戶和管理人員構(gòu)成, 各個(gè)專家會(huì)優(yōu)先考慮自己感興趣的評(píng)價(jià)指標(biāo),如軟件工程師對(duì)軟件本身的功能、可靠性等 進(jìn)行評(píng)價(jià),用戶對(duì)軟件的美觀、操作性、效率等進(jìn)行評(píng)價(jià),而管理人員對(duì)軟件的維護(hù)性、可移 植性等進(jìn)行評(píng)價(jià)。其次,現(xiàn)有的大多數(shù)評(píng)價(jià)方法中,要求各專家的個(gè)人評(píng)價(jià)指標(biāo)集之間是不 重疊的,該種假設(shè)過(guò)于理想化,不符合現(xiàn)實(shí)情況,因?yàn)槟承<抑g的知識(shí)和興趣有可能是 交叉的。
[0007] 合肥工業(yè)大學(xué)的岳峰,蘇兆品,陸陽(yáng)和張國(guó)富,在系統(tǒng)工程與電子技術(shù)(2013, 35 (07) : 1460-1466)"基于模糊軟集合的軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法"中,提出了一種基于偏好 和模糊軟集合的軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法。
[0008] 該方法可W利用模糊軟集合處理不同專家的不同偏好,并對(duì)專家的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行 信息融合,得到軟件質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。
[0009] 上述評(píng)價(jià)方法的不足之處在于,評(píng)判專家對(duì)質(zhì)量特性的評(píng)價(jià)是按照下式所示的固 定評(píng)價(jià)等級(jí)進(jìn)行的。
[0010] H={0, 0. 1,0. 2, 0. 3, 0. 4, 0. 5, 0. 6, 0. 7, 0. 8, 0. 9, 1}
[0011] 在實(shí)際軟件質(zhì)量評(píng)價(jià)中,該種固定的定量值往往很難準(zhǔn)確地表達(dá)專家的觀點(diǎn),最 好的表達(dá)方式應(yīng)該是自然語(yǔ)言(或者至少是含有語(yǔ)言值的規(guī)則表示方法)。用語(yǔ)言方法把 握量的規(guī)定性,比精確表達(dá)更真實(shí)、更具備普遍性,自然語(yǔ)言比數(shù)學(xué)語(yǔ)言更確切、更直接、 更容易理解。
[0012] 因此,該點(diǎn)不足使得現(xiàn)有的質(zhì)量評(píng)價(jià)方法對(duì)軟件評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)結(jié)果不夠科學(xué)、客觀、 公正,準(zhǔn)確性差。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0013] 本發(fā)明的目的是提供一種基于云模型和模糊聚合的軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法,W解 決現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題。
[0014] 為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為:
[0015] 一種基于云模型和模糊聚合的軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法,其特征在于:包括W下步 驟:
[0016] (1)、用戶提供待評(píng)價(jià)軟件集S= {s。S2,…,S。},評(píng)價(jià)指標(biāo)集C= {c。C2,…,cj和 評(píng)價(jià)專家集合Ex= {ex。ex2,…,ex。};
[0017] (2)、每個(gè)評(píng)價(jià)專家exk根據(jù)用戶的評(píng)價(jià)指標(biāo)集,給出個(gè)人評(píng)價(jià)指標(biāo)集 Q=b4,C2V??為。,并根據(jù)個(gè)人評(píng)價(jià)指標(biāo)集對(duì)每個(gè)軟件St給出自然語(yǔ)言定性評(píng)價(jià)結(jié)果 戸i-=說(shuō)')<M;
[0018](3)、基于云模型將專家的定性評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)換成定量評(píng)價(jià)結(jié)果=(乂、4,其轉(zhuǎn)換 過(guò)程包括W下步驟:
[0019] (3. 1)、根據(jù)軟件質(zhì)量評(píng)估要求,設(shè)定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)度空間邸的上下限,W及 選擇評(píng)價(jià)度的離散性或連續(xù)性;
[0020] (3. 2)、根據(jù)評(píng)價(jià)度空間設(shè)計(jì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)云數(shù)字特征值,一般可由各領(lǐng)域?qū)?家根據(jù)自身知識(shí)并結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證得出,也有理論上的取法,即評(píng)價(jià)云的滴值取云朵有 效論域區(qū)間的1/3左右;
[0021] (3. 3)、輸入專家eXk對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)cf的定性評(píng)價(jià)值=說(shuō)、,將利用評(píng)價(jià)值所對(duì)應(yīng) 的評(píng)價(jià)云數(shù)字特征值產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)正態(tài)分布定量值X,產(chǎn)生的方法為:
[0022] x = N0RM巧"En),
[0023] 其中,E,是云滴在論域空間分布的期望;E。是云的滴,代表定性概念不確定性的度 量。
[0024](3. 4)、觸發(fā)帶X條件評(píng)價(jià)云ECa,并由ECa根據(jù)每個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的評(píng)價(jià)云數(shù)字特征值 依次隨機(jī)產(chǎn)生確定度Ui;
[00巧]
[0026] 其中,Exa,En,為評(píng)價(jià)云ECa的期望值和滴;
[0027] (3. 5)、選取確定度最大的y作為條件觸發(fā)帶Y條件評(píng)價(jià)云ECb,并根據(jù):
[0028]
[002引計(jì)算在Exb,Erie條件下的值y 1,其中Exb,Erie為EC B的輸出云期望值和滴;
[0030] (3. 6)、返回步驟(3.3),循環(huán)N次得到N個(gè)云滴yi,通常云滴數(shù)較少時(shí),誤差會(huì)較 大,而云滴數(shù)較多時(shí),誤差會(huì)減少,但計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差,具體實(shí)施時(shí)需要權(quán)衡利弊,根據(jù) 實(shí)驗(yàn)效果綜合考慮;
[003。(3. 7)、根據(jù)N個(gè)云滴心分別計(jì)算樣本平均值:
[0032]
[0033] 一階樣本絕對(duì)中屯、距
[0034] (3.8)、求逆向云的數(shù)字特征值,根據(jù)Ey的估計(jì)值與和E。的估計(jì)值 其中,馬即為專家exk對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)cf的定性 ,
評(píng)價(jià)的定量轉(zhuǎn)換值,令與;
[00巧](4)、對(duì)所有專家的定量評(píng)價(jià)矩陣進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,從而得到最終的評(píng)估 結(jié)果。
[0036] 所述的一種基于云模型和模糊聚合的軟件質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)方法,其特征在于:步驟 (4)中數(shù)據(jù)融合過(guò)程包括W下步驟:
[0037](4. 1)、將待評(píng)價(jià)軟件關(guān)于每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)信息表示成模糊軟集合 化,Ck)的形式:
[0038]
[00測(cè) (4.。、依次對(duì)模糊軟集合化,Cl)、化,C2)、…、化,Cm)進(jìn)行"AND"運(yùn)算,運(yùn)算 結(jié)果用佑巧表不,則;
[0040]佑,巧=佑,C1XC2X…XCn)=(Fl'Ci)八(F2,C2)八…八(Fm'Cm)
[0041]而且對(duì)V(<f'|,與,…,。e C|XQX…XC,",有;
[004引G均備...,馬,,)=巧(如0巧似作..0巧,(0
[0043]佑巧中的參數(shù)由n個(gè)評(píng)價(jià)專家的評(píng)價(jià)指標(biāo)集Cl,C2,…,Cm合成得到的。如果佑E) 中共有L個(gè)合成后的參數(shù),設(shè)E=柄,曰2,…,ej,則佑巧可W表示為:
[0044]
[0045] 其中表示待評(píng)價(jià)軟件St對(duì)于合成后的參數(shù)6j.(j=1,2,…,L)所描述狀態(tài)的 符合程度;
[0046] (4.3)、計(jì)算對(duì)比表押=(別。)。><。,其中:
[0049]顯然ctq是非負(fù)整數(shù),ctU指的是對(duì)于所有的評(píng)價(jià)參數(shù),軟件S,的綜合評(píng)價(jià)值高 于軟件Sy的評(píng)價(jià)參數(shù)的個(gè)數(shù);
[0050] (4.4)、由CT計(jì)算每個(gè)待評(píng)價(jià)