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公开(公告)号：CN112988564A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110090904.8
申请日：2021-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种考虑成本‑可靠性的SRGM决策模型及其构建方法，所述考虑成本‑可靠性的SRGM决策模型的构建方法包括：问题的形式化描述；拟合与预测结果标准化处理：设定SRGM性能评测合计共有M+N+1个标准；SRGM评价体系结构树构建；基于TOPSIS的SRGM决策算法构建：构建考虑成本‑可靠性的SRGM评价与选择算法SESABCRC。本发明结合已有决策评估数据的拟合信息，充分考虑模型拟合与预测信息的RE值。实验结果和分析表明，本发明的模型和算法可以较好地进行SRGM的性能评价与选择，为对涵盖测试资源与成本管控和最优发布时间抉择等在内的软件开发活动提供重要决策支持。
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公开(公告)号：CN112817842B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110090910.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F11/36 , G06F18/241
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，公开了一种不完美排错SRGM决策方法、系统、介质、设备及应用，包括：对实际测试过程与SRGM的研究本质一致性进行分析，建立分类视角下的SRGM归类集合；从矩阵分析的角度形式化描述SRGM评价与选择问题，获得加权标准化决策矩阵；建立基于明考斯基距离的双最优化排序方法，对模型的性能进行综合评价，给出SRGMs间的性能偏序关系；验证和阐释模型性能之间的排序，并进行参数敏感性分析。本发明通过在真实的失效数据集上进行实验和分析，检验所提出方法的有效性，为定量决策模型提供了有力支持。实验表明，本发明提出的双最优化排序方法MMIMMD可以较好地对模型进行多维度评估。
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公开(公告)号：CN112817842A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110090910.3
申请日：2021-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于软件测试技术领域，公开了一种不完美排错SRGM决策方法、系统、介质、设备及应用，包括：对实际测试过程与SRGM的研究本质一致性进行分析，建立分类视角下的SRGM归类集合；从矩阵分析的角度形式化描述SRGM评价与选择问题，获得加权标准化决策矩阵；建立基于明考斯基距离的双最优化排序方法，对模型的性能进行综合评价，给出SRGMs间的性能偏序关系；验证和阐释模型性能之间的排序，并进行参数敏感性分析。本发明通过在真实的失效数据集上进行实验和分析，检验所提出方法的有效性，为定量决策模型提供了有力支持。实验表明，本发明提出的双最优化排序方法MMIMMD可以较好地对模型进行多维度评估。
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公开(公告)号：CN112988564B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110090904.8
申请日：2021-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于计算机软件技术领域，公开了一种考虑成本‑可靠性的SRGM决策模型及其构建方法，所述考虑成本‑可靠性的SRGM决策模型的构建方法包括：问题的形式化描述；拟合与预测结果标准化处理：设定SRGM性能评测合计共有M+N+1个标准；SRGM评价体系结构树构建；基于TOPSIS的SRGM决策算法构建：构建考虑成本‑可靠性的SRGM评价与选择算法SESABCRC。本发明结合已有决策评估数据的拟合信息，充分考虑模型拟合与预测信息的RE值。实验结果和分析表明，本发明的模型和算法可以较好地进行SRGM的性能评价与选择，为对涵盖测试资源与成本管控和最优发布时间抉择等在内的软件开发活动提供重要决策支持。
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