Sử dụng chuỗi MARKOV đánh giá độ tin cậy phần mềm WEB BASED

LINK DOWNLOAD MIỄN PHÍ TÀI LIỆU "Sử dụng chuỗi MARKOV đánh giá độ tin cậy phần mềm WEB BASED": http://123doc.vn/document/1040850-su-dung-chuoi-markov-danh-gia-do-tin-cay-phan-mem-web-based.htm

5
không biết trước và nhiệm vụ là xác định các tham số ẩn từ các
tham số quan sát được, dựa trên sự thừa nhận này.:
Một mô hình Markov ẩn bao gồm các thông số sau:
1) Số trạng thái ‘state’ N có trong mô hình và các trạng thái
này là ẩn. Với giá trị tương ứng S=(S
1
, …., S
N
) gọi là tập tất cả
các trạng thái ẩn.
2) A= [a
ij
] xác suất chuyển trạng thái.
3) p= [p
i
] xác suất khởi trạng.
4) q
t
- Trạng thái ở thời điểm t.
5) O
t
(ký hiệu) Quan sát tại thời điểm t.
1.1.2 Tính chất chuỗi Markov
Đặc điểm của một xích Markov được biểu diễn bởi phân
bố điều kiệnP(X
n+1
|X
n
)đó là xác suất chuyển dịch của quy
trình.Xác suất của một chuyển dịnh trong hai, ba, hoặc nhiều
bước hơn được rút ra từ xác suất chuyển dịch một bước và
thuộc tính Markov[25]:
P(X
n+1
|X
n
)=
∫

(


,

| 

)


=
∫

(


|


)
(

|

)

(1.4)
Tương tự,
P(X
n+3
|X
n
)=
∫

(


)
|

∫

(


|


)
(
(


|


)





(1.5)
Xác suất biên (marginal distribution) P(X
n
) là phân bố trên
các trạng thái tại thời điểm n. Phân bố ban đầu là P(X
0
). Sự tiến
6
hóa của quy trình qua một bước được mô tả bằng công thức:
P(X
n+1
) =
∫

(


|

)
|
(


)


(1.6)
1.1.3 Ứng dụng của chuỗi Markov
Các hệ thống Markov xuất hiện nhiều trong vật lí, đặc biệt
là cơ học thống kê. Chuỗi Markov có thể dùng để mô hình hóa
nhiều quá trình trong lí thuyết hàng đợi và thống kê.
PageRank của một trang web dùng bởi Google được định
nghĩa bằng một chuỗi Markov
Chuỗi Markov cũng có nhiều ứng dụng trong mô hình sinh
học, đặc biệt là trong tiến trình dân số.
Một ứng dụng của chuỗi Markov gần đây là ở thống kê địa
chất.
Chuỗi Markov cũng có thể ứng dụng trong nhiều trò game.
Trong ngành quản lý đất đai: người ta còn ứng dụng GIS,
RS và chuỗi Markov vào phân tích sự thay đổi sử dụng đất
(land use change).
1.2 Tổng quan và giới hạn những dự đoán ban đầu về độ
tin cậy của phần mềm trong giai đoạn thiết kế kiến trúc.
1.2.1 Giới thiệu
Độ tin cậy miền giới hạn an toàn và hệ thống độ tin cậy có
liên quan là những điều quan trọng hàng đầu dựa trên hệ thống
7
máy tính. Vì thế, phần mềm sử dụng trong các hệ thống phải
đáng tin cậy.
Những lý do mà các mô hình độ tin cậy này không đủ mạnh
để vượt trội trong việc loại bỏ các sự cố trong môi trường phần
mềm là:
1) Các quan niệm sai lầm về hiện tượng lỗi và hỏng hóc. [20]
2) Các thông số mô hình hóa không chính xác.
3) Khó khăn trong việc lựa chọn các mô hình độ tin cậy.
4) Khó khăn trong việc xây dựngcấu trúc phần mềm hệ thống.
1.2.2 Tổng quan các kỹ thuật hiện có
Luận văn này sẽ kế thừa ý tưởng của mô hình trên để xây
dựng mô hình tính toán độ tin cậy và đề xuất hướng giải quyết
cho mô hình. Các bước chính mà mô hình đã đề xuất sẽ được
thực hiện như sau:
o Giai đoạn 1:Xác định tập hợp các trạng thái S dựa vào chi
tiết mô hình kiến trúc.
o Giai đoạn 2:Xác định được các xác suất chuyển trạng thái
để từ đó xây dựng nên mô hình về độ tin cậy của hệ thống.
o Giai đoạn 3:Áp dụng các mô hình tính toán để xác định,
ước đoán về độ tin cậy của hệ thống.
8
1.2.3 Các hạn chế
Phần này nêu lên những hạn chế của các kỹ thuật phân tích
dựa trên cấu trúc và dựa trên trạng thái phổ biến. Những hạn
chếcủa các phương pháp tiếp cận hiện tại có thể được phân loại
theo: 1) modeling (mô hình hóa), 2) analysis (phân tích), 3)
parameter estimation (các tham số ước lượng), 4) validation
(xác thực) và 5) optimization (tối ưu hóa).
1.2.3.1 Các hạn chế mô hình hóa
1.2.3.2Các hạn chế phân tích
1.2.3.3 Các hạnchế tham số ước lượng
1.2.3.4Các hạn chế xác thực
1.2.3.5 Các hạn chế tối ưu hóa
1.2.4 Giải pháp đề xuất để giải quyết các hạn chế
Ở phần này, đầu tiên chúng ta giới thiệu sự cần thiết của
việc dự báo ban đầu độ tin cậy phần mềm. Tiếp đến chúng ta
đưa ra cái nhìn tổng quan về các phương pháp tiếp cận hiện có
của phần mềm dự đoán độ tin cậy ban đầu, và mô tả tính thông
dụng và khác biệt của những phương pháp tiếp cận này. Sau
đó, chúng ta đã dự kiến các phương pháp tiếp cận mà có thể
giúp trong việc giải quyết các hạn chế được trình bày.
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP KỊCH BẢN DỰ
ĐOÁN ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM
9
2.1. Giới thiệu chung
Độ tin cậy là một đặc trưng động của hệ thống, nó là một
hàm của số các thất bại phần mềm
Kỹ thuật độ tin cậy phần mềm là một khía cạnh quan
trọng của rất nhiều những nỗ lực phát triển hệ thống.
Kịch bản (Scenarios) đã được sử dụng phổ biến như là
phương thức để thu thập các yêu cầu hành vi hệ thống.
Cách tiếp cận này bắt đầu với một tập hợp các scenarios và
high-level message sequence chart – biểu đồ trình tự tin nhắn
cấp cao (HMSC).
2.2. Quy trình chi tiết kỹ thuật kịch bản
2.2.1 Scenarios (Các kịch bản)
Các ký hiệu Scenario ví dụ như Message Sequence Charts
(Biểu đồ trình tự tin nhắn) được sử dụng ở giai đoạn đầu phát
triển chotài liệu. Các kịch bản một phần mô tả về cách các
thành phần tương tác để cung cấp chức năng mức hệ
thống.Khái niệm cơ bản của sự hợp thành kịch bản là các kịch
bản đơn có thể được sử dụng như xây dựng các khối mô tả mới
phức tạp hơn, kịch bản hơn. Dãy hành vi đơn giản được mô tả
bằng cách sử dụng Basic Message Sequence Charts (BMSCs).
(Biểu đồ tuần tự tin nhắn cơ bản)BMSC được hình thành bởi
các đường dọc đại diện cho dòng thời gian thành phần và mũi
tên nằm ngang đại diện cho mối tương tác giữa các thành
10
phần.Mối tương tác là một thông tin liên lạc đồng bộ giữa các
thành phần.
HMSC cấp cao (HMSC) là một cấu trúc cú pháp được áp
dụng rộng rãi để nô tả thành phần scenario.Một HMSC là một
đồ thị có hướng, có các nút liên quan tới BMSCs và các cạnh
của chúng chứng tỏ rằng sự sắp xếp của BMSCs có thể chấp
nhận. HMSCs cho phép các bên liên quan sử dụng lại các kịch
bản bên trong một chi tiết kỹ thuật và giới thiệu các trình tự,
các vòng lặp, và những thay thế luân phiên của BMSCs.
2.2.2. Mô hình tin cậy hướng người sử dụng Cheung
Để dự đoán độ tin cậy của hệ thống phần mềm, chúng ta
cần một mô hình tin cậy thể hiện độ tin cậy của hệ thống. Việc
sử dụng phương pháp tiếp cận của Cheung, độ tin cậy của hệ
thống có thể được tính toán như là một chức năng của cả các
thuộc tính xác định của cấu trúc chương trình và các thuộc tính
ngẫu nhiên của việc sử dụng và sự thất bại các thành phần của
nó.Mô hình Cheung là một mô hình độ tin cậy Markov sử dụng
một chương trình luồng biểu đồ để miêu tả cấu trúc của hệ
thống.
2.3. Phân tích độ tin cậy sử dụng kịch bản và chuỗi Markov
Bốn giả định chính làm cơ sở cho phương pháp dự đoán độ
tin cậy:
11
i. Việc chuyển giao kiểm soát giữa các thành phần có thuộc
tính Markov.
ii. Sự thất bại hoàn toàn độc lập trong suốt quá trình chuyển
đổi.
iii. Một thông điệp từ thành phần C tới thành phần C' thể hiện
một sự dẫn ra bởi C của một dịch vụ được cung cấp bởi C'.
iv. Chỉ có duy nhất một kịch bản ban đầu và một kịch bản cuối
cùng cho hệ thống trong HMSC.
2.3.1. Các chú thích kịch bản
Trong bước đầu tiên, chúng tadiễn giải các kịch bản (tức
là, HMSC và các BMSCs) với hai loại xác suất,xác suất của
quá trình chuyển đổi giữa các kịch bản PTS
ij
và độ tin cậy của
các thành phần RC.
2.3.2. Tổng hợp xác suất LTS
Bước thứ hai trong phương pháp này là tổng hợp một xác
suất LTS từ các thông số kĩ thuật của kịch bản được diễn giải.
Bao bao gồm các bước sau:
1) Đối với mỗi thành phần C
i
và mỗi S
j
BMSC, một hệ thống
chuyển tiếp có nhãn (LTS) C
i
S
j
được dựng bằng cách chiếu các
chế độ địa phương của C
i
trong S
j
.
2) Đối với mỗi thành phần C
i
, Bộ LTSs đã dựng cho C
i
ở bước
1 được hợp thành vào trong thành phần LTS cho C
i
theo cấu
trúc của HMSC, với các chuyển tiếp ẩn (các hành động τ) liên
12
kết với trạng thái cuối cùng của C
i
S
j
để bắt đầu trạng thái C
i
S
j'

bất cứ khi nào có sự chuyển đổi từ S
j
đến S
j'
trong HMSC. Kết
quả LTS bao gồm một trạng thái bắt đầu mới tương ứng với
trạng thái bắt đầu của HMSC.
3) Mỗi thành phần LTS xây dựng trong bước 2 được giảm bớt
vết tương đương tất định, LTS cực tiểu. Điều này phù hợp với
sự chọn lựa bị chậm theo tiêu chuẩn ITU MSC.
4) Mô hình kiến trúc cho hệ thống đưa ra như thành phần song
hành với thành phần LTSs thu nhỏ được xây dựng ở bước 3.
2.3.3. Dự đoán độ tin cậy
Trong bước cuối cùng của phương pháp dự đoán, mô hình
kiến trúc tổng hợp trong bước trước đó được giải thích giống
như một mô hình Markov, và chúng tôi áp dụng phương pháp
của Cheung để tính toán độ tin cậy.Đặc biệt, sự chuyển đổi
trọng lượng xác suất của mô hình kiến trúc được ánh xạ vào
một ma trận vuông quá trình chuyển đổi M' mà hàng nhập vào
tổng bằng 1.Điều này được sử dụng như ma trận M' được miêu
tả tại mục 2.2, với N = {E, -1, 0, 1, , n - 1} tập hợp của các
trạng thái trong tổng hợp LTS, thiết bị đầu cuối E của trạng
thái thực hiện chính xác (trạng thái tương ứng C được mô tả
trong mục 2.2), trạng thái lỗi thiết bị đầu – 1 (trạng thái F của
mục 2.2), và trạng thái n - 1 mà từ đó chuyển đổi sang trạng
13
thái E được thực hiện khi hành động kết thúc (trạng thái N
n

của mục 2.2).
2.4. Kịch bản được bao hàm
Kịch bản mô tả hai khía cạnh của một hệ thống.Một mặt,
chúng mô tả một tập hợp các dấu hiệu của hệ thống có xu
hướng bộc lộ ra ngoài.Mặt khác, nó mô tả các thành phần sẽ
cung cấp mức độ chức năng của hệ thống và giao diện của
chúng.
Sự tồn tại của scenario bao hàm như là một kết quả của
mối quan hệ chặt chẽ giữa hành vi và kiến trúc trong kịch bản
dựa trên sự hỗ trợ về thông số kĩ thuật.
CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY PHẦN
MỀMWEB-BASED
3.1 Đề xuất áp dụng phương pháp kịch bản và chuỗi
Markov trong đánh giá độ tin cậy phần mềm Web-Based.
3.1.1. Giới thiệu
Độ tin cậy của một hệ thống phần mềm được định
nghĩanhư khả năng thực hiện các chức năng cần thiết theo
điều kiện được quy định trong khoảng thời gian xác định.
Trong luận văn này, chúng ta đề cập đến hệ thống phần mềm
đang được thảo luận dưới đây là hệ thống Web-based.
14
Luận văn này đề xuất một phương pháp đánh giá chất
lượng của các thành phần ứng dụng thông qua việc dự đoán độ
tin cậy, khi một mô hình chính thức của các ứng dụng Web có
thể được xác định trong hệ hình thức định hướng đối tượng.
3.1.2. Web và mô hình Markov
Web là một mạng lưới rộng lớn gồm nhiều thành phần
liên kết với nhau.Chúng ta tạo mô hình các thành phần Web
như User, Browser, Server.
Các đối tượng, được khởi tạo từ các lớp, tương tác trong
cách có ý nghĩa thông qua các thông tin.
Mô hình Markov là một trong những công cụ mạnh nhất
hiện có cho các kỹ sư và các nhà khoa học phân tích các hệ
thống.Tính chất Markov phát biểu rằng trạng thái hiện tại của
hệ thống, sự phát triển trong tương lai của hệ thống là độc lập
với quá trình của nó.Mô hình Markov của một thành phần
Web có thể được đại diện bởi một sơ đồ trạng thái. Các trạng
thái đại diện các giai đoạn trong thành phần Web quan sát
được để người dùng và các quá trình chuyển đổi giữa các
trạng thái gán giá trị xác suất. Xác suất được tính từ việc sử
dụng và thông tin hỏng hóc liên quan thu thập được trong dữ
liệu log để duy trì trang web. Chúng ta có thể sử dụng dữ liệu
này như xác suất chuyển đổi ban đầu. Đại diện đại số của mô
hình Markov là một ma trận, được gọi là ma trận chuyển đổi,