№37 (Надежность программного обеспечения) (1006294), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Для генерирования случайных исходных данных, соответствующих по своим значениям оценкам R^ij, может быть использована модификация метода Дж. Неймана, заключающаяся в следующем. Сперва генерируются в области допустимых значений исходных данных некоторые случайные значения , распреде­ленные по равномерному закону или по дискретному равномерному закону, если эти данные могут приобре­тать только дискретные значения. Затем проводится про­верка соответствия генерированных значений требуемым значениям моментов по (6.23), (6.24), (6.25), В случае несоответствия отбрасываются некоторые генерирован­ные значения и взамен их генерируются новые и снова проверяется соответствие оценочных моментов требуе­мым значениям и т. д., пока не будет генерирована сово­купность случайных исходных данных, статистически соответствующих встречаемым в процессе эксплуатации данным. Соответствие моментов генерированных случай­ных величин и случайных величин, зафиксированных экспериментально, оценивается но критерию перекрытия доверительных интервалов на те и другие величины.

Вторым существенным составляющим стохастического функционального тестирования является проверка правильности результатов вычислений по генерирован­ным случайным исходным данным.

Проверка правильности может осуществляться путем проверки соответствия эталону; принадлежности облас­ти; по времени выполнения; сравнения с другими (сосед­ними) значениями; через достижения цели (в замкнутом контуре управления).

Наиболее просто проверка правильности осуществля­ется через сравнение с эталоном. Эталоном могут являть­ся вычисления, выполняемые по другой, эквивалентной программе или другому алгоритму. Например, если разработан улучшенный по быстродействию вариант про­граммы, то эталоном может быть исходная программа. Результаты, рассчитанные вручную или содержащиеся в задании (спецификации) к программе, очевидно, слиш­ком немногочисленные для статистический оценок. Если программа составлена на языке не самого высокого уров­ня, то в качестве эталона может быть использована ана­логичная программа, написанная на языке более высо­кого уровня. Составление такой программы менее трудо­емко, а большая ее длина не существенна, поскольку она используется только при тестировании.

Удобным критерием оценки правильности результата вычислений является критерий принадлежности eso некоторой области. Как правило, для каждого результата или даже комбинации результата и, вычисляемых тести­руемой программой, может быть указана область допус­тимых значений, либо исходя из смыслового, физического» содержания результата, либо из его математиче­ских свойств Например, если результат - вес предмета, то он не может быть отрицательным числом: если результат — количество каких-либо предметов, оно выражается как целое положительное число, и т. д. Недостаток метода и том, что проверка получается неполная и обна­руживает далеко не все ошибочные результаты.

Эффективный способ проверки — проверка по време­ни выполнения программы. На основании структуры про­граммы, условий переключения и времени выполнения операции на данной ЭВМ можно подсчитать время вы­полнения программы для каждого набора исходных дан­ных. Отклонение фактического времени выполнения про­граммы от расчетного говорит о наличии ошибок в программе Недостаток метода — сложность расчетов по подсчету времени выполнения.

Если по программе выполняется гладкая функция, хорошие результаты при обнаружении некоторых ошибок может дать сравнение результата со значением, получен­ным методом интерполяции. Метод, однако, пригоден только для обнаружения случайных ошибок, поскольку систематические ошибки не приводят к нарушению глад­кости функции

Последним этапом функционального тестирования является оценка безошибочности программы, производи­мая на основе результатов тестирования как статистиче­ского эксперимента таким же методом, как оценка безот­казности аппаратуры.

Отказы программ проявляются как случайные, однако носят детерминированный характер для заданного набора исходных данных (положение, аналогичное с лю­быми испытаниями по контролю качества объектов). При выборочном контроле качества некоторый объект выбирается случайно, но после того, как он был выбран, его качество уже детерминировано. Поэтому при стоха­стическом тестировании программ применимы математи­ческие методы выборочного контроля качества, если допустить, иго проявление ошибки при одном тесте не зависит от проявления ошибки при другом тесте.

Поскольку обнаруженные ошибки в программе сле­дует исправлять, опенку надежности программы при сто­хастическом функциональном тестировании целесообраз­но производить на основании заключительной серии стохастических тестов, когда отказы программы отсут­ствуют. Тогда для оценки вероятности безотказной работы программы может быть использована формула

г
де р_н — нижняя доверительная граница вероятности безотказной работы программы при однократном про­хождении; - доверительная вероятности, п — количество прохождений программы при тестировании.

Сделанное
выше допущение относительно независи­мости результатов отдельных стохастических тестов программы не вполне обосновано, так как наличие ошиб­ки в программе обнаруживается, вероятно, большим количеством тестов, чем это можно ожидать, исходя из независимости их результатов. Поэтому представляет интерес другой подход, где программа рассматривается как сообщение, состоящее N символов. Пусть каждый стохастический тест проверяет в среднем r символов из N и пусть один из N элементов содержит ошибку.

Тогда вероятность того, что при одном тесте ошибка не будет обнаружена, оценивается как

1-г/N, Вероят­ность того, что при п независимых тестах ошибка не бу­дет обнаружена, равна _. Если ошибочных сим­волов в программе больше, чем один, то вероятность их обнаружения одним тестом будет еще больше, так что оценка является оценкой сверху.

Настолько
высокая оценка вероятности обнаружения ошибок получается благодаря тому, что в соответствии с данной моделью каждый символ программы проверя­ется в среднем многократно и вероятность тою, что неко­торый символ ни в одном тесте не проверяется, весьма мала.

13

Характеристики

Список файлов ответов (шпаргалок)