6. Kết quả nghiên cứu, đóng góp khoa học của luận án
2.3.Kết chƣơng
Chương 2 trình bày các kết quả liên quan đến nội dung thứ nhất của luận án. Thông qua các nghiên cứu thực hiện tại chương 2, chúng tôi đưa ra một số tổng kết của các nghiên cứu liên quan đến nội dung này như sau:
Bài toán con thứ nhất đặt ra việc sử dụng tiến trình Markov là xây dựng quy trình hoàn thiện trong áp dụng tiến trình Markov mô hình quá trình hoạt động của phần mềm. Xuất phát từ khái niệm về độ đo độ tin cậy là xác suất phần mềm không gặp thất bại trong một khoảng thời gian, người phân tích cần xác định được trạng thái hoạt động bình thường của phần mềm. Từ đó sử dụng các tính toán toán học để xác định được xác suất phần mềm ở trạng thái hoạt động bình thường. Yếu tố then chốt của cách tiếp cận này là việc định vị được: 1. Các trạng thái hoạt động của phần mềm, bao gồm các trạng thái trong quá trình hoạt động, trạng thái hoạt động bình thường và trạng thái thất bại. 2. Các phép chuyển trạng thái. Từ đó thay vào các công thức đã có sẽ thu được giá trị độ đo độ tin cậy cần tính toán. Các thực nghiệm trên các bộ dữ liệu cơ bản đã cung cấp những kết quả hoàn toàn phù hợp.
Bài toán con thứ hai đặt ra việc đánh giá các thuộc tính chất lượng thông qua áp dụng tiến trình Markov mô hình quá trình trẻ hóa của phần mềm. Đề cập đến thời điểm bắt đầu thực hiện thao tác trẻ hóa, tác giả phân chia thành hai trường hợp và mô hình hóa toán học dưới hai điều khoản khác nhau. Khai triển cụ thể việc giải phương trình Chapman-Kolmogorov, từ đó tác giả cung cấp các công thức cho giá trị độ tin cậy phần mềm và các tính toán về lý thuyết cho các trường hợp tham số nhận các giá trị khác nhau. Tác giả cũng đã tiến hành thử nghiệm thực tế trên hệ thống thực Phần mềm thi trực tuyến BKOJ để đánh giá các phương pháp đề xuất.
62
Thông qua các kết quả được thực hiện trong chương, chúng tôi nhận thấy rằng việc sử dụng tiến trình Markov để mô hình hóa nhằm đánh giá độ tin cậy phần mềm là một hướng tiếp cận rất trực quan với nhiều cách tiếp cận con khác nhau mang lại những kết quả nhất định.
63
CHƢƠNG 3. MÔ HÌNH HÓA ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM
DỰA TRÊN TIẾN TRÌNH POISSON KHÔNG ĐỒNG NHẤT
Việc sử dụng phân phối mũ để mô hình hóa cho các khoảng thời gian giữa các thất bại như đã trình bày ở mục 1.4.1 có những ưu điểm nhất định. Tuy nhiên, từ ứng dụng thực tiễn của phân phối Poisson trong mô hình hóa trung bình số lần xảy ra thành công của một sự kiện trong một khoảng thời gian nhất định, các nhà nghiên cứu đã tập trung nhiều hơn vào cách tiếp cận áp dụng phân phối Poisson. Nếu phân phối Poisson với hàm tỉ lệ được áp dụng vào tiến trình Markov, khi đó sẽ được gọi là tiến trình Poisson không đồng nhất (non-homogeneous Poisson process, NHPP). Tuy nhiên, do số lượng các mô hình thuộc nhóm này là rất lớn nên hầu hết các nhà nghiên cứu [94][26] đều đưa thành một nhóm độc lập. Trong chương, chúng tôi trình bày các nội dung nghiên cứu liên quan đến bài toán thứ hai:
Phương thức so sánh các mô hình [56]: hiện có nhiều công thức toán học so sánh giữa chuỗi những thời điểm thực xảy ra lỗi và chuỗi những thời điểm ước lượng dựa theo hàm đặc trưng của mô hình. Mỗi công thức có những lợi ích và hạn chế khác nhau. Từ đó đặt ra nhu cầu xây dựng một thủ tục toán học để tính được giá trị độ đo tổng hợp dựa trên các độ đo tiêu chuẩn.
Hai mô hình mới đề xuất dựa trên hàm hình dạng S tổng quát: hàm hình dạng S đã được sử dụng trong thực tế nghiên cứu về mô hình hóa độ tin cậy phần mềm. Tuy nhiên, các nghiên cứu đó mới sử dụng một dạng thức đơn giản nhất với những kết quả giới hạn nhất định. Do đó tác giả đề xuất hai mô hình mới dựa trên hàm hình dạng S tổng quát hơn các hàm đã được dùng. Việc tổng quát hóa này cũng đem lại những trở ngại nhất định khi chi phí tính toán về lý thuyết và thực tế tăng lên đáng kể.
Chúng tôi trình bày lần lượt các nội dung nghiên cứu trên đây như sau: mục 3.1 giới thiệu phương thức so sánh các mô hình cũng như sự khác biệt giữa so sánh phương thức này và khả năng dự đoán của mô hình; Mục 3.2 trình bày việc đánh giá khả năng áp dụng hàm hình dạng S tổng quát trong xây dựng mô hình độ tin cậy phần mềm dựa trên tiến trình Poisson không đồng nhất.