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軟件開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評估方式研究論文
摘要：當(dāng)今人們的生活中處處充斥著軟件，軟件已經(jīng)成為了我們生活、工作、學(xué)習(xí)的一部分了，但是各種各樣的軟件風(fēng)險(xiǎn)卻困擾著我們，給我們的生活造成了很大的不便。這其中很大一部分原因是在軟件開發(fā)過程中沒有一個完善的風(fēng)險(xiǎn)評估體系。傳統(tǒng)的軟件開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評估方式側(cè)重于定量的計(jì)算，但是軟件之中的風(fēng)險(xiǎn)有很大的不確定性，有些風(fēng)險(xiǎn)也不可能得到確切的數(shù)據(jù)，證據(jù)理論分析方法就彌補(bǔ)了這方面的不足。本文首先介紹了傳統(tǒng)的軟件開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評估方式，然后說明了為什么要使用證據(jù)理論來進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，最后是從證據(jù)理論視角進(jìn)行的具體風(fēng)險(xiǎn)分析。
關(guān)鍵詞：軟件開發(fā)；風(fēng)險(xiǎn)評估；證據(jù)理論
計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，隨之而來的是各種軟件的爆發(fā)式增長，軟件已經(jīng)成為了我們生活中不可或缺的一部分，在這種情況下軟件開發(fā)工作就顯得尤為重要。但是，軟件在開發(fā)以及最后使用過程中存在著一定的風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)的存在造成了使用者的不便，也產(chǎn)生了很多的額外成本，這與當(dāng)今人們對軟件質(zhì)量日益提高的需求極為不符。傳統(tǒng)的軟件風(fēng)險(xiǎn)評估多是借助于計(jì)量模型，利用一定的數(shù)據(jù)來進(jìn)行定量的計(jì)算，但是軟件使用中的風(fēng)險(xiǎn)存在著很多的額不確定性，各種各樣的因素都會影響到軟件效用的發(fā)揮，一些因素也不能轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)而直接進(jìn)行計(jì)算，這些缺點(diǎn)導(dǎo)致傳統(tǒng)的軟件開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評估方式已經(jīng)不能滿足人們希望更精確地評估風(fēng)險(xiǎn)的要求了。證據(jù)理論是一種新興起的分析方法，它是一種基于不確定因素的定性的分析方法，這幾年在軟件風(fēng)險(xiǎn)評估方面得到了很大的應(yīng)用，它雖然不能給出精確的風(fēng)險(xiǎn)值，但是可以給出具體方案的一個可行的實(shí)施范圍，這對現(xiàn)代軟件開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評估方式來說是一大進(jìn)步，它取代了傳統(tǒng)軟件風(fēng)險(xiǎn)評估要求在不確定因素中選擇確定性數(shù)據(jù)定量計(jì)量的不足。
一、傳統(tǒng)軟件開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評估的方式
軟件開發(fā)工作自身是一項(xiàng)智力投入高，具有創(chuàng)新性的研究性活動，而且其研究的也不是具有實(shí)物形態(tài)的產(chǎn)品，而是各種各樣的代碼與數(shù)據(jù)庫。軟件開發(fā)過程中存在著很多的風(fēng)險(xiǎn)，這與軟件開發(fā)自身所具有的特殊性質(zhì)有著密切的關(guān)系，軟件開發(fā)的客觀性和普通性、不確定性、行為的相關(guān)性、多樣性以及對稱性決定了軟件開發(fā)過程中風(fēng)險(xiǎn)的不確定性與來源廣泛性，如果根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)來進(jìn)行分類的話，大概分成三個種類：產(chǎn)品自身風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目特殊化風(fēng)險(xiǎn)以及開發(fā)環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)，對這各種各樣的風(fēng)險(xiǎn)有著很多的評估方式。中國對于軟件開發(fā)過程中的風(fēng)險(xiǎn)評估方式主要是源于西方的研究內(nèi)容。最早的軟件風(fēng)險(xiǎn)評估方法衍生于SEI對軟件風(fēng)險(xiǎn)管理的研究中，SEI運(yùn)用分類法來對軟件開發(fā)過程的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，分類法是一種簡單而且實(shí)踐性很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)識別方法。后來SEI又根據(jù)分類法設(shè)計(jì)了調(diào)查問卷進(jìn)一步完善了分類法，而這種問卷的核心是根據(jù)分類法設(shè)置的屬性根。風(fēng)險(xiǎn)評估一般含有評估者的主觀性比較大，而且各個項(xiàng)目的特點(diǎn)不同，某些項(xiàng)目上經(jīng)驗(yàn)豐富的專家很難找到，這就使得項(xiàng)目成本大大提升，因此，有人就將風(fēng)險(xiǎn)評估與成本分析一起作為研究對象，RayMadachy和KariKansala在這方面做出了很大的貢獻(xiàn)。Chittister則從功能性角度、時態(tài)角度、失效來源角度價格風(fēng)險(xiǎn)評估視為一個“整體”。
二、什么是證據(jù)理論
證據(jù)理論又稱D-S證據(jù)理論，是由Dempster和Shafer提出來的，它屬于人工智能系統(tǒng)，是一種不精確的推理方法，可以用在處理不明確，模糊的信息上，最早是應(yīng)用在專家系統(tǒng)之中，因?yàn)樗芊治霾淮_定因素的特點(diǎn)，現(xiàn)在被廣泛地應(yīng)用在軟件開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評估、模式識別、信息融合中。證據(jù)理論雖然不需要定性的測量，但是也需要建立一定的理論框架，進(jìn)而確定在一定風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間內(nèi)的決策選擇情況。證據(jù)理論的框架以人們知道的信息和想要知道的信息為出發(fā)點(diǎn)，他們一起被稱為證據(jù)理論的辨識框架，證據(jù)理論通過辨識框架來區(qū)別“確定性”和“不確定性”進(jìn)而得到人們想要的結(jié)果。在進(jìn)行證據(jù)理論建模的時候首先要確定BBA（mass）生成問題，來將不確定的信息進(jìn)行具體的表述，以便應(yīng)用到模型中去。而BBA生成問題的關(guān)鍵是關(guān)于隨機(jī)變量的分布與建模的難題，這恰恰與具體研究的問題有關(guān)，需要根據(jù)問題的不同而得到不同的BBA生成。
三、從證據(jù)理論的風(fēng)險(xiǎn)評估方式
風(fēng)險(xiǎn)是人人都不想看到的，所以對風(fēng)險(xiǎn)的評估以及管理就顯得極為需要。證據(jù)理論因?yàn)榭梢詫⒂绊戯L(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的各種不確定因素作為模型變量而考慮到模型中，所以適用于對于不確定性風(fēng)險(xiǎn)的分析。實(shí)際上，現(xiàn)在的很多風(fēng)險(xiǎn)管理都是根據(jù)三個部分建立的：風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)決策、風(fēng)險(xiǎn)反饋，然后再用統(tǒng)計(jì)計(jì)量的相關(guān)方法進(jìn)行分析，這與其他的風(fēng)險(xiǎn)管理沒有什么實(shí)質(zhì)的區(qū)分。本文運(yùn)用證據(jù)理論的分析方法來將以前不能考慮到?jīng)]模型中的因素考慮進(jìn)去，使得軟件開發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評估更為可行，更加具有應(yīng)用性。證據(jù)理論在使用中首先要進(jìn)行賦值，即將不可測量的不完備、不精確或不易獲得的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成易衡量易獲得的指數(shù)而納入模型中，我們在分析的過程中涵蓋了系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)、實(shí)施等不同的階段以及進(jìn)度、技術(shù)、費(fèi)用的風(fēng)險(xiǎn)等具體的參數(shù)，具體如下圖基于分層然后無確定了各個指標(biāo)的具體賦值的概率情況，我們認(rèn)為概率賦值較高的指標(biāo)為關(guān)鍵指標(biāo)，而概率賦值教的指標(biāo)則成為非關(guān)鍵指標(biāo)。在進(jìn)行具體的賦值與分類之前，我們需要將各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行證據(jù)融合，以期望得到信任函數(shù)，在這個步驟中可以采用交叉列表法來進(jìn)行具體的證據(jù)融合，之后我們就可以得到具體的指標(biāo)賦值概率，然后利用信任函數(shù)經(jīng)過具體的計(jì)算就可以得到各個指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)值情況，然后將各個指標(biāo)分配一定的權(quán)重就可以得到軟件開發(fā)過程中受各種不確定因素影響的風(fēng)險(xiǎn)范圍。
參考文獻(xiàn)：
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