Orientadores: Mario Jino, Adalberto Nobiato Crespo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T04:04:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Diversos estudos publicados indicam que a capacidade preditiva dos modelos de confiabilidade de software, que utilizam a informação da cobertura observada durante os testes, é melhor do que a capacidade preditiva dos modelos baseados no domínio do tempo. E, por isso, têm sido propostos por pesquisadores da área como uma alternativa aos modelos baseados no domínio do tempo. Entretanto, para chegar a uma conclusão sobre a superioridade desta classe de modelos é necessário avaliar a sua sensibilidade a variações do perfil operacional. Uma qualidade desejável dos modelos de confiabilidade de software é a de que sua capacidade preditiva não seja afetada por variações no perfil operacional de um software. Esta dissertação avalia, por meio de um experimento, o comportamento de dois modelos de confiabilidade de software que se baseiam na informação de cobertura do código: "Modelo Binomial Baseado em Cobertura" e "Modelo de Falhas Infinitas Baseado em Cobertura". O experimento aplica os modelos nos dados de falhas observados durante a execução de um programa em três perfis operacionais estatisticamente distintos. Adicionalmente, seis modelos de confiabilidade de software tradicionais são utilizados para estimar a confiabilidade do software utilizando os mesmos dados de falhas. Os modelos escolhidos foram: Musa-Okumoto, Musa Básico, Littlewood-Verral Linear, Littlewood-Verral Quadrático, Jelinski-Moranda e Geométrico. Os resultados mostram que a capacidade preditiva dos modelos "Modelo Binomial Baseado em Cobertura" e "Modelo de Falhas Infinitas Baseado em Cobertura" não é afetada com a variação do perfil operacional do software. O mesmo resultado não foi observado nos modelos de confiabilidade de software baseados no domínio do tempo, ou seja, a alteração do perfil operacional influencia a capacidade preditiva desses modelos. Um resultado observado, por exemplo, é de que nenhum dos modelos tradicionais pôde ser utilizado para estimar a confiabilidade do software aplicando os dados de falhas gerados por um dos perfis operacionais / Abstract: Several published studies indicate that the predictive ability of the software reliability models using test coverage information observed during the tests is better than the predictive ability of models based on time domain. And, therefore, have been proposed by researchers as an alternative to models based on time domain. However, to reach a conclusion about the superiority of this class of models is necessary to evaluate their sensitivity to variations in operational profile. A desirable quality of software reliability models is that their predictive ability is not affected by variations in the operational profile of a program. This dissertation analyzes by means of an experiment, the sensitivity of two software reliability models based on code coverage information: "Binomial Model Based on Coverage" and "Infinite Failure Model Based on Coverage". The experiment applies the models to data failures observed during the execution of a program according to three statistically distinct operational profiles. Additionally, six traditional software reliability models were used to estimate the reliability using the same software failure data. The models selected were: Musa-Okumoto, Musa Basic, Littlewood-Verrall Linear, Quadratic Littlewood-Verrall, Jelinski-Moranda and Geometric. The results show that the predictive ability of the models "Binomial Model Based on Coverage" and "Infinite Failure Model Based on Coverage" is not affected by varying the operational profile of the software. The same result was not observed in software reliability models based on time domain, i.e., changing the operational profile influences the predictive ability of these models. A result observed for example is that none of the traditional models could be used to estimate the software reliability using the fault data set generated by one of the operational profiles / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/259616 |
| Date | 25 August 2018 |
| Creators | Silva, Odair Jacinto da, 1967- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Crespo, Adalberto Nobiato, Jino, Mario, 1943-, Chaim, Marcos Lordello, Attux, Romis Ribeiro de Faissol |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 132 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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