基于差分进化复杂软件系统动态可靠性分配算法

"这篇论文研究了复杂软件系统动态可靠性分配的问题，提出了一种基于差分进化的优化模型和算法。在软件系统结构发生变化时，利用D-S证据理论重新评估各模块的全局权重，并考虑系统变更前后的关联性，通过保留历史解来改进差分进化的初始种群生成。实验结果证明了该方法的有效性。该研究受到多项基金项目的资助，由不同研究方向的学者合作完成。" 在复杂软件系统中，可靠性分配是一个关键任务，它涉及到将系统整体的可靠性目标分解到各个组件上，以确保整个系统的稳定运行。然而，传统的静态可靠性分配方法通常假设软件系统的结构是固定不变的，这在实际应用中并不现实。随着软件系统的复杂性和动态性增加，系统结构的变动变得频繁，因此，动态可靠性分配成为了一个亟待解决的问题。 本文针对这一问题，构建了一个动态可靠性分配的优化模型，该模型能够适应软件系统结构的变化。核心是采用了差分进化算法，这是一种基于群体的全局优化技术，能够在多维搜索空间中寻找最优解。在系统结构发生变化时，论文引入了Dempster-Shafer（D-S）证据理论，该理论是一种处理不确定性和不完整性信息的有效方法。通过D-S证据理论，可以对系统中各模块的全局权重进行重新评估，以反映新结构下的可靠性需求。 此外，考虑到系统变化前后的关联性，研究者在差分进化算法生成初始种群时保留了部分历史解，这样做能够利用过去的经验，避免从头开始搜索，提高算法的效率和准确性。这种方法结合了历史信息和当前状态，使得动态可靠性分配更加精确且适应性强。 通过一系列仿真实验，论文验证了所提出的动态可靠性分配方法的有效性。实验结果表明，该方法在处理复杂软件系统结构变化时，能够有效地调整和分配可靠性，保持系统的稳定性，同时减少了因结构变化带来的调整成本。 这篇论文为复杂软件系统的动态可靠性分配提供了一个创新的解决方案，结合了差分进化算法和D-S证据理论的优势，有助于提升软件系统的可靠性和适应性，对于实际软件工程领域具有重要的理论和实践价值。