Модель La Padula

По этой модели выполнение последовательности тестов производится в т этапов. Каждый этап заканчивается внесением изменений (исправлений) в ПО. Возрастающая функция надежности базируется на числе ошибок, обнаруженных в ходе каждого тестового прогона.

Надежность ПО в течение -го этапа:

где − параметр роста; − предельная надежность ПО.

Эти неизвестные величины автор предлагает вычислить, решив следующие уравнения:

где − число тестов;

− число отказов во время -го этапа;

− число этапов;

Определяемый по этой модели показатель есть надежность ПО на -м этапе:

Преимущество модели заключается в том, что она является прогнозной и, основываясь на данных, полученных в ходе тестирования, дает возможность предсказать вероятность безотказной работы программы на последующих этапах ее выполнения.

Модель Джелинского – Моранды

Модель Джелинского - Моранды относится к динамическим моделям непрерывного времени. Исходные данные для использования этой модели собираются в процессе тестирования ПО. При этом фиксируется время до очередного отказа. Основное положение, на котором базируется модель, заключается в том, что значение интервалов времени тестирования между обнаружением двух ошибок имеет экспоненциальное распределение с частотой ошибок (или интенсивностью отказов), пропорциональной числу еще не выявленных ошибок. Каждая обнаруженная ошибка устраняется, число оставшихся ошибок уменьшается на единицу.

Функция плотности распределения времени обнаружения 1-й ошибки, отсчитываемого от момента выявления -й ошибки, имеет вид:

где − частота отказов (интенсивность отказов), которая пропорциональна числу еще не выявленных ошибок в программе.

где N − число ошибок, первоначально присутствующих в программе; С − коэффициент пропорциональности.

Наиболее вероятные значения величин и (оценка максимального правдоподобия) можно определить на основе данных, полученных при тестировании. Для этого фиксируют время выполнения программы до очередного отказа

Значения и предлагается получить, решив систему уравнений:

где

Поскольку полученные значения и − вероятностные и точность их зависит от количества интервалов тестирования (или количества ошибок), найденных к моменту оценки надежности, асимптотические оценки дисперсий авторы предлагают определить с помощью следующих формул:

где

Чтобы получить числовые значения , нужно подставить вместо N и С их возможные значения и . Рассчитав К значений по формуле (11) и подставив их в формулу (10), можно определить вероятность безотказной работы на различных временных интервалах. На основе полученных расчетных данных строится график зависимости вероятности безотказной работы от времени.

Модель Шика – Волвертона

Модификация модели Джелинского–Моранды для случая возникновения на рассматриваемом интервале более одной ошибки предложена Волвертоном и Шиком. При этом считается, что исправление ошибок производится лишь после истечения интервала времени, на котором они возникли. В основе модели Шика–Волвертона лежит предположение, согласно которому частота ошибок пропорциональна не только количеству ошибок в программах, но и времени тестирования, т.е. вероятность обнаружения ошибок с течением времени возрастает. Частота ошибок (интенсивность обнаружения ошибок) предполагается постоянной в течение интервала времени и пропорциональна числу ошибок, оставшихся в программе по истечении -го интервала; но она пропорциональна также и суммарному времени, уже затраченному на тестирование (включая среднее время выполнения программы в текущем интервале):

В данной модели наблюдаемым событием является число ошибок, обнаруживаемых в заданном временном интервале, а не время ожидания каждой ошибки, как это было для модели Джелинского - Моранды. В связи с этим модель относят к группе дискретных динамических моделей.