一个面向软件过程的知识挖掘与管理系统

软件过程的知识密集性特征要求组织人员的密切协作、交流,并能够有效地重用组织的实践经验。数据挖掘技术能够从大规模数据中发现有意义的知识,能够为知识管理提供有益的支持,从而得到更好的知识共享和重用效果。在对软件过程进行分析的基础上,提出了协同知识管理模型。介绍了一个集成的面向软件过程的知识挖掘与管理系统iKnow。对iKnow的知识表示、知识挖掘、知识服务和个性化知识检索进行了论述。系统使软件组织的实践经验成为可视、可控和可重用的知识资源。

内部质量体系审核与软件过程改进

ISO9001对企业的质量管理体系给出来一个宏观的框架。其中,“内部质量体系审核”及其相关的“纠正及预防措施”、“管理评审”等,对整个质量体系提供了一个自我改进的机制,使质量系统持续地保持其有效性,并能不断改进和完善。CMM认为过程的不断改进基于许多小的、进化的步骤而不是革命性的创新,它为软件企业的过程能力提供了一个阶梯式的进化框架。文章参照CMM思想,提出建立模型数据库和过程数据库,结合内部质量体系审核机制,吸取以往软件工程的经验教训,不断提升企业的软件过程改进。

软件过程的比较框架研究

软件过程在软件开发中占有非常重要的地位.根据项目的需求和特点,选择一个合适的软件过程可以使项目的开发事半功倍.为了指导软件过程的选择,本文给出了一个简明的软件过程比较框架,并依据这个比较框架,对几个典型的软件过程进行了分析和比较.

一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法

结构性测试是标识测试用例的基本方法之一．由于程序语言的复杂性以及被测程序的多样性，自动生成结构测试数据的一种有效方法是根据程序运行结果指导生成过程，通过不断迭代，生成符合要求的测试数据集．提出一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法，将测试覆盖率表示为测试输入集X的函数F（X），并利用Messy GA不需要染色体模式排列的先验知识即可进行优化求解的性质对F（X）的进行迭代寻优，进一步提高了搜索的并行性，并最终提高测试覆盖率．对一组标准测试程序和若干实际应用程序的实验结果表明，较之现有基于遗传算法的生成方法，该方法能够以更高的效率生成更高质量的测试数据，并适用于较大规模的程序．

基于数据包络分析的软件任务性能基准评价

提出了一种基于数据包络分析的软件任务性能基准评价新方法——TaskBeD.介绍了TaskBeD的任务基准评价模型和核心算法(挖掘高性能的软件任务,建立参考任务集和结果的敏感度分析).实验结果显示,TaskBeD能够高效处理多变元和可变规模收益任务数据.

一种个体软件过程能力度量方法

个体软件过程(PSP)是由卡内基×梅隆大学软件工程研究所的Humphrey领导开发的.它是一种可用于控制、管理和改进个人工作方式的自我持续改进过程.随着工业界对软件过程改进需求的日益增长,PSP成为了软件组织为达成完全(从宏观到微观)量化过程管理研究中的一个热点课题.软件过程研究表明,高水平的个体软件过程能力是软件项目成功的关键,如何进行有效的个体软件过程能力度量是PSP中的一个核心问题.现有方法不能同时有效处理个体软件过程能力度量中的可变规模收益、多变量输入/输出以及决策者偏好问题.提出了一种综合了数据包络分析(DEA)和层次分析法(AHP)的个体软件过程能力评价方法--PSPADA,介绍了PSPADA的个体软件过程能力评价模型和核心算法(集成决策者偏好和估计规模收益).实验结果显示,PSPADA能够在考虑决策者偏好的同时,有效地进行多指标、规模收益可变的量化评估.

软件质量管理中的统计过程控制

统计过程控制（SPC, Statistical Process Control）是一种借助数理统计工具的过程控制方法，它利用统计工具及技术（如控制图）对过程或过程输出进行分析，找出过程中的不确定因素并及时消除，控制、管理、改进过程产品的质量或过程能力，从而达到保证产品质量的目的。它能帮助用户采取适当措施来保证过程处于统计意义的受控状态，并且帮助用户提高生产能力，以满足或超越顾客的期望。SPC最早是在工业界提出的，在工业界的成功也促使它被应用于其它许多商业领域。本文主要探讨统计过程控制在软件质量管理中的实施。

现代质量管理理论在软件组织的应用

International Software Process Association (ISPA); Chinese Academy of Sciences, Institute of Software (ISCAS); ISCAS Laboratory for Internet Software Technologies (iTechs)

基于挣值的Scrum软件过程人力资源调度方法

为了解决传统人力资源调度方法对主观判断和个人经验的过度依赖,提出用挣值来客观地衡量人力资源的收益,并实现了Scrum软件过程人力资源调度方法。利用Scrum软件过程产生的真实项目数据,基于挣值对人力资源进行客观稳定的评价和调度,可辅助项目管理的日常决策,促进人力资源调度优化,提高资源的投入回报,使软件开发过程灵活地响应项目变化。根据该方法设计和开发了相应的人力资源调度系统。

基于软件仓库的个体软件过程能力度量技术研究

自60年代出现软件危机以来，世界各国政府、计算机软件研究机构和组织在软件工程化方法、技术和工具的研究、开发和实践方面投入了大量的人力、物力和资金。人们认识到，要高效率、高质量和低成本地开发软件，必须以改善软件生产过程为中心，实施过程指导的软件生产与质量管理。个体软件过程(PSP)是由卡内基·梅隆大学软件工程研究所的Humphrey领导开发的。它是一种可用于控制、管理和改进个人工作方式的自我持续改进过程。随着软件工业界对软件过程改进需求的日益增长，PSP的研究成为了软件组织为达成完全(从宏观到微观)量化过程管理研究中的一个热点课题。研究表明高水平的个体软件过程能力是软件项目成功的关键，如何进行有效的个体软件过程能力度量是PSP中的一个核心问题。 软件过程能力度量的准确度依赖于历史数据的积累，只有积累了大量客观充分的历史数据，软件过程度量所得到的结果才会更准确，对未来的过程改进才有指导意义。然而，工业生产中常见的协同软件开发，使得PSP能力指标的收集十分困难，例如，当一个软件系统由多人编码实现时，PSP能力的度量就面临着如何识别其中每个开发者所贡献的代码量，所引入的缺陷率以及所带来的程序复杂性等问题。同时，PSP能力度量问题本身具有多指标输入输出、规模收益可变以及需要考虑决策者偏好的特点，因此亟需一种面向PSP能力度量的量化分析方法，用于解决具有这类特点的量化度量问题。 由于软件仓库 (版本控制系统及缺陷跟踪系统等) 已经被广泛应用于大多数的软件项目开发之中，同时其中蕴含了丰富且极具价值的历史开发数据，这些数据和整个项目开发周期中开发人员的行为紧密相关，是个体软件活动的最直接反映，为PSP能力度量研究提供了大量客观的数据支持。因而本文提出了一种基于软件仓库的个体软件过程能力度量的新方法。该方法可分为两个步骤：基于软件仓库的PSP能力指标挖掘，以及支持PSP度量的量化分析模型。 首先本文通过充分研究当前常用的软件仓库数据挖掘技术，重点分析针对版本控制系统和缺陷跟踪系统的数据挖掘方法，提出了一种在协同工作环境中，基于软件仓库的PSP能力指标挖掘方法，并定义了四组指标进行详尽的分析，从理论和实践的角度，保证了PSP指标数据集的准确、客观和合理性 其次本文提出了一种基于数据包络分析(DEA)和层次分析法(AHP)的混合模型—PSPADA—用于PSP能力的度量分析，更进一步，还从理论上证明了PSPADA模型的正确性和可行性，并建立了与之相关的三个核心算法(综合决策者偏好，建立参考集和估计规模收益)。该模型能够同时解决多目标决策、可变规模收益以及主观决策者偏好的问题。应用该模型进行PSP指标数据的度量分析，其反馈的量化结果更为客观、更易理解，能有效地指导个体开发者实施个人软件过程改进。 然后，本文还实现了该度量方法的原型工具PSPstat。PSPstat实现了PSP指标收集和PSP能力度量分析的功能。它支持从软件仓库中自动挖掘多种PSP能力指标数据，使用PSPADA进行评价计算，并提供丰富的图形界面，展示指标数据和度量结果。PSPstat易于扩展，在设计上考虑了对多种版本控制系统、多种缺陷跟踪系统、多种程序语言、多种度量指标以及多种量化方法的支持，为进一步的研究和工作准备了必要的基础。 最后，在实例研究中，通过两个实验对本文提出的PSP能力度量模型及方法进行了验证。实验一的研究对象是一个标准的PSP数据集，侧重于从理论角度对PSP能力度量模型中的PSPADA方法进行有效性验证，证明PSPADA方法在结合决策者偏好的前提下，能有效度量个体软件过程的能力。实验二则以一个开源软件项目jEdit 为实验对象，获得了一个包含近百名个体开发者的大型工业数据集，因此在实验中，着重展示了该方法从工业软件仓库中挖掘个体软件过程能力指标的优势。 从本文的研究中可以看出，该基于软件仓库进行PSP能力指标挖掘的方法，可以保证度量指标的客观公正性，且将指标收集过程自动化，节省了大量的人力物力。同时其中的PSPADA度量模型能够在考虑决策者偏好的同时，有效的进行多指标、规模收益可变的量化评估，给出合理的度量结果，并指导未来的改进方向。因此该PSP能力度量方法对度量个体软件过程的能力，帮助软件企业建立IPRP薪资策略将有着显著的推动和促进作用。

一种基于软件过程仿真的软件项目风险管理方法

软件开发是一项高度复杂的活动，涉及到人员、过程、产品、客户等多种因素，这些因素中存在着大量的不确定性，在软件项目中表现为风险。风险能够给软件项目带来严重的危害，造成工程延期、成本超支、软件产品质量低下等各种问题，因此软件项目管理者必须对软件项目风险进行有效的管理。 软件项目风险管理是软件项目管理中不可或缺的重要组成部分，但是在实际的软件项目中，软件项目风险管理却常常被忽略，很多项目管理者凭自己的经验和直觉来管理软件项目风险。造成这种现象的原因除了软件企业的文化因素外，主要是因为软件项目管理者缺少操作层面上有效的风险管理方法和工具。 软件过程仿真能够分析软件过程的动态行为特性，预测软件过程执行的性能，是一种很好的软件项目分析和管理工具。软件过程仿真已经广泛应用于包括风险管理在内的软件项目管理的多个方面。多项研究已经表明软件过程仿真作为一种有效的风险管理方法和工具，能够很好的支持软件项目风险管理过程。 为了指导软件项目管理者使用软件过程仿真进行风险管理，本文提出了一种基于软件过程仿真的软件项目风险管理方法（SPS-RM）。该方法是一种使用软件过程仿真进行软件项目风险管理的通用方法框架，实现了“风险监控风险影响分析风险解决”的风险管理过程，并且为每个风险管理活动都提供了相应的过程仿真模型。SPS-RM方法还包括使用软件过程仿真进行风险管理的通用步骤，以及建立和分析过程仿真模型的一般方法，并为模型、步骤和方法都提供了详细的指导说明。 本文的主要贡献包括： 对软件过程仿真在软件项目风险管理中的应用和研究现状进行了调研。调研的目的是为了获得当前的研究进展，找出目前存在的问题，并指出未来可能的研究方向。调研的结果为本文的研究方向提供了很好的指导，也为本文的具体研究内容提供了良好的理论和实际依据。 提出了一种基于软件过程仿真的软件项目风险管理方法（SPS-RM）。该方法是一个使用软件过程仿真进行软件项目风险管理的通用方法框架，其目的是指导广大的软件项目管理者使用软件过程仿真有效的管理软件项目风险。SPS-RM是本文的核心方法，后面对两个具体风险的研究都是基于该方法进行的。 提出了需求变更风险分析仿真方法（RVSim）。需求变更是一种在软件项目中常见的、对软件项目影响较大的风险。本文基于SPS-RM方法对需求变更风险进行研究，提出了需求变更风险分析仿真方法。该方法以需求的横向和纵向跟踪信息为基础，对需求变更的处理过程进行仿真，能够量化的给出单个需求变更或者一系列需求变更对软件项目的时间和工作量的影响，帮助项目管理者更好的理解和管理需求变更风险。 提出了人员离职风险解决仿真方法（LF-ETRS）。人员离职是软件项目中的另一个重要风险。本文基于SPS-RM方法对人员离职风险进行研究，提出了人员离职风险解决仿真方法。该方法的主要特点是首次在对软件项目中的人员进行建模时同时考虑了人的学习和遗忘行为，因此能够更加准确的预测人员替代所需的时间和成本。另外，该方法还考虑了除人员替代外的其他解决措施，通过对多种解决措施进行建模和仿真，项目管理者可以根据项目的实际情况和仿真结果选择最合适的措施来解决人员离职风险。

组件化软件过程建模与分析方法研究

自上世纪60年代以来，人们一直受到“软件危机”的困扰，软件生产面临诸多问题。为减轻或解决软件危机，人们提出了软件工程概念，试图将传统的工程方法引入到软件开发活动中来，从而保证软件产品的质量。软件过程技术及方法是软件工程方法重要的组成部分之一。当前研究普遍认为，软件产品的质量高度依赖于生产该软件产品的软件过程的质量，只有高质量的软件过程才有可能生产出高质量的软件产品。因此，如何保证软件过程的质量成为了一个重要的问题。 要保证软件过程的质量，需要满足诸多需求。具体而言，首先需要保证软件过程模型的无歧义性和正确性。如果没有无歧义、正确的软件过程模型，人们将难于对软件过程形成统一的正确认识；继而影响实际软件过程执行的质量。其次，需要保证软件过程的性能。软件过程的性能是由软件过程模型和软件过程实例化两个方面的因素决定的，即使人们建立了高质量的软件过程模型，如果对软件过程进行了不恰当的实例化，那么该软件过程的性能将难以达到客观条件的要求，进而导致成本超支、进度延期、甚至项目失败。最后，需要保证软件过程执行与软件过程模型描述的一致性。在软件过程执行阶段，人们需要保证实际软件过程的执行在软件过程模型的指导和约束下进行，并能够及时发现和定位二者间的不一致，继而分析该不一致产生的原因，对软件过程进行改进；如果缺乏此机制，将削弱软件过程模型对软件过程执行的指导作用，使人们将难以确定软件过程执行的质量。 为了达到上述需求，本研究提出了一种组件化软件过程建模与分析方法。 首先，本研究提出了一种基于多元随机π演算的图形化软件过程建模语言s-TRISO/ML，给出了该语言的图形化表示和映射法则；使用该语言，人们能够简单高效地建立无歧义、可验证的软件过程模型，从而使针对软件过程模型的交流与分析能够有效地进行。 第二，本研究建立了一种组件化软件过程建模方法CSPM。CSPM定义了软件过程组件的概念，明确了软件过程组件建模的操作法则，并给出了软件过程模型的验证方法；使人们能够有效地通过软件过程重用机制建立软件过程模型，从而保证软件过程建模的正确性和效率。同时CSPM还能够基于软件过程模型的组件化特点，高效地验证所建立的软件过程模型的性质。 第三，本研究提出了一种基于软件过程模型随机化仿真的软件过程性能分析预测方法SMS-SPPA。通过SMS-SPPA，人们能够定量地分析软件过程的性能，评价不同软件过程实例化的优劣，有效地预测执行该软件过程可能导致的成本、进度等性能指标，从而有的放矢地安排项目计划，降低项目风险。 第四，本研究提出了一种基于软件过程执行记录的软件过程执行描述及验证方法RPDV。RPDV能够从软件过程执行记录建立软件过程执行描述，并验证软件过程执行的性质，从而达到分析软件过程执行与软件过程模型一致性的目的，使人们能够保证软件过程执行的可控和正确性，强化了软件过程模型的指导作用。 最后，本文介绍了用于实现该方法的集成工具集TRISO/IT。

多粒度多维度软件过程度量和改进方法研究

随着软件对社会各领域、各层次的渗透，软件逐渐转变为一种对社会团体、 甚至对社会公众的服务，软件的规模越来越大、用户需求越来越多、功能和性能 要求也越来越复杂。因此，对软件的可用性、可靠性、可信性等质量要求不断提 高。伴随着软件业的逐渐发展，软件过程技术逐渐被应用于软件产品的开发当中。 “质量形成于产品的生产过程”这一理念逐渐被软件组织所接受。其核心思想体 现在通过对软件过程的策划、控制和改进来保证软件产品的质量，进而提高软件 组织的经营业绩。软件过程度量作为软件过程管理和过程改进的关键活动，越来 越为软件组织所重视。 通过实施过程管理，能够刻画项目或过程目标的满足程度，找到造成过程 或产品重大偏差的根本原因，进而实施过程改进。然而，在软件过程度量实施期 间，软件组织面对不同的软件开发过程、众多的过程性能度量指标、复杂的统计 分析方法，既要考虑量化管理方法的合理性和复杂程度，又要权衡量化管理的实 施成本，这使得实施有效的过程度量充满挑战。本文基于经验软件工程方法，提 出一种多粒度多维度软件过程度量框架，以及实现该框架的关键技术：软件过程 性能基线的建立和维护方法；同时介绍了该框架下的软件项目进度量化控制模 型，支持软件组织实施有效的过程管理和改进。 本文的主要贡献包括： 提出了一种多粒度多维度软件过程度量框架(Multi-granularity Multi-dimensional software Process Measurement Framework，M2-PMF)，该框架通 过综合考虑软件过程管理和改进的必要信息所属的特征维度和软件组织的过程 管理粒度，自底向上的通过实体层、度量分析层和目标层指导软件组织建立一套 可以覆盖软件全生命周期的、开放的、支持过程改进的综合指标体系和模型。支 持软件组织裁减和定制确定环境下的度量体系，清晰了解其软件过程能力和性 能，提高软件组织对软件过程的控制能力，保障软件开发过程和软件产品的质量。 提出了基于统计分析的过程性能基线的建立和改进方法（Baseline – Statistic - Refinement， BSR），该方法可以有效地建立和维护过程性能基线，支持软件 组织从定性管理提升到定量管理。该方法应用波动图，在过程尚不稳定、数据样 本不足的情况下尽可能多的获得过程改进信息，识别过程改进机会，确定过程改 进途径，帮助软件组织高效地改进其过程中明显的弱项。在过程逐步稳定之后， 利用控制图、排列图、因果图、散点图等统计工具，分析过程性能，建立过程性 多粒度多维度软件过程度量和改进方法研究 ii 能基线，并不断精化。 在M2-PMF 框架下，提出了基于统计过程控制（Statitical Process Control， SPC）和挣值管理（Earned Value Management，EVM）的项目进度量化控制模型 SEVM，该方法通过对项目进度指数的统计控制，分析其稳定性，并通过估算模 型，根据项目当前挣值数据推算项目总进度偏差，并加以控制。支持软件组织对 项目进度进行量化控制，提高了项目按期交付的可能性。 最后，介绍了本文提出的过程度量框架和量化管理方法在国内多家软件组 织中的实际应用。应用案例表明，本文的方法和模型具有广泛的适应性和高度的 可操作性。应用本文方法能够对项目进行有效的估算、度量和控制，进而提高产 品质量并改善客户满意度。