Модели и метрики оценки программного обеспечения
Цикломатическая мера Мак-Кейба
Мера Дж. Майерса (интервальная мера)
Метрика граничных значений
Метрика Чепина
Выполнение оценки проекта на основе loc- и fp-метрик
Выполнение оценки проекта на основе loc- и fp-метрик
Выполнение оценки проекта на основе loc- и fp-метрик
Метрики производительности
135.82K
Category: softwaresoftware

Модели и метрики оценки программного обеспечения

1. Модели и метрики оценки программного обеспечения

2.

Качество
программного обеспечения - это
совокупность свойств, характеризующих способность
программного
обеспечения
удовлетворять
потребностям пользователя в соответствии с
предназначением.
Для количественной оценки качества ПО используют
метрики и модели измерений.
Метрики
определяются по модели измерения
атрибутов ПО на всех этапах ЖЦ:
1. метрики
программного
продукта,
которые
используются при измерении его характеристик свойств;
2. метрики процесса, которые используются при
измерении свойства процесса ЖЦ создания продукта.
3. метрики использования.

3.

Метрики сложности
Сложность
проектирования
(размер
программы,
трудоемкость,
длительность
Сложность
функционирования
(эксплуатационные
качества ПО:
временные,
программные,
информационные)

4. Цикломатическая мера Мак-Кейба

Математически
цикломатическая
сложность
структурированной программы определяется с
помощью ориентированного графа, узлами которого
являются блоки программы, соединенные рёбрами,
если управление может переходить с одного блока на
другой.
Тогда сложность определяется как:
M = E − N + 2P, где:
M = цикломатическая сложность,
E = количество рёбер в графе,
N = количество узлов в графе,
P = количество компонент связности.

5. Мера Дж. Майерса (интервальная мера)

В
качестве оценки используется
интервал [V1(G),V2(G)+h], где V1 –
цикломатическая мера, а V2 – число
отдельных условий плюс единица.
Данный метод позволяет различать
разные по сложности предикаты
(логические высказывания).

6. Метрика граничных значений

Вычисляется как S0=1-(v-1)/Sa , где
S0 – относительная граничная сложность
программы,
Sa – абсолютная граничная сложность
программы,
v – общее число вершин графа потока
управления.
Абсолютная
граничная
сложность
определяется как сумма приведенных
сложностей всех вершин графа.

7. Метрика Чепина

Оценивает
Метрика Чепина
информационную прочность отдельно
взятого модуля по характеру использования переменных
из списка ввода-вывода. Всё множество переменных
разбивается на 4 группы:
Р (вводимые для расчетов и для обеспечения вывода),
М (модифицируемые, или создаваемые внутри
программы),
С (управляющие),
Т (паразитные, то есть неиспользуемые). Переменные,
выполняющие несколько функций, учитываются в
каждой функциональной группе.
Метрика Чепина выражается формулой
Q = a1*P + a2*M + a3*C + a4*T,
где a1, a2, a3, a4 – весовые коэффициенты равные 1, 2, 3 и
0.5

8. Выполнение оценки проекта на основе loc- и fp-метрик

Размерно-ориентированные
метрики
прямо
измеряют программный продукт и процесс его
разработки. Основываются на LOC-оценках.
LOC-оценка — это количество строк в программном
продукте. Исходные данные для расчета этих метрик
сводятся в таблицу
Работа
Затраты,
чел./мес.
Стоимость
, тыс. $
KLOC,
тыс. LOC
Прогр.
док- ты,
страниц
Ошибки
Люди
Закупка
25
168
15,2
200
30
4
Оборудо
вание
63
350
12,1
16354
90
7
Отчет
48
420
25,5
25640
64
10

9. Выполнение оценки проекта на основе loc- и fp-метрик

10. Выполнение оценки проекта на основе loc- и fp-метрик

Выполнение оценки проекта на основе locи fp-метрик
Функционально-ориентированные
метрики
косвенно измеряют программный продукт и
процесс его разработки. Вместо подсчета LOCоценки
рассматривается
не
размер,
а
функциональность или полезность продукта.
Используется
5
информационных
характеристик.
1. Количество внешних вводов.
2. Количество внешних выводов.
3. Количество внешних запросов.
4. Количество внутренних логических файлов.
5. Количество внешних интерфейсных файлов.

11. Метрики производительности

English     Русский Rules