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软件可靠性模型参数估计的结果决定了软件可靠性预测的准确度。由于现在的大多数软件可靠性模型都是非线性的,因此其参数估计是比较困难的。在此基础上,论文提出基于狼群算法的软件可靠性模型参数估计方法,结合极大似然估计方法来构造适应值函数,在算法执行过程中剔除错误的解并加入先验知识提高解的精确度,利用先验知识来优化参数的搜索方向。文章使用来自实际工业界的5组数据集来估计GO模型的参数,并进行预测和比较。仿真实验结果验证了此方法进行参数估计的准确度更高,优化性能更好,具有更好的模型预测效果。