謝尚飛 楊麗 孫志禮

摘要：本文論述了基于ACV-Average Competency Value和系統(tǒng)圈復(fù)雜度系數(shù)構(gòu)建COD階段缺陷預(yù)測模型的過程和思路，通過建立的預(yù)測模型軟件項目管理者可以預(yù)測預(yù)先設(shè)定的項目QCD目標(biāo)實現(xiàn)概率，提前預(yù)測風(fēng)險并適時增強(qiáng)項目團(tuán)隊的開發(fā)力量。

關(guān)鍵詞：ACV；圈復(fù)雜度；缺陷預(yù)測模型

借鑒人力資本管理領(lǐng)域中關(guān)鍵能力項的統(tǒng)計學(xué)識別方法，我們識別出對于A業(yè)務(wù)方向嵌入式項目質(zhì)量有重大影響的因素有：C語言技術(shù)&編碼的能力水平和軟件的復(fù)雜程度（圈復(fù)雜度）。從邏輯上分析，由于在車載導(dǎo)航軟件開發(fā)中基本使用的都是C語言的開發(fā)技術(shù)，在中小型開發(fā)項目中，C語言技術(shù)&編碼的能力水平和軟件的復(fù)雜程度確實對于項目的質(zhì)量會有很大的影響。在這里我們引入一個新的概念A(yù)CV-Average Competency Value及項目成員關(guān)鍵能力平均值，在我們此次車載導(dǎo)航軟件開發(fā)研究的范圍內(nèi)關(guān)鍵能力項為C語言技術(shù)&編碼。

基于CMMI軟件成熟度模型和實際軟件開發(fā)過程，軟件開發(fā)的主要過程分為幾個階段：RD（需求開發(fā)）、RU（需求理解）、SD（系統(tǒng)設(shè)計）、PD（概要設(shè)計）、DD（詳細(xì)設(shè)計）、COD（編碼）、UT（單元測試）、IT（集成測試）、ST（系統(tǒng)測試）和QC階段。軟件項目的一個關(guān)鍵目標(biāo)就是質(zhì)量，ST階段的缺陷密度是項目質(zhì)量的關(guān)鍵度量項[1]。但是，在ST階段發(fā)現(xiàn)的缺陷往往是由其他之前的階段引入的，這些可能引入缺陷的階段包括COD、DD、IT、PD等[2]。我們使用了Crystal Ball工具對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了敏感度分析，包括ST、COD和DD階段的缺陷引入對于項目的質(zhì)量目標(biāo)都有相當(dāng)?shù)挠绊憽?/p>

為了達(dá)成軟件開發(fā)的質(zhì)量目標(biāo)，我們必須想辦法控制各階段引入的缺陷數(shù)量。從敏感度分析結(jié)果上看，COD階段的缺陷密度對于QC指標(biāo)的影響比較大，同時，如果能在ST階段更多地發(fā)現(xiàn)和處理實際已經(jīng)存在的軟件缺陷，QC目標(biāo)達(dá)成的可能性會大大增加。

各階段引入的缺陷數(shù)量也與軟件程序本身的復(fù)雜度有關(guān)，在軟件測試的概念里，圈復(fù)雜度用來衡量一個模塊判定結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，數(shù)量上表現(xiàn)為獨(dú)立路徑條數(shù)，即合理的預(yù)防錯誤所需測試的最少路徑條數(shù)，圈復(fù)雜度大則說明代碼可能質(zhì)量低且難于測試和維護(hù)[3]。經(jīng)驗表明：一般圈復(fù)雜度越高，Bug發(fā)生的可能性越高。

圈復(fù)雜度過高會造成下列問題：

1.復(fù)用困難。代碼復(fù)雜度過高，說明一個函數(shù)內(nèi)覆蓋的邏輯過多，程序耦合性（各個模塊之間接口的復(fù)雜度）較高，所以也不易于移植復(fù)用。

2.測試?yán)щy。圈復(fù)雜度代表路徑覆蓋的條數(shù)，即case數(shù)。所以，需要更多的測試才能覆蓋一個復(fù)雜度較高的程序。

3.易讀性差。代碼復(fù)雜度過高的程序不易于閱讀。

4.缺陷率高。一般復(fù)雜度越高，缺陷密度越高。代碼復(fù)雜度過高的程序，變更時更容易產(chǎn)生缺陷。

從圖1的兩個例子中，我們可以使用一種簡單的方法來計算兩段程序的圈復(fù)雜度。在Example 1中，while循環(huán)圈復(fù)雜度加1，if語句圈復(fù)雜度加1，每個&&語句圈復(fù)雜度加1，總體程序執(zhí)行圈復(fù)雜度加1，圈復(fù)雜度總和為5。在Example 2中，if語句圈復(fù)雜度加1，else語句圈復(fù)雜度加1，總體程序執(zhí)行圈復(fù)雜度加1，圈復(fù)雜度總和為3。這種方法的基本計算原則是：程序中出現(xiàn)下列關(guān)鍵字的次數(shù)再加1，關(guān)鍵字主要包括for、if、while、switch、&&、||、goto和case等。

以上是比較簡單的圈復(fù)雜度計算方法，另外一種計算方法是利用有向圖理論（Sequense）計算由一段代碼演化來的有向圖中線性獨(dú)立的路徑的個數(shù)，來得出圈復(fù)雜度的數(shù)值。

圈復(fù)雜度=E-N+2（1）

其中，E：程序流程有向圖中邊的個數(shù)；N：程序流程有向圖中節(jié)點(diǎn)的個數(shù)。

目前可以使用的計算圈復(fù)雜度工具有：

1.JAVA平臺：PMD靜態(tài)分析源代碼工具（付費(fèi)）、JavaNCSS（開源）、CheckStyle（付費(fèi)）；

2..NET平臺：FxCop（開源）、NDepend（付費(fèi)）；

3.C/C++平臺：QAC（付費(fèi)）、Source Monitor（開源）。

我們在實際的項目開發(fā)中主要使用Source Monitor開源工具，進(jìn)行函數(shù)圈復(fù)雜度研究和統(tǒng)計。

基于之前對于項目開發(fā)者能力水平和軟件圈復(fù)雜度的研究，我們嘗試進(jìn)行數(shù)據(jù)收集分析并構(gòu)建COD階段引入缺陷密度、ACV（C語言技術(shù)&編碼）和圈復(fù)雜度之間的數(shù)學(xué)預(yù)測模型。

基于ACV和圈復(fù)雜度建立COD引入缺陷模型構(gòu)建的目標(biāo)如下：

1.在項目策劃或者COD階段活動之前，項目經(jīng)理參考此模型調(diào)配項目組成員、安排項目級培訓(xùn)，策劃在設(shè)計階段控制圈復(fù)雜度，并基于此進(jìn)行程序設(shè)計工作。

2.COD階段開始后，項目管理人員可以根據(jù)代碼復(fù)雜度管理表中的相關(guān)要求進(jìn)行實際圈復(fù)雜度數(shù)據(jù)的收集，并利用此模型進(jìn)行預(yù)測，進(jìn)行COD過程中的動態(tài)編碼控制，適當(dāng)降低系統(tǒng)和程序文件的圈復(fù)雜度。

基于上述的研究目標(biāo)進(jìn)行了建模方法的研究，確定了相應(yīng)的預(yù)測前提和思路。

1.通過對動態(tài)PPM中數(shù)據(jù)的敏感度計算結(jié)果，COD階段的引入缺陷數(shù)對項目質(zhì)量的敏感度最大，對項目質(zhì)量目標(biāo)的達(dá)成有較大的影響。

2.同時根據(jù)相關(guān)專家前期對COD階段引入缺陷數(shù)及相關(guān)因素的相關(guān)性分析結(jié)論，COD階段引入缺陷數(shù)與代碼規(guī)模、圈復(fù)雜度、開發(fā)人員職級平均值有較強(qiáng)的相關(guān)性。

3.基于上述結(jié)論和成果，考慮選擇使用開發(fā)人員的具體關(guān)鍵能力預(yù)測COD階段缺陷數(shù)量，以期待獲得更加可控的PPM模型，采用回歸分析的方法建立預(yù)測模型。

在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)收集方面，為了保證數(shù)據(jù)的同質(zhì)性，選擇同一業(yè)務(wù)線相關(guān)項目進(jìn)行分析，保證模型的針對性和有效性。實際選擇A業(yè)務(wù)線，基于2008年度至2010年度20余個項目數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

使用MiniTab 15.1軟件中的Pearson計算方法計算了上述相關(guān)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，最終發(fā)現(xiàn)COD引入缺陷密度、項目平均圈復(fù)雜度和編碼&C能力均值有較強(qiáng)的相關(guān)性，而項目有效代碼行數(shù)與COD引入缺陷密度無明顯的相關(guān)性。

基于模型建立的思路和統(tǒng)計分析結(jié)果，初步設(shè)定數(shù)學(xué)模型的公式為：

Y=a+b×X1+c×X2（2）

其中，Y：COD階段引入缺陷密度；X1：項目平均圈復(fù)雜度；X2：ACV—項目COD階段所有開發(fā)人員的關(guān)鍵能力項（編碼&C）的平均值。

在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，使用MiniTab 15.1進(jìn)行回歸分析，能夠初步得到COD階段引入缺陷密度Y、項目平均圈復(fù)雜度X1和項目COD階段所有開發(fā)人員的關(guān)鍵能力項（編碼&C）的平均值X2之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。

通過回歸方法得到最后的回歸方程為：

Y=4.81+1.37×X1-3.17×X2（3）

從最后的回歸方程中我們可以推斷：

1.項目COD階段所有開發(fā)人員的關(guān)鍵能力項（編碼&C）的平均值X2越大，COD階段引入的缺陷密度就越小，那么項目的總體質(zhì)量就會越好；

2.項目平均圈復(fù)雜度X1越小，COD階段引入的缺陷密度就越小，那么項目的總體質(zhì)量就會越好。

下面是使用MiniTab 15.1工具進(jìn)行回歸分析的結(jié)果。

利用上述模型我們可以在合適的項目中進(jìn)行應(yīng)用，比如我們可以在項目策劃階段就開始使用模型，通過計算同類項目的平均圈復(fù)雜度、擬進(jìn)入項目組的開發(fā)成員的C&編碼能力水平來對項目質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測（COD階段引入缺陷密度）。

如果預(yù)測的項目質(zhì)量目標(biāo)沒有達(dá)到客戶和組織的要求，項目經(jīng)理可以根據(jù)情況調(diào)整項目組的成員，將在C&編碼能力方面具有更高水平的人員調(diào)入項目，以便減少在COD階段引入的缺陷數(shù)量，降低COD階段引入缺陷密度。同時，我們還可以在系統(tǒng)設(shè)計、概要設(shè)計和詳細(xì)設(shè)計階段不斷優(yōu)化軟件設(shè)計水平，通過降低程序圈復(fù)雜度的方式提升項目質(zhì)量，降低COD階段引入的缺陷數(shù)量和缺陷密度。

在COD階段開始之前項目經(jīng)理或者技術(shù)總監(jiān)可以通過模型預(yù)測COD階段的缺陷密度，如果發(fā)現(xiàn)項目質(zhì)量存在高風(fēng)險的問題可以提前采取措施進(jìn)行缺陷預(yù)防。

以上提到基于能力的項目質(zhì)量預(yù)測模型在車載導(dǎo)航軟件開發(fā)中具有一定的普遍意義，相關(guān)的分析思路和模型建立的方法可以被應(yīng)用到軟件開發(fā)的其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域之中。通過質(zhì)量預(yù)測模型的建立和應(yīng)用，組織可以不斷定量分析、控制其質(zhì)量目標(biāo)的制定和達(dá)成。

參考文獻(xiàn)

[1] Jamaiah H.Yahaya，Aziz Deraman.Measuring the Unmeasurable Characteristics of Software Product Quality[J].IJACT，2010，2（4）：95-106.

[2] Hajar Mat Jani，Salama A. Mostafa.Implementing Case-Based Reasoning Technique to Software Requirements Specifications Quality Analysis[J].IJACT，2011，3（1）：23-31.

[3] Zhang Xue-mei，Hoang Pham.An analysis of factors affecting software reliability[J].The Journal of Systems and Software，2000，50（1）：43-56.