ニューラルネットワークを用いたソフトウェア最適リリース問題の幾何学的解法
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概要
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通常, ソフトウェアの最適リリース時期を推定するためには, テスト工程で観測されるフォールト発見時間データからソフトウェア信頼度成長モデルを特徴づける平均値関数のパラメトリック推定量を求め, 総期待ソフトウェア費用を最小にする時刻を解析的に求めるという手続きがとられる。これに対して本論文では, ソフトウェア信頼度成長モデルに対する最適リリース問題の幾何学的構造に着目し, 観測されるフォールト発見時間データから直接最適リリース時期を推定することを試みる。フォールト発見時間データの予測にはニューラルネットワークが適用される。比較実験の結果, ここで提案されるニューラルネットワークを用いた解法は従来法よりも精度良く最適リリース時期を推定できることが示される。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-25
著者
-
土肥 正
広島大学工学研究科
-
尾崎 俊治
広島大学工学部第二類(電気系)
-
西尾 泰彦
広島大学工学部第二類(電気系)
-
篠原 康秀
広島大学大学院工学研究科博士課程後期システム工学専攻
-
篠原 康秀
広島大学工学部第二類(電気系)
-
尾崎 俊治
広島大学工学部
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