Software Reliability based on Multi-model Inference: Theory and Empirical Validation

• Project/Area Number: 25K08165
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 土肥 正 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (00243600)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: ソフトウェア信頼性 / マルチモデル推論 / 機械学習 / 深層学習 / 予測評価

Outline of Research at the Start

本研究で提案するマルチモデル推測技術は，最尤推定法によるモデルパラメータの推定方法と将来の予測分布の構成法に理論的矛盾がなく，むしろプラグイン予測よりも合理性が高いと言える．ここでは，情報量基準に基づいた組合せソフトウェア信頼性モデルによる予測技術の開発，機械学習に基づいた組合せソフトウェア信頼性モデルによる予測技術の開発を行い，その数学的な諸性質について探求するとともに，リポジトリデータなど実際の開発プロジェクトで観測されたソフトウェアフォールトデータを用いて，提案されたマルチモデル推測技術の性能を評価する．