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ソフトウェアメトリクスデータの活用技術を精査し、ソフトウェアテスト工程において観測される各種メトリクスデータとフォールト検出頻度データを融合した、新しい信頼性モデルを定式化した。自律的ソフトウェア信頼性評価ツールにおけるデータ処理機能の開発を目標に掲げ、モジュールテスト、結合テスト、システムテストを実施する過程で観測される各種メトリクスデータをデータベース上に記録し、さらに各々のテストにおいて観測されたフォールト検出頻度データを時系列情報として格納するためのファイルシステムを開発した。ソフトウェア信頼性モデルにおけるパラメータ推定においては、EMアルゴリズムに基づいたパラメータ推定法をベイズ推定の枠組みで改良し、残存フォールト数の推定問題に適用した。モデルに含まれる超パラメータの自動チューニングのために、ABICに基づいて逐次更新を行う方式を開発した。また、分散開発環境をシミュレートするために、システムテスト環境を仮想的に模擬するための実機システムを整備した。改良したパラメータ推定アルゴリズムに基づいて、既存の信頼性評価ツールSRATSを拡張し、さらに階層ベイズ構造に発見的自己組織化(GMDH)アルゴリズムを適用することで、環境(採集されたデータ)に応じて信頼性モデルを学習させるための自律計算技術を開発した。最終的に、今年度得られた理論的成果を統合し、システムテスト環境に対して自律的に適合しながら進化する信頼性評価アルゴリズムを開発し、整備した実機システム上にこれを実装した。
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