Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  niejednorodny proces Poissona
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The stochastic processes theory provides concepts, and theorems, which allow to build the probabilistic models concerning accidents. “Counting process” can be applied for modelling the number of road, sea, and railway accidents in the given time intervals. A crucial role in construction of the models plays a Poisson process and its generalizations. The nonhomogeneous Poisson process, and the corresponding nonhomogeneous compound Poisson process are applied for modelling the road accidents number, and number of people injured and killed in Polish roads. To estimate model parameters were used data coming from the annual reports of the Polish police.
PL
W pracy przedstawiono niektóre uogólnienia procesu Poissona i ich własności. Skupiono się na dwóch uogólnieniach – niejednorodnym procesie Poissona i niejednorodnym złożonym procesie Poissona. Niejednorodny proces Poissona pozwala na skonstruowanie modelu probabilistycznego, opisującego liczbę różnych rodzajów wypadków. Niejednorodny złożony proces Poissona pozwala matematycznie opisywać konsekwencje tych wypadków. Przedstawione tu wyniki teoretyczne dają możliwość przewidywania liczby wypadków i ich konsekwencji. Estymacja parametrów modelu została wykonana na podstawie danych zamieszczonych w rocznych raportach Policji.
EN
Some generalizations of the Poisson process and their properties are presented in the paper. The non-homogeneous Poisson process allows to construct a probabilistic model describing the different kinds of accidents number. The nonhomogeneous compound Poisson process enables to describe mathematically the various types of accidents consequences. Theoretical results give possibility to anticipate the accidents number and their consequences.
PL
W artykule przedstawiono wybrane uogólnienia procesu Poissona i ich własności. Skupiono się na dwóch uogólnieniach — niejednorodnym procesie Poissona i niejednorodnym złożonym procesie Poissona. Niejednorodny proces Poissona pozwala na skonstruowanie modelu probabi-listycznego opisującego liczbę różnych rodzajów wypadków. Niejednorodny złożony proces Poissona pozwala matematycznie opisywać konsekwencje tych wypadków. Przedstawione tu wyniki teoretyczne dają możliwość przewidywania liczby wypadków i ich konsekwencji.
EN
Software reliability modeling has undergone a continuous evolution over the past three decades to adapt to various and everchanging software testing environments. In existing models, immediate fault removal and fault independency are two basic and commonly used assumptions. Recently, models combining fault detection process (FDP) and fault correction process (FCP) were proposed to alleviate the immediate fault removal assumption. In this paper, we extend such a methodology by proposing a modeling framework for the FDP and FCP incorporating fault dependency. Faults are classified as leading faults and dependent faults and the FCPs for both types of faults are explicitly modeled. Several paired models considering different assumptions for debugging lags are proposed for the combined FDP and FCP. The applicability of the proposed models are illustrated using real testing data. In addition, the optimal software release policy under this framework is studied.
PL
Modelowanie niezawodności oprogramowania w ciągu ostatnich trzech dekad ulegało ciągłej ewolucji, pozwalającej dostosować je do różnych, stale zmieniających się środowisk testowych. W przypadku istniejących modeli, dwoma podstawowymi i powszechnie stosowanymi założeniami jest natychmiastowe usunięcie błędu oraz brak zależności między błędami. Ostatnio, badacze zaproponowali modele, które łagodzą pierwsze z tych założeń, łącząc proces wykrywania błędów (FDP) z procesem ich korekcji (FCP). W niniejszym artykule, rozszerzono tę metodologię, proponując paradygmat modelowania dla zintegrowanych procesów FDP i FCP uwzględniający zależności między błędami. W paradygmacie tym, błędy klasyfikuje się jako błędy nadrzędne i błędy zależne, a procesy FCP dla obu typów błędów są modelowane oddzielnie. Zaproponowano kilka połączonych w pary modeli rozważających różne założenia dotyczące opóźnień debugowania w procesach łączących detekcję i korekcję błędów. Możliwość zastosowania proponowanych modeli przedstawiono na przykładzie rzeczywistych danych testowych. Dodatkowo badano optymalną politykę aktualizacji oprogramowania, jaką można prowadzić w ramach proponowanego paradygmatu.
EN
In the software reliability engineering (SRE) literature, few attempts have been made to model the failure phenomenon of commercial software during its operational use. One of the reasons can be attributed to the inability of software engineers to measure the growth in usage of commercial software while it is in the market. It is unlike the testing phase where resources follow a definite pattern. In this paper, an attempt has been made to model the software reliability growth linking it to the number of users. Since the number of instructions executed depends on the number of users. The number of users is estimated through an innovation diffusion model of marketing. Once the estimated value is known, the rate at which instructions are executed can be found. The intensity with which failures would be reported depends upon this value. To model the failure observation or defect removal phenomena, a non-homogenous Poisson process (NHPP) based software reliability models developed in the literature have been employed. Software reliability models are most often used for reliability projection when development work is complete and before the software is shipped to customers. They can also be used to model the failure pattern or the defect arrival pattern in the field and thereby provide valuable input to maintenance planning. Numerical example with real software field reliability data is presented to illustrate descriptive and predictive performance as well as to show practical applications of the proposed models.
PL
Literatura dotycząca inżynierii niezawodności oprogramowania, podejmuje zaledwie nieliczne próby modelowania zjawiska uszkodzenia oprogramowania komercyjnego w trakcie jego eksploatacji. Jednym z powodów może być to, iż programiści nie są w stanie zmierzyć wzrostu użytkowania oprogramowania komercyjnego w trakcie obrotu handlowego tego typu oprogramowaniem. Etap ten różni się bowiem od fazy testowania, gdzie zasoby funkcjonują według określonego wzorca. W niniejszej pracy podjęto próbę stworzenia modelu wzrostu niezawodności oprogramowania łącząc to pojęcie z pojęciem liczby użytkowników, jako że liczba wykonywanych poleceń zależy właśnie od liczby użytkowników. Liczbę użytkowników szacuje się na podstawie modelu marketingu opartego na dyfuzji innowacji. Gdy szacowana wartość jest już znana, można określić częstość wykonywania poleceń. Intensywność zgłaszania uszkodzeń zależy od tej wartości. Do modelowania zjawisk zaobserwowania uszkodzenia lub usunięcia usterki zastosowano opracowane wcześniej w literaturze modele niezawodności oprogramowania oparte na niejednorodnym procesie Poissona (NHPP). Modele niezawodności oprogramowania są najczęściej wykorzystywane do projektowania niezawodności już po zakończeniu prac rozwojowych, ale zanim jeszcze oprogramowanie dotrze do klientów. Mogą być również stosowane do modelowania wzorców uszkodzeń lub wzorców występowania usterek w trakcie eksploatacji, stanowiąc tym samym cenny wkład do planowania czynności konserwacyjnych. Przykład liczbowy uwzględniający dane z eksploatacji rzeczywistego oprogramowania ilustruje opisowe i predykcyjne możliwości proponowanych modeli, jak również pokazuje, jak można je stosować w praktyce.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.