一種基于可拓學(xué)的中小型軟件體系評(píng)價(jià)與優(yōu)化實(shí)踐

摘要：針對(duì)企業(yè)中小型軟件模塊體系在評(píng)價(jià)過程中對(duì)復(fù)雜的定性分析，缺少客觀準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，易造成中后期評(píng)審優(yōu)化等階段反復(fù)修改，影響企業(yè)開發(fā)成本、開發(fā)質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益。通過可拓學(xué)建立基元模型，利用Python中的numpy庫輔助相關(guān)矩陣進(jìn)行計(jì)算，利用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP） 對(duì)各個(gè)指標(biāo)層和準(zhǔn)則層進(jìn)行評(píng)價(jià)，將復(fù)雜的定性分析轉(zhuǎn)化為借助人工智能工具的定量計(jì)算。在指標(biāo)層利用相關(guān)網(wǎng)模型聚焦該軟件存在的主要問題，進(jìn)行優(yōu)化與改進(jìn)，最終提升該軟件模塊體系質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)降本增效。

關(guān)鍵詞：可拓學(xué);層次分析法; 體系評(píng)價(jià)；人工智能；相關(guān)網(wǎng)

Practice of the Evaluationand Optimization of AaSmall -and Medium-SizedSoftware SystemEvaluationand Optimization PracticeBased on Extenics

YAN Jicheng1YOU Yue2

1．Changan Communication Technology Co.， Ltd.， Beijing ，101300 China；

2．CSSC Shanghai Marine Diesel Engine Research Institute，Shanghai ，201108 China

Abstract： In the evaluation process of the small-and medium-sized enterprise software module system in enterprises， there is a lack of the objective and accurate evaluation due toof complex qualitative analysis.This situation， which is easy to cause repeated modifications in the middle and later stages of review and optimization， affecting the development cost， development quality and economic benefits of enterprises.In this paper， the primitive model is established by extenics theory，Tthe numpy library in Ppython is used to assist the calculation of the correlation matrix for calculation.，and theAnalytic Hierarchy Process （AHP） is used toThe evaluateion is carried out according to each index layer and criterion layer through AHP analytic hierarchy process.， so as toTtransform complex qualitative analysis into quantitative calculations with the help of artificial intelligence tools.In the index layer， the correlation network model is used to focus on the main problems of the software and optimize and improve it， and.Ffinally improve the quality of the software module system is improved， so as to reduce the costs and increase the efficiency.

Key Words： Extenics; Aanalytic hierarchy processHP; System evaluation; Artificial intelligence; Correlation network

隨著科技迅猛發(fā)展與推進(jìn)，中小型軟件更符合部分企業(yè)短周期獲得高回報(bào)率等特點(diǎn)，且需求變化靈活。但針對(duì)初創(chuàng)企業(yè)，其軟件模塊體系評(píng)價(jià)，仍不夠成熟，在評(píng)價(jià)過程中通常受到技術(shù)研發(fā)能力、經(jīng)濟(jì)條件以及其他因素的影響，缺少針對(duì)相關(guān)體系客觀準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)體系和優(yōu)化方法。目前，國內(nèi)企業(yè)和學(xué)者對(duì)基于可拓學(xué)和層次分析法等方法對(duì)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，均開展了相關(guān)研究。例如：冷超等人[ ]基于模糊綜合評(píng)價(jià)體系構(gòu)建了軟件的質(zhì)量等級(jí)，王燕妮等人[ ]基于可拓學(xué)針對(duì)某安全管理體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，方楠等人[ ]基于軟件的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則進(jìn)行研究通過定性與定量相結(jié)合進(jìn)行軟件評(píng)價(jià) 。這些研究能更高效 地形成對(duì)特定行業(yè)領(lǐng)域的軟件的評(píng)價(jià)體系，幫助相關(guān)企業(yè)完善復(fù)雜而繁瑣的不成熟軟件體系評(píng)價(jià)和分析難題，規(guī)范體系文件中不完善的指標(biāo)與準(zhǔn)則。

1 可拓學(xué)模型建立

1.1 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文使用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[ - ] ，將相關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分解，再建立評(píng)價(jià)模型。該分析方法的基本結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行定量分析，對(duì)該層不同的因素進(jìn)行分析，最終綜合比較確定最終指標(biāo)因素，從而解決難以通過定量分析描述的復(fù)雜目標(biāo)難題，為相關(guān)的企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供決策參考。本文結(jié)合企業(yè)實(shí)際軟件裁剪工序、軟件生產(chǎn)工況、軟件工藝和管理要求以及專家和高級(jí)技術(shù)人員經(jīng)驗(yàn)，確定軟件裁剪體系評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中，準(zhǔn)則層包括，軟件人員培訓(xùn)與管理、軟件設(shè)備操作與匹配、軟件開發(fā)和工藝設(shè)計(jì)與拓展4個(gè)方面，評(píng)價(jià)指標(biāo)共16項(xiàng)。

1.2 確定相關(guān)層次指標(biāo)的權(quán)重

通過層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），確定相關(guān)指標(biāo)層次的權(quán)重，利用專家打分法，邀請(qǐng)相關(guān)專家結(jié)合表2根據(jù)實(shí)際工況進(jìn)行打分，得到各層指標(biāo)之間的相對(duì)權(quán)重，以客觀的評(píng)價(jià)相關(guān)體系。

G=[（G&S_1&S_2&S_3&S_4@S_1&1&1/5&1/3&1/6@S_2&5&1&3&1/4@S_3&3&1/3&1&1/7@S_4&6&4&7&1）]

CR=（C.I.）/（R.I.）

C.I.=（λ_max-n）/（n-1）

經(jīng)計(jì)算G的特征值λ_max=4.23，根據(jù)表3選取n=4時(shí)的R.I.值為0.89

CR=（C.I.）/（R.I.）=（0.08）/（0.89）=0.09<0.1

據(jù)多次蒙特羅模擬得到隨機(jī)一致性RI值如表3所示，首先對(duì)G層矩陣進(jìn)行計(jì)算，通過python中的numpy庫計(jì)算矩陣相關(guān)特征值，經(jīng)驗(yàn)證，無須對(duì)矩陣進(jìn)行修正，以此法分別對(duì)S1、S2、S3和S4進(jìn)行驗(yàn)證，得到其一致性檢驗(yàn)結(jié)果如下，其CR的值小于0.1，滿足一致性要求。

1.3 建立可拓學(xué)模型

1.3.1 評(píng)價(jià)等級(jí)的確立

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，準(zhǔn)則層的評(píng)價(jià)因素結(jié)合G={S1，S2，S3，S4}，方案層的評(píng)價(jià)因素結(jié)合S1={P11，P12，P13，P14}，S2={P21，P22，P23}，S3={P31，P32，P33，P34}，S4={P41，P42，P43，P44，P45}。并建立評(píng)價(jià)的集合M={M1，M2，M3，M4，M5}={全面，比較全面，一般，待優(yōu)化，極待優(yōu)化}，分別對(duì)用其各自等級(jí)，并用I、II、III、IV和V這5個(gè)安全等級(jí)進(jìn)行對(duì)應(yīng)。

1.3.2 經(jīng)典域、節(jié)域和待評(píng)物元

本研究的物元可拓模型主要根據(jù)可拓學(xué)中的物元理論、關(guān)聯(lián)函數(shù)和可拓集合等理論為基礎(chǔ)，將事物N、特征C、事物的量值V三者構(gòu)成的有序三元組R=（N，C，V）作為描述事物的物元。并以此建立裁剪優(yōu)化體系的相應(yīng)經(jīng)典域、節(jié)域物元、待評(píng)物元、安全關(guān)聯(lián)度等，依據(jù)各裁剪體系指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算其體系待優(yōu)化的等級(jí)。

具體的推導(dǎo)步驟如下。

R=（（N&（C_1@C_2@?@C_n ）&（V_1@V_2@?@V_n ）））=[（R_1@R_2@?@R_n ）]

R_j=（N_j，C_ji，V_j）=（（N_j&（C_j1@C_j2@?@C_jn ）&（V_j1@V_j2@?@V_jn ）））=（（N_j&（C_j1@C_j2@?@C_jn ）&（?a_j1，b_j1 ?@?a_j2，b_j2 ?@?@?a_jn，b_jn ? ）））

R_p=（N_p，C_ji，V_p）=（（N_p&（C_j1@C_j2@?@C_jn ）&（V_p1@V_p2@?@V_pn ）））=（（N_j&（C_j1@C_j2@?@C_jn ）&（?a_p1，b_p1 ?@?a_p2，b_p2 ?@?@?a_pn，b_pn ? ）））

R_k=（N_k，C_ji，V_ji）=（（N_k&（C_j1@C_j2@?@C_jn ）&（V_j1@V_j2@?@V_jn ）））（1）

式（1）中： 是評(píng)價(jià)對(duì)象第j個(gè)等級(jí)； 是在第j個(gè)等級(jí)下評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)特征； 是等級(jí)個(gè)數(shù)； 是特征個(gè)數(shù)； 是評(píng)價(jià)對(duì)象第j個(gè)等級(jí) 對(duì)應(yīng)的特征值范圍； 是評(píng)價(jià)對(duì)象的全體等級(jí)； 是評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)等級(jí)的下限值; 是評(píng)價(jià)對(duì)象第i個(gè)等級(jí)的上限值; 是第i個(gè)評(píng)價(jià)全體等級(jí)的下限值; 是第i個(gè)評(píng)價(jià)全體等級(jí)的上限值。

待評(píng)價(jià)物元體系：

（2）

式（2）中： 是待評(píng)物元名稱； 是 關(guān)于待評(píng)物元的量值名稱。

1.3.3 關(guān)聯(lián)函數(shù)公式推理

（3）

式（3）中： 為待評(píng)價(jià)物元的第i個(gè)特征值。

1.3.4 確定系統(tǒng)的評(píng)價(jià)等級(jí)

針對(duì)于目標(biāo)層G和準(zhǔn)則層S的關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式如下：

（4）

式（4）中： 通過層次分析方法計(jì)算的權(quán)重；待評(píng)價(jià)的物元的安全等級(jí)為最大的 所對(duì)應(yīng)的安全等級(jí)；目標(biāo)層和準(zhǔn)則層所對(duì)應(yīng)的安全等級(jí)為 。

（5）

式（5）中： 評(píng)價(jià)目標(biāo)的所對(duì)應(yīng)的特征值，表明評(píng)價(jià)目標(biāo)評(píng)定的等級(jí)與相鄰等級(jí)程度的偏差； 為對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)的等級(jí)，I，II，III，IV，V。

2 實(shí)踐探索應(yīng)用

2.1 確定某裁剪軟件優(yōu)化系統(tǒng)的評(píng)價(jià)等級(jí)

本文以某科技公司的裁剪優(yōu)化體系為例，對(duì)軟件系統(tǒng)的指標(biāo)層進(jìn)行建模和評(píng)價(jià)，并要求相關(guān)專家進(jìn)行打分，并對(duì)評(píng)價(jià)的指標(biāo)取對(duì)應(yīng)打分的均值，結(jié)果如下。

={71，86，81，89} ={65，62，82}

={83，92，61，69} ={68，72，67，86，93}

根據(jù)關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果顯示，目標(biāo)層G的整體裁剪軟件模塊體系等級(jí)為II級(jí)，整體軟件模塊體系較為完善。該企業(yè)的裁剪軟件模塊體系總體比較全面。但針對(duì)于相應(yīng)指標(biāo)層之下的決策層各項(xiàng)待優(yōu)化等級(jí)，P21軟件設(shè)備穩(wěn)定性和P22軟件關(guān)鍵刀具匹配、P41軟件質(zhì)量檢驗(yàn)機(jī)制、P43軟件工藝節(jié)拍設(shè)計(jì)、P33軟件技術(shù)實(shí)施和P34軟件開發(fā)成本和周期等方面，存在一定優(yōu)化空間。

2.2 建立某裁剪軟件相關(guān)網(wǎng)的模型

因發(fā)現(xiàn)多個(gè)待優(yōu)化決策層，本次針對(duì)該軟件體系，建立相關(guān)網(wǎng)絡(luò)模型[ ]，從而分析主要矛盾。據(jù)該相關(guān)網(wǎng)模型可見，在所有待優(yōu)化層次中，P22軟件關(guān)鍵刀具與匹配在網(wǎng)中的影響因素較多，因此將P22層為主要矛盾進(jìn)行優(yōu)化，更能提高該裁剪軟件體系模型的整體質(zhì)量水平。

3結(jié)論與總結(jié)

通過建立軟件模塊的可拓學(xué)基元模型并根據(jù)關(guān)聯(lián)度等，把本指標(biāo)層和其下一層次復(fù)雜的定性問題轉(zhuǎn)化為定量的數(shù)理計(jì)算問題，初步確定了該軟件體系的綜合等級(jí)、各指標(biāo)層以及策略層分等級(jí)，發(fā)現(xiàn)需要優(yōu)化的具體層次。但待優(yōu)化層次較多，利用可拓學(xué)相關(guān)網(wǎng)模型理論，發(fā)現(xiàn)主要矛盾層級(jí)，并針對(duì)軟件關(guān)鍵刀具匹配層進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。通過驗(yàn)證，能夠提升小型裁剪模塊的效率，降低設(shè)備刀具使用損耗。本次小型裁剪軟件模塊評(píng)價(jià)時(shí)已經(jīng)是半成熟的模塊，如能夠在設(shè)計(jì)初期就結(jié)合可拓學(xué)模型對(duì)軟件各個(gè)設(shè)計(jì)指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，可能會(huì)進(jìn)一步減少中后期評(píng)審收等階段的修改頻次，極大提高軟件模塊體系的總體質(zhì)量。

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