Toma de decisiones bayesiana de un modelo de crecimiento de confiabilidad de software de depuración imperfecto con consideración de factores de aprendizaje y negligencia de los depuradores
Autores: Tian, Qing; Yeh, Chun-Wu; Fang, Chih-Chiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Toma de decisiones bayesiana de un modelo de crecimiento de confiabilidad de software de depuración imperfecto con consideración de factores de aprendizaje y negligencia de los depuradores
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Depuración de software
Modelo de crecimiento de confiabilidad
Análisis bayesiano
Costos de pruebas de software
Expertos en el dominio
Lanzamiento de software
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, se propuso un modelo de crecimiento de confiabilidad de software (SRGM) con análisis bayesiano para determinar una versión óptima de software con el fin de minimizar los costos de pruebas de software y también mejorar la practicidad.
Descripción
En este estudio, se propuso un modelo de crecimiento de confiabilidad de software (SRGM) con análisis bayesiano para determinar una versión óptima de software con el fin de minimizar los costos de pruebas de software y también mejorar la practicidad.