基于EM 唱GA 改进贝叶斯网络的研究及应用倡

第2 7卷第4期计算机应用研究V c I 2 7 N 2 0 1 0 年 4 月.n , .口.. r 卜 A p p I 1 c a t I o n Research o f Computers o . 4 基于EM唱A改进贝叶斯网络的研究及应用 倡 123 1 .淮海工学院理学院，江苏连云港2 2 2 0 0 5； 2 .重庆大学机械工程学院，重庆4 0 0 0 3 0 3 .重庆通 信学院， 重庆 4 0 0 0 3 5 摘 要为了解决软件风险分析中可能出现的数据不完整以及影响因素间关系复杂的问题，提出了一种改进贝 叶斯网络的软件项目风险分析方法。将遗传算法和EM算法相结合得到EM唱A算法，利用EM唱A算法对软件 项目分析过程中贝叶斯网络结构中的参数进行学习，同时优化网络结构，通过实例验证了该方法的有效性及可 行性。 关键词贝叶斯网络；EM唱A算法；软件项目；风险分析 中图分类号T P 3 1 1畅5 2文献标志码A文章编号1 0 1唱3 6 9 5 2 0 1 0 4唱1 3 6 0唱0 3 3 Research o n Bayesian network improved b y EMA a n d i t s application 123 1. College of Science. Hu a i h a i Institute of Technology. LianyungansHangsu 222005. China 2. College ofMecbanical Enjinec ring. Chongqing University, Chongqing 400030. China； 3. Chongqing Communication College, Chongqing 400035, China Abstract I n order t o solve the probl em of i ncompIete data and complex re a t i onj among influencing factors wh i ch may appear h a s been i m p r o v e d. F i r s t I y, presented a EM喑A algorithm bas provide a new for software 0引言 当前软件开发规模大幅增加、软件开发环境复杂化以及软 件运行环境急剧恶化时，软件开发项目面临着更加严峻的挑 战。在软件开发阶段，仅考虑通过技术手段来提高软件质量变 得更加困难。许多研究者意识到，保证软件质量的基本问题不 仅在于是否使用新技术，更在于该过使用是否有科学的于险管 [1 ] 开发质摘是当前软件工程研究领域中亟待解决的重要问题。 围绕这一问题，国外近年来出现I c MM I、S E R I M、SRAM模型 以及贝叶斯网络方法等软件过程风险管理及评价技术，用于软 [2 ]  d o n genetic a Ig o r i t hm.Th e n, used t h e algorithm to optimize p r o j e c t risk analysis process. 管理过程的动态性、不确定性与复杂性。所以，己有的模型 和 方法较难实现软件开发过程风险因素的快速有效的识别、分析 与评价。有鉴于此，木文提出基于EM唱A改进贝叶斯网 络的 软件项目风险评价方法。 软件风险管理可以分为五个步骤，即风险识别、风险分析、 风险计划、风险跟踪和风险控制，如图1所示。风险评估 包括 风险识别与风险分析，是软件风险管理中非常重要的一环。对 软件项H进行风险评估研 究能够帮助项H管理人员很好地开 险管理是一个涉及人、技术、叩织、软件产品和环境的复杂过 程。环境、需求、技术及信息的不断演化造成了软件开发风险 展风险控制计划，有效地实施项目管理，因此对于项目开发过 G .3,4] 本文提出一种基于改进贝叶斯网络的软件项目风险分析 方法。首先，介绍了贝叶斯网络及遗传算法的理论蟹梭箱扣,， 赵 将遗传算法应用于贝叶斯网络结构学习，建立了软件或目风险 分析的EM唱A算法；最后，采用实例对该方法进行了/证，证 明该模型可以对项目风险作出较为客观的分析。 1 基础概念 1畅1 贝叶斯网络 贝叶斯网络是一种概率推理技术，用来表示变量间概率依 赖美系的图形模式，它以概率理论力数孚基础，成湖.人抽以术 同知识成分之间的条件相关而产生的不确定性，提供了一种将 [5.6] 贝叶斯网络由两部分组成贝叶斯网络结构和贝叶斯条件 髯表。覆定砰随机变量集li {Xl , Xz , , Xn , I，是 m维向量。贝叶斯网络说明I上的联合条件概率分布。贝叶 斯网络定义如下 B 根 G,堀1 G是一个有向杏环图，3义页点对应于有限集|中的随机变 量Xl, X2,, Xn 0其弧代表一个函数依赖关系。如果有一 条 0 0 作鄢却H宰律浦 1树椁卿小9能阻0牛押布生，主要研究方向为智能算法、风险管理;赵川＜19 8 4唱,男,河北石家庄人,硕 士研 究生，主要研究方向为风险管理zhaochuancqu. c d u . c n；杨洁1 9 7 3唔，女，重庆人，讲师,博士，主要研究方向为创新管理、风险 管理.g JIN Jun由 I , ZHAO Chiun, YANG Jie i n the sof twa re risk analysis, this paper presented a joftware project risk analysis process based on Bayesian networks wh i ch G the Bayesian netvorh structures and solve Biresian pirsmeter learning. Finailh the experiment results shot this algoritlun Key word 5 Bayesian networks EMA aGgori thm； software project； risk analysis 程中可能遇到的风险必须作出合理的评价 G 理方法和流程，加强软件开发过程中风险管理以确保软件 件开发过程风险管理领域 o然而，面向软件开发过程的风 矢n识直观地图解可视化的方法 G 收稿日期2 0 0 0 9唱07唱05；修回日期2009唱09唱03基金项目国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目NCET唱7唱 金俊丽，等基于EM唱A改进贝叶斯网络的研究及应用 弧山变量Y到X,则Y是X的双亲或者直接前驱，而X则是Y 的后继。一旦给定其双亲,图中的每个变量独立于图中该带点 的非后继。在图G中X，的所有双亲变量用集合pa