摘要：針對企業(yè)中小型軟件模塊體系在評價過程中對復(fù)雜的定性分析，缺少客觀準(zhǔn)確的評價，易造成中后期評審優(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)行計算，利用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP） 對各個指標(biāo)層和準(zhǔn)則層進(jìn)行評價，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，實現(xiàn)降本增效。

關(guān)鍵詞：可拓學(xué);層次分析法; 體系評價；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)短周期獲得高回報率等特點，且需求變化靈活。但針對初創(chuàng)企業(yè)，其軟件模塊體系評價，仍不夠成熟，在評價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，缺少針對相關(guān)體系客觀準(zhǔn)確的評價體系和優(yōu)化方法。目前，國內(nèi)企業(yè)和學(xué)者對基于可拓學(xué)和層次分析法等方法對體系進(jìn)行評價的方法，均開展了相關(guān)研究。例如：冷超等人[ ]基于模糊綜合評價體系構(gòu)建了軟件的質(zhì)量等級，王燕妮等人[ ]基于可拓學(xué)針對某安全管理體系進(jìn)行評價，方楠等人[ ]基于軟件的評價準(zhǔn)則進(jìn)行研究通過定性與定量相結(jié)合進(jìn)行軟件評價 。這些研究能更高效 地形成對特定行業(yè)領(lǐng)域的軟件的評價體系，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價和分析難題，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 建立評價指標(biāo)體系

本文使用層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[ - ] ，將相關(guān)的各項指標(biāo)進(jìn)行分解，再建立評價模型。該分析方法的基本結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行定量分析，對該層不同的因素進(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技術(shù)人員經(jīng)驗，確定軟件裁剪體系評價指標(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)計與拓展4個方面，評價指標(biāo)共16項。

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，邀請相關(guān)專家結(jié)合表2根據(jù)實際工況進(jìn)行打分，得到各層指標(biāo)之間的相對權(quán)重，以客觀的評價相關(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)計算G的特征值λ_max=4.23，根據(jù)表3選取n=4時的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G層矩陣進(jìn)行計算，通過python中的numpy庫計算矩陣相關(guān)特征值，經(jīng)驗證，無須對矩陣進(jìn)行修正，以此法分別對S1、S2、S3和S4進(jìn)行驗證，得到其一致性檢驗結(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 評價等級的確立

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

1.3.2 經(jīng)典域、節(jié)域和待評物元

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、待評物元、安全關(guān)聯(lián)度等，依據(jù)各裁剪體系指標(biāo)的實際數(shù)據(jù)計算其體系待優(yōu)化的等級。

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： 是評價對象第j個等級； 是在第j個等級下評價對象第i個特征； 是等級個數(shù)； 是特征個數(shù)； 是評價對象第j個等級 對應(yīng)的特征值范圍； 是評價對象的全體等級； 是評價對象第i個等級的下限值; 是評價對象第i個等級的上限值; 是第i個評價全體等級的下限值; 是第i個評價全體等級的上限值。

待評價物元體系：

（2）

式（2）中： 是待評物元名稱； 是 關(guān)于待評物元的量值名稱。

1.3.3 關(guān)聯(lián)函數(shù)公式推理

（3）

式（3）中： 為待評價物元的第i個特征值。

1.3.4 確定系統(tǒng)的評價等級

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

（4）

式（4）中： 通過層次分析方法計算的權(quán)重；待評價的物元的安全等級為最大的 所對應(yīng)的安全等級；目標(biāo)層和準(zhǔn)則層所對應(yīng)的安全等級為 。

（5）

式（5）中： 評價目標(biāo)的所對應(yīng)的特征值，表明評價目標(biāo)評定的等級與相鄰等級程度的偏差； 為對應(yīng)的評價的等級，I，II，III，IV，V。

2 實踐探索應(yīng)用

2.1 確定某裁剪軟件優(yōu)化系統(tǒng)的評價等級

本文以某科技公司的裁剪優(yōu)化體系為例，對軟件系統(tǒng)的指標(biāo)層進(jìn)行建模和評價，并要求相關(guān)專家進(jìn)行打分，并對評價的指標(biāo)取對應(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)度計算結(jié)果顯示，目標(biāo)層G的整體裁剪軟件模塊體系等級為II級，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。但針對于相應(yīng)指標(biāo)層之下的決策層各項待優(yōu)化等級，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)量檢驗機(jī)制、P43軟件工藝節(jié)拍設(shè)計、P33軟件技術(shù)實施和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)多個待優(yōu)化決策層，本次針對該軟件體系，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)理計算問題，初步確定了該軟件體系的綜合等級、各指標(biāo)層以及策略層分等級，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，并針對軟件關(guān)鍵刀具匹配層進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)。通過驗證，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價時已經(jīng)是半成熟的模塊，如能夠在設(shè)計初期就結(jié)合可拓學(xué)模型對軟件各個設(shè)計指標(biāo)體系進(jìn)行評價，可能會進(jìn)一步減少中后期評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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