基于贝叶斯网络的软件项目风险评估体系构建

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1、基于贝叶斯网络的软件项目风险评估体系构建蒲天银饶正婵秦拯［摘要］在软件项目研发过程中，大多项目风险由专家经验进行主观评估，这与风险的度量的准确性还存在一定的差距。提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险评估体系，对体系构建过程进行了分析，可用于度量风险影响程度的风险量化，从而增强了软件项目风险的预测和应变能力，这对有效地降低风险发牛概率、提高软件开发成功率提供保障。［关键词］软件项目；风险管理；贝叶斯网络；体系建构1.引言软件项目风险是指在软件开发过程中遇到的费用、进度与质量等方面的问题以及这些问题对软件项目的影响。软件项目风险管理有利于降低软件项目开发风

2、险，提高软件项目的成功率。软件项目风险管理过程分为风险评估和风险控制两大部分，其中风险评估分为风险识别、风险分析、风险学习三个过程，风险控制则包括风险应对和风险监控两个过程［1］。风险评估是风险管理的核心和基础，直接影响风险管理的其他过程，甚至影响到项目的成败。目前，釆用什么有效的方法对项目风险进行管理是当前和今后一段时间里讨论的热点问题。软件工程协会提出的软件项目风险管理经典模式一一连续风险管理，将风险管理划分为5个过程，并R组成循环往复的圆周。这五个过程是：风险识别、风险分析、风险计划、风险跟踪和风险应对⑵。目前有关软件项目风险评估的研究较多，总体来

3、讲，依据项目所能提供的经验数据的多少及信息详细程度，风险评估技术可分为定性与定量两种。定性分析主要是依靠专家确定项目的风险程度，专家经验决定了整个项目的综合考虑，主观性强；定量分析包括AHP、模糊综合评判以及人工智能等方法。AHP方法将复杂问题简单化，但比较判断矩阵的数据需求量大；模糊综合评判方法可同时针对多个目标，适用于对复杂项目的评估，但指标权重采用精确值，与实际情况有出入；人工智能方法则包括规则库、决策树和人工神经网络等方法，在一定程度上解决了项目评估的复杂性问题，但其有效性是以大量的训练样本为基础,影响了这些方法在项目评估中的应用。文章以软件工程

4、协会提出的软件项目风险管理模式提出了基于贝叶斯网络的软件风险评估体系。2.贝叶斯网络技术基础2.1贝叶斯网概述贝叶斯网络又称为信度网络，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一⑶。从1988年Peal给出明确定义之后，己经成为近十几年来研究的热点。对于每一个节点有2种信息需要指定：首先是网络中有向弧这样一种变量之间依赖关系：如果X→Y,则节点X是Y的父母，Y是X的后代；任一变量在给定他的父母节点值时条件独立于他的非后代节点集。其次贝叶斯网络中的有向边更多表示的是条件概率关系，所以每一变量都有条件概率表。2.2贝叶斯网络描述贝叶斯网络是

5、一系列变量的联合概率分布的图形表示。一般包含两个部分，一个就是贝叶斯网络结构图，这是一个有向无环图(DAG),其中图中的每个节点代表相应的变量，节点之间的连接关系代表了贝叶斯网络的条件独立语义。另一部分，就是节点和节点之间的条件概率表(CPT),也就是一系列的概率值。如果一个贝叶斯网络提供了足够的条件概率值，足以计算任何给定的联合概率，我们就称，它是可计算的，即可推理的。2.3贝叶斯网络的应用贝叶斯网络在不确定知识表示及推理方面表现出的卓越性能，为人工智能研究领域提供了有力的工具。贝叶斯网络的应用主要包括:基于贝叶斯网络的应用软件系统开发，基于贝叶斯网络

6、的实例应用等。目前，贝叶斯网络己经在故障诊断、预测、军事决策、智能机器人、医学上的病理诊断、商业上的金融市场分析、信息智能检索、数据挖掘等领域得到了应用。近年来，贝叶斯网络还常被用来表达有监督的学习形式。有监督的学习应用的是支持推理方法，他提供了解释，以支持所发生现象的原因其目的是对原因之间的相互影响进行分析。贝叶斯网络所能实现的各种功能和适应的应用领域，都是由贝叶斯网络本身的特性所决定的，熟悉贝叶斯网络的原理是正确应用网络所必不可少的。3•贝叶斯网络评估体系构建3.1贝叶斯网络评估体系的构建方法对于不同的应用领域构造贝叶斯网络的方法不尽相同，但概括起来

7、包括以下三个步骤：（1）确定特征变量。针对所要创建模型的问题确定所有的特征变量,这些变量构成该问题领域的变量集，对变量集中的每个变量确定其状态和取值范围⑷。（2）确定网络结构。根据节点之间的概率依赖关系或先验依赖关系确定网络结构，对具备大量专家知识的问题领域，贝叶斯网络结构的构建可以由先验知识获得。大多数情况下由专家知识获得的贝叶斯网络结构正是最优的贝叶斯网络结构。在领域专家知识或先验知识难以获得的情况下，一种更普遍的方法是直接从大量的样本数据中主动地学习出节点之间的关系构成贝叶斯网络结构，这种方法称为从数据中学习贝叶斯网络结构。（3）计算每个节点的概率

8、分布。对确定的网络结构计算每个节点的概率分布，包括根节点的先验概率分布和中间节点