[發明專利]一種軟件開發過程模型差異檢測方法

有效

• 申請號: 201810595370.2
• 申請日: 2018-06-11
• 公開（公告）號: CN108920360B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 曹斌;洪峰;范菁;侯晨煜
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;黃美娟

為了解決軟件開發過程中的模型差異識別的技術問題，本發明提供了一種基于過程結構樹的軟件開發過程模型的差異檢測方法，具體包括：首先計算過程循環復雜度，利用TPST模型，把過程擴展成一個樹形結構。之后計算獨立路徑，取得任意兩條獨立路徑之間的差別，利用KM算法進行優化匹配，最終得出兩個過程模型之間的差別。

技術領域

本發明設計一種過程模型差異檢測方法。

技術背景

軟件技術的不斷發展，在軟件開發方面，軟件開發者通過不斷建立新的軟件過程模型，以應對越來越多的軟件開發需求。而且，更多地是，隨著一個軟件開發完成，新的軟件需求提出，以往的軟件過程模型便不適應新的開發需求，需要對該模型進行調整，而往往這些調整不僅費時費力，而且遠遠不如直接建立一個新的過程模型來的方便。但是這樣就造成軟件開發中的資源浪費，以及開發成本增加的問題。在這樣的大背景下，本專利提出一個基于TPST的過程模型差異檢測技術用于解決以上問題。

例如，若想要開發一個新的軟件，針對該軟件過程分析，從已知的軟件過程模型中，若已知模型間的差異，那么就可以利用這些差異，直接在原有軟件過程模型上進行修改，也不用再建立一個新的過程模型來應對軟件的開發需求。

在學術界，針對過程模型差異檢測的方法有很多，但是由于過程的模型差異不僅僅包括兩個過程模型結構上的差異，也包括了在過程內部的過程行為差異。而且在尋找過程模型間差異的問題本身就是一個“NP-HARD”問題，往往只能找出近似解。現有最為有名的圖編輯距離算法GED(Graph Edit Distance)也無法很好地解決這個問題。所以這樣的情況下，Küster等人利用單入口單出口(Single entry single exit，簡稱SESE)片段，針對過程模型間所有的編輯操作進行排序，最終根據既定規則，確定兩個過程模型之間的差別。Dijkman等人提出在EPC過程模型上，利用模型之間差別類型出現的頻率進行聚類，來確定差別的準確類型和差別的所在位置。Liu等人引入了自然語言處理的概念，通過對過程模型進行句法定義，然后檢測兩者間的句法差別，把這些差別作為特征，通過匹配最終得出過程模型間的差別。

然而以上提出的算法都是尋找過程模型之間的結構差異，并沒有考慮到過程行為上的差異。而且事實上，大量的研究都集中在過程模型間的結構差異上，相對較少部分的學者在研究過程模型間的行為差別。Yan等人提出了一種過程行為差異識別方法，首先將過程模型分解為小的特征，隨后通過比較兩個過程模型中特征的依賴集和軌跡集來得到差別。本文提出的過程模型辯題匹配技術與該方法的區別在于，本文從全局最優的角度去找出兩個過程模型間的差別，而該方法并未考慮這一點。

發明內容

本發明要克服現有技術的上述缺點，提供一種軟件開發過程模型差異檢測方法。

本發明從全局最優的角度去找出兩個過程模型間的差別，探尋如何使過程模型的行為尋找，以及針對這些行為找出他們之間的差異。

本發明是基于過程結構樹TPST(Task-based Process Structure Tree)的過程模型差異檢測方法，針對當前過程模型間，不能有效識別并利用模型差別，實現過程模型之間轉換的問題，提出一種簡潔、高效的差異檢測方法。利用TPST樹形結構，把過程模型展開呈樹形表示，并引入圈復雜度以及獨立路徑等概念，把原有過程模型差異轉換為獨立路徑之間差異，從而保證該方法能快速有效地識別過程模型之間的差異。

為了解決業務過程差異識別，本發明提供了一種基于過程結構樹的過程模型差異檢測技術。算法首先計算過程循環復雜度，利用TPST模型，把過程擴展成一個樹形結構。之后計算獨立路徑，取得任意兩條獨立路徑之間的差別，利用KM算法進行優化匹配，最終得出兩個過程模型之間的差別。