Название модели
|
Формула, обозначение
|
^
|
Метрики Холстеда
-длина программы;
- объем программы
- оценка ее реализации;
- трудность ее понимания;
- трудоемкость кодирования;
- уровень языка выражения;
- информационное содержание;
- оптимальная модульность;
|
N = n1 log1 n1 + n2 log2 n2
V = N log2 n
L*= (2 n2 )/ (n1 N2)
Ec = V/ L*
D = (n1N2) (2n2) = 1/ L*
* = V/ D2 = V/ L* 2
I = V / D
M = n2*/6
|
Метрики Джилба
- количество операторов цикла;
- количество операторов условия;
- число модулей или подсистем;
- отношение числа связей между модулями к числу модулей;
- отношение числа ненормальных выходов из множества операторов к общему числу операторов;
|
L1oop
L IF
L mod
f = N4SV / L mod
f * = N*SV / L
|
Метрики Мак-Кейба- цикломатическое число;
- цикломатическая сложность;
|
(G) = m - n + p
(G) = (G) +1 = m - n + 2
|
Метрика Чепена
- мера трудности понимания программ на основе входных и выходных данных;
|
H = 0.5T+P+2M+3C
|
Метрика Шнадевида
- число путей в управляющем графе
|
S = Pi Ci
|
Метрика Майерса
- интервальная мера;
|
[ 1 2]
|
Метрика Хансена
- пара (цикломатическое число, число операторов)
|
{ , N}
|
Метрика Чена
- топологическая мера Чена;
|
M(G) = ( (G), N, Q0)
|
Метрика Вудворда
- узловая мера (число узлов передач управления);
|
|
Метрика Кулика
- нормальное число (число простейших циклов в нормальной схеме программы);
|
Norm (P)
|
Метрика Хура
- цикломатическое число сети Петри, отражающей управляющую структуру программы;
|
(G*
р)
|
Метрики Витворфа, Зулевского
-мера сложности потока управления
-мера сложности потока данных;
|
(Р)
(Р)
|
Метрика Петерсона
- число многовходовых циклов;
|
Nm 1 0 0 p
|
Метрики Харрисона, Мэйджела
- функциональное число (сумма приведенных сложностей всех вершин управляющего графа);
- функциональное отношение (отношение числа вершин графа к функциональному числу);
- регулярные выражения (число операндов, операторов и скобок в регулярном выражении управляющего графа программы);
|
f1 = 1
f* = N 1/ f1
p(G) = N+L+Sk
|
Метрика Пивоварского
- модифицированная цикломатическая мера сложности;
|
N(G) = n*(G) + Pi
|
Метрика Пратта
- тестирующая мера;
|
Test (Pr)
|
Метрика Кантоне
- характеристические числа полиномов, описывающих управляющий граф программы;
|
PCN*
|
Метрика Мак-Клура
- мера сложности, основанная на числе возможных путей выполнения программы, числе управляющих конструкций и переменных;
|
C(V) = D(V) J(V) / N
|
Метрика Кафура
- мера на основе концепции информационных потоков;
|
I(G)
|
Метрика Схуттса, Моханти
- энтропийные меры;
|
(G)
|
Метрика Коллофело
- мера логической стабильности программ;
|
h (G)
|
Метрика Зольновского, Симмонса, Тейера
Взвешенная сумма различных индикаторов:
- (структура, взаимодействие, объем, данные);
- (сложность интерфейса, вычислительная сложность, сложность ввода/вывода, читабельность);
|
( , , , )
( , , , )
|
Метрика Берлингера
- информационная мера;
|
I(R) = m (F* (R) F-(R))2
|
Метрика Шумана
- сложность с позиции статистической теории языка;
|
( )
|
Метрика Янгера
- логическая сложность с учетом истории вычислений;
Сложность проектирования
Насыщенность комментариями
Число внешних обращений
Число операторов
|
( )
Cc = log2 (i + 1) [ n Cxy (n)]
X = K/C
Ci
L1
|
^
|
Модели Холстеда
- прогноз системных ресурсов;
- прогноз числа ошибок.
Модель фирмы IBM
Модель общей сложности
Модели связности
Сплайн-модель
|
P=3/8 (Ra - 1) 2Ra
B = Nlog2 n / 3000
B = 23M1 + M1 0
B = 21.1 + 0.1 V + COMP (S)
Pij = 0.15 (Si + Sj) + 0.7 Cij
Pij = ½ i ( Zij2 + Nij2 ) ln ( Zij2 + Nij2 ) + + Zi + N1
|
^
|
Джелински - Моранды
|
R(t) = e - (Т - 1 + 1) t
|
Вейса-Байеса
|
R1 (t) = e - l - (i -1) )t (, F/t1, ... , ti-1) d dФ
|
Шика-Волвертона
|
R1 (t) = e - F( N - 1 + 1) ti2 / 2
|
Литтлвуда
|
R1 (t) = (b+ /b++) - (N - i + 1) a
|
Нельсона
|
Rj (t) = exp { ln (1 - Pj)}
|
Халецкого
|
Rj (t) = P- a(1- nj ) / nj
|
Модель отлаженности
|
Rj (t) =P - fj ( , , )
|
Мозаичная модель
|
Rj (t) = 1 - ( - j - 1)
|
