基于软件资源库挖掘的过程仿真技术研究

Software Process Simulation (SPS) has become the powerful tool in support of quantitative management and continuous process improvement in software projects. One of the critical challenges of adopting SPS in software organizations is the quantity and quality of required data. On the other side, since the software configuration management has been widely applied in development, the research in Mining Software Repository (MSR) has been rapidly increasing, which brings opportunities for the data requirements of SPS. This project studies the MSR-based software process simulation modeling. It includes the following topics: (1) data requirements of process simulation modelling; (2) process mining techniques based on software repository; (3) recovery of process enactment descriptive model; (4) hybrid process simulation modeling for multi-scale and multi-granularity; (5) matching, calibration and empirical validation between process data mining and process simulation. In order to tackle the data challenges of process simulation in practice, this project aims to develop a set of supporting techniques for SPS using MSR and process model recovery, as well as to improve the construction theory and methodology of SPS to enhance its data adaptability. This project will develop an MSR-based process simulation supporting platform, which will be used in the validation with real-world software projects and effectively facilitate the quantitative management of software processes.

软件过程仿真是软件项目进行量化管理，实现持续过程改善的有力工具。当前，数据的获得和质量成为软件企业在实施过程仿真时面临的最大挑战之一。而随着软件配置管理在开发实践中的广泛应用，软件资源库挖掘领域的研究日益活跃，给解决过程仿真的数据需求问题带来机遇。本项目研究基于软件资源库挖掘的过程仿真建模技术，内容包括：(1) 过程仿真建模的数据要求；(2) 基于软件资源库的过程挖掘技术；(3) 过程实施描述模型恢复；(4) 多尺度多粒度下混合过程仿真建模；(5) 过程数据挖掘与过程仿真模型匹配、校准与验证。本项目旨在建立一套较为完善的通过软件资源库挖掘和过程模型恢复而有效支持软件过程仿真数据需求的技术，同时丰富软件过程仿真建模的构建理论和方法以增强其数据适应性，应对实践中过程仿真的数据挑战。本项目将开发应用软件资源库挖掘的过程仿真支持平台，以在实际项目中进行实践验证。

数据获取和数据质量是软件企业实施过程仿真并进一步提升量化管理能力的必要保障。随着DevOps软件开发变革的兴起和自动化工具的普遍应用，开发过程中生成大量数据。在过程仿真建模中如何有效地利用这些数据，挖掘其隐藏的过程信息以提高模型质量和建模效率，成为软件过程仿真面临的机遇和挑战。本项目面向软件过程仿真的数据需求，研究以软件资源库挖掘为数据基础的过程仿真建模技术，通过综合应用多种实证研究方法，逐步建立起一套较为完整的以软件资源库挖掘和过程模型还原技术支撑的软件过程（混合）仿真建模解决方案。项目取得的主要成果包括：1）软件过程混合仿真模型的构造理论和方法，以及过程仿真模型的验证与确认框架；2）匹配过程仿真建模数据要求与软件资源库数据特征的过程仿真数据度量集合和数据源映射分类；3）改进优化的针对过程数据挖掘与过程模型还原的算法和技术；4）软件过程仿真引擎和基于资源库挖掘的过程仿真数据支持工具。项目研究阶段与华为、中兴等为代表的国内领先的大型软件企业形成合作，项目成果已在这些企业一定范围内部署试用，并形成积极反馈持续改进技术方案。项目期间的相关成果在国际重要期刊和权威会议发表论文38篇，申请专利4项，培养相关研究方向硕士生中已毕业11人。