王躍鵬，張春海

　?。ㄖ袊Ｑ蟠髮W 信息科學與工程學院，山東 青島 266100）

　　摘要：軟件需求變更是導致軟件項目失敗的主要因素。之前學者們在分析軟件體系結構的變更風險時，體系結構間依賴值的獲取主要是依靠經驗預估，而不是基于模塊的進一步劃分和相關耦合參數的關聯推導。針對這一問題，提出利用DSM和QFD模型對組件進一步細劃分成粒度更小的關鍵設計參數（類或對象），分析參數間的依賴程度，推導出模塊間的關聯度，接著對模塊開發順序進行重組，從而在一定程度上控制需求變更風險。最后，通過將某公司集裝箱管理系統進行模塊切分和重組對所提方法的可行性和正確性進行了驗證。

　　關鍵詞： 軟件需求變更；DSM；QFD；變更傳播；信息反饋

　　中圖分類號：TP311文獻標識碼：ADOI： 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.09.022

　　引用格式：王躍鵬，張春海.基于QFD和DSM的軟件需求變更影響分析方法與應用［J］.微型機與應用，2017,36（9）：74-77.

0引言

　　近幾十年來，軟件產業呈現爆發式增長，需求巨大，并且軟件規模迅速膨脹，結構復雜，伴隨而來的失敗風險成指數級增加。然而軟件需求變更在項目系統開發上面臨著效率、技術和管理等諸多問題，越來越被專家和學者們看作是項目開發過程中的重要風險來源之一［1］。目前以用戶體驗至上的開發流程愈發導致需求不斷地變更，因而給軟件項目管理帶來了很多不可控的因素［2］。系統的各種需求與開發過程中的各種組件是相互映射、緊密聯系的，這就是項目開發過程中存在巨大風險的主要原因。然而，軟件體系結構是反應系統聯系和耦合的重要載體。每當某些需求變化時，與之關聯的組件就會受到影響，與被影響組件間接相關聯的組件又會受到傳播效應，這就形成了一種變更傳播風險，從而在整個軟件體系結構中都有可能產生“漣漪”效應。Cooper等專家基于依賴控制和數據依賴的模型圖對軟件需求變更影響進行了研究和分析［3］。楊鶴標和陳震則利用面向對象程序設計的理論模型，利用系統中函數間的關系概念和函數關系圖，提出了面向函數粒度的程序代碼行變更影響分析模型，并且利用靜態分析和動態分析相結合的研究思路對需求變更的傳播范圍和影響程度進行了測試［4］。除此之外，DSM矩陣能夠從本質上反映系統內部模塊間的關聯關系［56］；而QFD矩陣多用來表現外部實體與系統內部組件之間的耦合度。以往學者們在分析軟件體系結構的變更風險時，體系結構間的依賴值還主要是靠經驗獲取或預測，而不是基于模塊的進一步劃分和相關參數耦合關聯推導，因此，本文基于專家學者已發表的需求變更評估模型，嘗試通過對模塊進一步劃分成一個個具體的關鍵參數（類或對象），以及通過參數的依賴程度推導出模塊間的關聯度，最后再通過模塊開發順序的重組來控制需求變更風險［7］。

1信息傳遞與QFD質量功能矩陣

　　QFD矩陣表示質量功能展開，又叫質量屋，主要表示需求空間與體系結構間的映射關聯關系。QFD作為一種設計階段的映射方法，著重于系統需求與軟件體系結構間的匹配和映射。

　　如圖1所示，矩陣的行表示某需求由哪些組件實現，矩陣的列表示該組件(模塊)的變動所影響到的所有需求。因此，構建出需求與軟件體系結構之間的 QFD 關系映射，可以分析出當一個或多個需求發生變更時會直接影響到的組件。

2基于QFD和DSM的影響分析方法

　　研究過程和實施步驟如下：

　　(1)通過對用戶需求分類和評估，最終由用戶確定每個需求的重要度，即權重值。其中用戶需求重要度的確定采用了粗糙集理論［8］。

　　(2)構造需求和模塊對應的QFD映射矩陣，根據模塊所影響的功能點歸納出每個模塊(組件)的重要度：

　　Q（χ）=∑ni=1(m×ki)(1)

　　其中，Q(χ)代表組件χ的重要度; ki表示需求的重要度權值；m是依賴值。

　　(3)模塊(組件)都是由一個或多個設計參數(類或對象)組成的，構造出組件參數QFD矩陣，根據模塊對設計參數的依賴程度和模塊的重要度權值推出模塊間的自相關性，即軟件體系結構DSM矩陣。

　　DSM(i，j)=∑nk=1(ωk×Ij→i×QFD(j，k))/∑nk=1(ωk×QFD(i，k))(2)

　　其中,K是關鍵設計參數的個數， Ij→i表示設計參數P對組件i和j有無制約關系，若無制約關系，則Ij→i=0，反之，Ij→i=1。

　　QFD(i，k)是QFD中第i行、k列的值，依賴度QFD(i，k)取值越大， 表示組件i與設計參數P之間的依賴關系越強，即設計參數P的變化會引起組件i較大程度的變化，反之，則表示對組件i的影響較弱［9］。

　　(4)上面得到的DSM矩陣只反映出了模塊間的直接影響，然而模塊間可能會存在著間接影響，例如A→B , B→C , 那么A對C也是有著傳播影響的，即模塊間的變更傳播所造成的影響。由此構造出完整的DSM相關性矩陣，反映出軟件體系結構的累積變更影響。

　　DSM(i，j)=∑∞m=1Ri,j(m)(3)

　　其中Ri,j(m)表示m階傳播影響［10］。

　　(5)通過模塊重組減少反饋信息，降低模塊變更的頻率和影響范圍，從而控制變更風險。

3應用舉例

　　本文結合青島某公司集裝箱物流管理系統來驗證該方法控制項目風險的可行性。該信息化系統主要包含以下幾個需求：（1）財務管理，包括付款管理、財務審核、賬務管理等；（2）客戶信息管理模塊；（3）訂單模塊;（4）停港靠港信息錄入和導出;（5）統計查詢，包括各類詳細數據的查詢、計算、導出和預估;（6）系統設置，包括用戶角色管理、 權限管理、密碼修改等；（7）信息導入導出模塊。

　　(1)通過與客戶不斷地深入溝通和交流，對需求進行分類和歸納，最終由客戶確定每種需求的優先級或重要程度，如圖2所示。

　　(2)構造出需求組件的QFD矩陣，如圖3所示，然后再根據組件所影響的需求個數和每種需求的重要度推算出組件的重要度或權重值，如圖4所示。

　　(3)將組件進一步拆分成粒度更小的類或對象并構造出組件參數QFD矩陣，如圖5所示。由于組件都是由一個或多個設計參數(類或對象)組成的，根據模塊對設計參數的依賴程度和模塊的重要度權值推出模塊間的自相關性，即軟件體系結構DSM矩陣，如圖6所示。

　　本文暫時只考慮制約依賴關系，暫時不考慮其中的非制約依賴關系。

　　(4)上面得到的DSM矩陣只反映出了模塊間的直接影響，然而模塊間可能會存在著間接影響，例如A→B, B→C , 那么A對C也是有著傳播影響的。因此，需在上步得到的DSM基礎上計算出累積變更影響矩陣DSM，如圖7所示。

　　圖7表示組件間的累計變更傳播矩陣，由上文中的公式（3）推出，表中影響值R(i,j)≤0.02的并沒有計算在內，這種影響值微乎其微，可忽略不計。

　　(5)需求變更始終都會存在，真正的需求變更風險體現在：當某需求變動之后會影響相應的模塊組件，形成一種強烈的反饋和返工，反饋會帶來很大的成本投入和失敗風險，因此合理調整模塊的開發順序，通過模塊重組減少反饋（設計迭代），降低模塊變更時的反饋和傳播風險，從而控制變更風險。圖8所示為模塊重組后的DSM矩陣。

　　(6)最后利用仿真方法來評估模型改善后的效率和影響［1113］，在做仿真時，各功能的學習率取值0.7~0.8，分別將優化前后的重組順序執行300次仿真計算，結果如圖9~圖10所示。結果顯示，與優化前相比，優化后項目開發總成本的均值和離散范圍進一步縮小，這表明本文提出的優化模型有助于縮短項目周期、控制成本，并降低項目失敗風險。

4結束語

　　本文在現有風險分析模型的基礎上，將需求和系統組件聯系起來的同時把組件劃分成粒度更小的更容易把控的類或對象，從而根據依賴強度的大小推算出組件間的關聯度，然后再根據依賴順序將模塊的開發順序重組從而降低系統迭代和反饋，最后，對優化后的模型方法進行仿真評估，結果表明新方法可進一步準確地預估組件間的聯系，在一定程度上降低了需求變更所帶來的風險。

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