在线考试系统论文(源代码+流程图) 第5页设计标准
我们在第二节从一个简单的问题开始，对一个家庭到海边游玩一天的旅行进行设计安排。我们注意到，共有三种选择和一个标准—乘车花销或旅行时间，问题很简单。但是如果两个标准都重要，那设计就相当困难了。进一步讲，我们假设双亲中的决策者根据获得的费用结构、时间表等信息构造了表1.3。
为了去掉我们自己的成见，把这三种方式称为P、Q和R。评估每种方式的乘车花销或旅行时间。很明显，如果乘车花销作为唯一标准的话R是最好的选择，如果旅行时间最重要的话应该选P。想象你就是双亲之一的决策者。基于表1.3给出的信息你将做如何的选择呢？(以前我们并不在乎你的实际答案，而真正关心你的实现过程。)
如果你完成了一个选择，不管结果是P、Q或是R，尽管你可能不是很清楚，但是你一定是经过了上述过程而得出的结果。
你的问题可能是：多花2.35英镑来节省25分钟的时间时不是值得。根据你自己的回答，你就能够得出结论。
你也可能认为这是一个愚蠢的问题，因为实际上，你需要把其他的东西计算在内，例如：舒适性、便捷性以及格洛丽亚姨妈的坚持（向她以往的那样），或者是一路的秀丽风景。同时我们注意到这三个属性和旅行方式是无法确定的，所以他们与直接费用的折衷方案是不可能的。
你也可能会苦恼那些能够使定期的旅行无法进行的不确定的事件，例如工程任务、交通堵塞、人员不齐以及车抛锚。这些抱怨都相当的合理，但是，人们总是按照我们在这里讨论的方法进行选择的。多数情况下，人们是通过组合折衷和直觉的办法来选择。但是必须指出，可以通过把以上提及的所有因素综合起来形成一个功能函数来进行性选择。但是，这些太深了，我们必须返回到原来所讨论的问题上去。
1.3.1 压力和标准
迄今为止，我们还没思考过为什么在前些节中要把费用和旅行时间作为唯一的设计标准。认真考虑我们就会发现这是由于外界对决策者的压力。我们不排除内部产生的压力，但通常我们都把它看成外部产生的。见图1.4。
我们现在来看设计标准的起源。节俭的妻子坚持费用要低；不耐烦的孩子们要求旅程时间要短。毫无疑问，如果格洛丽亚姨妈（她特别喜欢在国家公园的停车场里打盹以及非常热衷于便宜货）坚持的话，几乎是无法拒绝的。所以选择应该试图令所有这些要求都得到满意的解决。或者至少任何人不会产生十分的不满。必须注意的是，处理步骤是由决策者认为这些压力的相对重要性所决定的。
压力的相关重要性的思想是以软件设计员的行为为基础的，我们再来谈谈软件设计员。
1.3.2 压力和软件设计
在研究早期的关于软件生存期的资料的时候，你需要做一个练习（练习2.2），以便在软件设计时把你对各属性的观点计算在内。在练习的答案中可以看到属性有很多个，但最重要的属性包括：经济性、可靠性、可文护性、耐用性、完整性和安全性。
前三个属性的定义相当的明显了。但是你怎样理解耐用性、完整性和安全性呢？你可以回想练习的答案，耐用性就是系统在进行大量事务处理时所表现出的性能。完整性和安全性更难定义，因为他们经常可以交替使用。我更倾向于用完整性来描述程序和数据对突发事件的抵抗能力。而安全性适用于对故意破坏的抵抗能力。我们下一个要讨论的问题是研究另一种压力情况，见图表1.5。
在开始时使用者把压力作为一个单独的实体。当然，实际上使用单位不同的部门和个人在软件运行时会有不同的既得的重要性，相应地，他们施加的压力就会有所不同。但是在前面的章节中，决策者恰恰是疲惫的父亲，所以就需要以使用者的需求得到最大满足的方法来进行设计。
设计员实在是需要一些可以从比较设计中导出的复合方法，这些设计应尽可能满足使用者相对重要的属性要求，并对不确定性留有适当的余量。因此，设计员真正需要的是一个多功能函数。但是我们曾经躲避过这个问题，现在我们同样要避开它。原因是这样的函数在软件设计的上下文中是不可能导出的，所以没有一个设计者试图要导出它。
但在十分有限的条件下（以后会解释），设计员在把客观现实加入到它的设计机制中时会感到很大的压力。这通常涉及到我们以前遇到过的处理过程的发展，并需要应用值函数。简单的讲就是为各属性形成一个加权平均值。例如，我们可以用V（S）来代表软件设计值，如下：
V（S）={c1 x 属性1的值}+{c2 x 属性2的值}+{c3 x 属性3的值}+…+{cn x 属性n的值} (1)
c1、c2、c3…cn为加权因数。
用从0到100这一标准范围来代表每一个属性及复合属性是很方便的。在这种情况下，强制（c1+c2+c3+…+cn=1）。（查普曼，1980年）。
为了示范值函数的应用，我们假定一个设计员想要从三个候选设计中作一个最终选择。同时我们假定对设计员的压力限于以下三个：经济性、可靠性和耐用性。三个设计的相关数据见表1.6。
X、Y、Z每个设计的图表说明了每个设计标准的估计参数值。必须注意到，我用系统运行费用每年几千英镑来反映其经济性。可靠性的评估使用实用性的百分数，也就是说，软件预期正常运行时间百分比。系统处理大量错误时的容错百分数反映其耐用性。我们首先要为每个属性建立一个值函数。
值函数----单一属性 一个值函数仅仅表示某一特殊属性不同‘量’的愿望。我们按照意愿的先后排列所有可能的属性值来构建值函数。最不希望的赋值为0，最希望的赋值100，其余的在0到100之间适当的赋值。这样我们就根据影响我们的三个标准得出了值函数，见表1.7。
函数应尽可能的体现使用者的属性值。必须指出，尽管我们以前举的是两个线性函数的例子，但是该函数并非必须是线形的。我们把最糟的结果放在水平轴线的左边，最佳的结果放在水平轴线的右边。这意味着如果按照经济性，较低的计算结果为首选，从左到右可能性逐渐增加。另两个结果从左到右安升序排列。我们现在需要把所有设计的结果作为一个整体。
值函数----多属性 我们根据经济性、可靠性、耐用性，使用表达式（1）来评估这三个设计：
V（S）={c1 x 属性1的值}+{c2 x 属性2的值}+{c3 x 属性3的值} （2）
现在只剩下给加权因数c1、c2、c3赋值了，这些值必须反映对设计员的相应压力大小。
总之，如果要使用多属性值函数作重大的决定就一定要谨慎小心。理论上讲，首先必须满足独立。只有参数选择是在任何一对独立于其他属值性的属性之间进行时这种情况才满足。例如，如果评估耐用性都为20%的两种设计，则运行费用每年25000英镑、可靠性为97%的设计优先于运行费用每年30000英镑、可靠性为99%的设计，如果两种设计的耐用性都变为15%，那么会有同样的选择。不难想象条件改变的情况。我们的例子可能很恰当。可能在许多使用者的眼里，象上面那样耐用性降低了，可靠性应该更重要了，而选择应该是相反的。
第二个困难在于加权因数的选择。我们在练习1.3中可以看到加权因数一个偶然的改变就会产生新的最佳设计方案。仅仅是设计员对压力的反应并非评估加权因数的充分机制。有必要采用更加正式的方法来得到他们。这包括向使用人员问一些假定问题，特别是如果包括大量的标准，通常会很耗时间。查普曼（1980）给出了这些方法恰当的描述。
最后的也是最重要的困难是许多重要的设计标准是很难计量的。举一个可文护性的方面例子，很难为其构思一个优先的方法，所以任何基于数字的选择机制都同样难以执行。
因此，一个设计员想使用值函数处理大量的选择工作是不可能的。更合适的是他用以使用者直觉地参数选择为基础的简单的处理技术作为一个大致的筛选来排除那些最不可能的选择。只有当设计方案的数量被减少到相当小时，才能产生最完善的评估技术。
软件工程分析与设计
查尔斯.伊斯蒂尔
伦敦大学
戈登.戴文斯
函授大学
出版：马克葛鲁.希尔书籍（联合王国）有限公司
英国伯克郡梅登海德
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