物流软件的健壮性的研究

　　1 引言

　　21世纪，网购的大量普及和用户数量迅速增长，各种企业对物流(管理)软件、货运物流货代管理系统(FMS)、供应链管理系统(SCM) 等)的质量要求也不断严苛，充分理解物流(管理)软件的重要性已日益加大。我们拟通过一种研究方法对物流(管理)软件健壮性进行研究。

　　2 背景知识

　　目前企业效率的提高越来越依赖物流(管理)软件，这就决定了此类软件的日趋复杂化。为了能在复杂中保证质量，相关技术开发人员开始关注物流(管理)软件的开发方法是否系统且全面或行之有效。软件的质量可从多方面评估，但一款优秀的物流(管理)软件必须要在“可靠性”方面达到要求。

　　可靠性是一个综合指标，其涵盖了安全性、保密性、可维护性、健壮性等。而健壮性作为衡量软件质量的重要评价指标，在1990年被IEEE软件工程标准术语汇编作出如下定义：健壮性，即某一系统或组件在无效输入或压力环境出现时能够保持一定程度正确运行的能力。此概念目前已被运用于系统控制、应用工程、生态学和企业应用管理软件等领域。

　　由此可知，物流(管理)软件系统要能应对物流管理中偶然事件、不可预见因素，不被突发性的错误操作所干扰，且在上述情况发生时系统还能做出用户期望的回应，这就是物流(管理)软件健壮性要实现的基本任务。

　　3 物流(管理)软件健壮性的研究

　　系统筛选法这一概念首先被Kitcheham提出并应用于软件工程领域，其目标是要以一个话题、现象或待研究的问题为切入点，尽可能全面地检索一切相关文献并对其识别、评价、归纳、整理后作出结论。本文采用系统筛选法对现存有关物流(管理)软件的健壮性进行研究。

　　我们将检索出的单个文献统称为“原始研究论文”，在其基础上做出的系统筛选称为“二次研究论文”。本文以物流(管理)软件健壮性筛选为课题，拟出如下研究方案：(1)检索并筛选原始论文;(2)从筛选所得论文中选取资料;(3)根据资料对论文进行价值评估;(4)将选取的资料进行汇整与分类，得出结论。关于如何确定调查问题，下文的3.1小节将做出阐述。需指出的一点是，在编撰系统筛选时，检索工作的开展很重要。

　　为保证原始论文可以全面地涵盖课题所在领域，需要在数据库和检索词的选择方面多加考量。

　　在数据库方面，本文的选择是：ISI Web of Knowledge、Compendex和IEEE Xplore(数字图书馆)，以及CNKI(中国知网)，ACM数字图书馆用于对前四个数据库所得结果的完整度进行检测与补充。

　　在检索词方面，我们本着“宁多毋漏”的原则，采用含义宽泛的词语，本文选择的检索词是：中文数据库：(物流(管理)软件 AND 健壮性);英文数据库：((robust OR robustness) AND logistics soft-ware)。

　　3.1 调查问题

　　由于物流(管理)软件健壮性的研究方法多样，角度繁杂。要想做出一个条理清晰的总结，就要对每一篇文章的研究角度、开发背景、价值大小等进行研究，而如何确定所要调查的问题就是为了解决这一难题。我们在原始论文中选取出的资料可按调查问题找到其所属类别，为二次论文提供框架与内容。

　　本文提出的调查问题(Research questions)为：

　　RQ1 焦点阶段：文章关注于物流(管理)软件开发过程中的哪一阶段?(如：设计阶段、测试阶段)。

　　RQ2 焦点系统：文章针对何种物流(管理)软件系统而设计?(如：TMS、WMS、SCM等)。

　　RQ3 调查与贡献：

　　(1)研究类型：文章属于哪种调查研究?(如：一篇经验报告、一份解决方案)。

　　(2)贡献方面：文章在哪方面做出了贡献?(如：提出了一种方法、开发了一个物流管理模型)。

　　(3)评估方面：文章是否有对其成果的评估?若有，基于何种背景?(如：学术背景、企业管理应用背景)。

　　3.2 资料来源

　　为了得到最为广泛科学的文献汇总，我们选取软件从业设计者最常用的国内外数据库为资料来源，以下为初始选定的检索用数据库：ISI Web of Knowledge(ISI)、Compendex(CPX)、IEEE Xplore(IEEE)、CNKI(中国知网)、ACM Digital Library(ACM)。

　　但实践中发现，CNKI中有关物流(管理)软件健壮性的文章数量(约不到10篇)相比其他三个数据库而言少之又少，我们有理由相信国内更优秀的学术文章或已在国外期刊发表，故我们对数据库的选择做出调整，最终选定为：ISI Web ofKnowledge(ISI)、Compendex(CPX)、IEEE Xplore(IEEE)、ACMDigital Library(ACM)。其中，ACM仅用于对前三个数据库的检索结果进行有效性或完整度检验。以上数据库涵盖了物流软件应用设计领域中已出版的多数学术期刊或会议论文。

　　3.3 物流(管理)软件检索准则

　　我们分别对题目、摘要和关键词进行如下检索：((robustOR robustness) AND logistics software)，检索过程依据三条准则：

　　(1)只检索英文文献。原因一，有关cnk(i中国知网)的文献前面已经分析过。原因二，英语作为通用语之一，使用程度最为广泛。并且基于当前论文的发表现状考虑，我们有理由认为有着重要成果的文献都会有英文原稿或译稿。

　　(2)一个有效检索期限。我们以1990年作为可接受文献的起始日期。因为IEEE首次于1990年提出对健壮性的定义，而在此之前的相关研究成果或在后续出版的期刊中已被引用，或是某些当时未解决的问题如今已被完善或解决。

　　(3)排除一切与软件领域无关的文章。根据数据库搜索引擎所提供的相关功能，我们得以排除那些与物流(管理)软件领域无关，但同样引入了健壮性这一概念的文章。所以不必担心这样的排除方式会造成相关文献的误筛。

　　3.4 物流(管理)软件论文选择方法

　　论文的选择自行拟定四条舍弃准则：

　　(1)基于题目的舍弃准则：若题目表明其与物流(管理)软件无关，则舍弃;(2)基于篇幅的舍弃准则：少于四页的文章要舍弃;(3)基于摘要的舍弃准则：a.若摘要显示该文虽然提到物流(管理)软件健壮性，但却选用了不同于IEEE给出的定义，或者表明文章仅指出某系统是健壮的，而不去阐释如何达到健壮性，则舍弃;b.摘要表明该文重点与物流(管理)软件健壮性或物流软件质量无关，但在对题目进行筛选时没有排除的，舍弃;(4)基于正文部分的舍弃准则：此方法同摘要舍弃准则。有些文章在摘要部分无法决定取舍，就要从正文角度考量。如果正文有对如何达到物流(管理)软件健壮性做出阐释，则保留;倘若没有，则舍弃。

　　3.5 物流(管理)软件资料选取

　　资料选取第一阶段：我们共从前三个数据库检索到约4 900多篇文章，ACM约2 600篇。首先基于题目筛选，保留下801篇(数据库Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ依次为282、371、148篇，ACM中的文章不做筛选)。考虑到相同论文出现于不同数据库的可能性，我们将各数据库的文章分别移入ACM进行比照，最后把重复文章仅作一篇保留，此步骤可称唯一性检验。这样在三次移入后，得到数据库Ⅰ、Ⅱ、 Ⅲ经唯一性检验后文献保留额的累加计数：282、391、501，即最终得到的唯一性论文数量为501篇，由此可见数据库间的文献重合度还是较高的。在完整度检验方面，我们将这501篇文章与ACM中经关联度排序后的前10%的文献作比较，未发现新的文章出现，据此可认为当前的检索范围是有效的。

　　资料选取第二阶段：根据3.4小节的法则，我们进行复审工作。这一阶段共舍弃223篇文章，其中16篇题目不符，20篇篇幅过短，剩下187篇摘要不符。

　　资料选取第三阶段：基于正文展开排除。共有234篇被舍弃，最终余下的44篇即可作为系统筛选的原始素材发挥作用。

　　4 总结

　　进行至此，系统筛选法最终商榷的44篇原始文献将被全部用作初始论文发挥作用，为物流(管理)软件健壮性系统筛选的实际编撰提供素材和框架上的支持。整体而言，本文在借鉴国外多篇研究成果的基础上，以“系统筛选法”逐步分析物流(管理)软件健壮性，具有一定的参考价值。希望本方法能为有志于研究物流(管理)软件健壮性方法论的学者提供理论基础，进而提高企业物流管理信息化系统设计的可靠性。

　　[参考文献]

　　[1]姜淑娟,等.异常处理—一种提高软件健壮性的方法[J].计算机科学,2003,30(9):169-172.

　　[2]A Avizienis,J Laprie,B ental Concepts of Dependabili-ty[R].University of Newcastle:Department of Computing Science,2001.

　　[3]E Engstron,P Runeson,M Skoglund.A sustematic review on regressiontestselection techniques[J].Information and Software Technology,2010,S2(1).

　　[4]洑建红.供应链健壮性评价方法[J].物流技术,2012,(11):273-276,313.