Інформаційна технологія забезпечення надійності алгоритмічних процесів в умовах невизначеності

1.06

ІнноВінн

1.62 1.72

89. Нечітка база знань Сугено

Прогнозування якості тестування ПЗ

Настроювання із збереженням прозорості

Лінійна регресія;

квадратична регресія

0.031; 0.04

ІнноВінн

Арісент

0.13 0.07; 0.1

Як приклад опишемо модель №8 з табл. 4, яку отримано в результаті ідентифікації залежності якості тестування () програмних засобів (ПЗ) від таких факторів: CpLOC  трудомісткість тестування, Qualification  кваліфікація персоналу і Complexity  складність програмного засобу. CpLOC вимірюється витратами людино-годин на тестування та виправлення 1-го рядка програмного коду. Qualification вимірюється середньою зарплатою розробників (в відсотках від максимальної для фахівців даного профілю). Complexity вимірюється відсотком складних рядків програмного коду, тобто стрічок з розгалужуваннями (логічні умови, цикли тощо) або довжиною більше 65 символів.

Експериментальні дані зібрано за різної тривалості тестування 31 модуля програмних засобів реального часу, які розроблено на підприємстві «ІнноВінн» за проектом «Аналізатор сигналів телекомунікаційних систем CDMA». За постановкою (2) із застосуванням системи збереження прозорості синтезовано нечітку модель з базою знань Сугено (табл. 5). Терми описано двобічними гаусовими функціями належності (рис. 10). За точністю (рис. 11) запропонована нечітка модель значно переважає конкурентні лінійну та квадратичну регресії.

Таблиця 5. Нечітка база знань моделі №8 якості тестування програмних засобів

Наведено наскрізний приклад застосування розробленої інформаційної технології для аналізу та оптимізації надійності процесу розробки програмного забезпечення за проектом «Аналізатор сигналів телекомунікаційних систем STM» на підприємстві «ІнноВінн». Використовуються такі позначення: A₁  реалізація декодування за різними протоколами; A₂  реалізація лічильників підсистеми DSS1; A₃  реалізація декодування в підсистемі DSS1; A₄  збирання версії №1; A₅  збирання версії №2; A₆  реалізація підсистеми експортування даних; A₇  фінальне збирання версії; Z₁ та Z₂  технологічні затримки №1 та №2; щ₁  U₁ … щ₆  U₆  тестування №№1…6; щ₇  U₇  тестування фінальної версії.

Прогнозування надійності АП здійснено за лінгвістичними експертними оцінками таких факторів: для робочих операторів  Novelty (новизна розробки), Qualification, Complexity і KLOC (обсяг коду); для операцій тестування  Qualification, Complexity та CpLOC. Надійність операторів АП оцінено за багатофакторними моделями №6 та №7 з табл. 4. Далі отримані нечіткі значення підставлено в моделі надійності послідовних і паралельних алгоритмічних структур з розділу 2 та нечітку модель якості тестування (модель №8 з табл. 4).

Початковий варіант АП задовольняє мету оптимізації лише за одним критерієм  DpKLOC. Для покращення АП менеджеру дозволено змінювати трудомісткість усіх семи тестувань та обрати інших працівників на операції , та . В результаті нечіткої оптимізації отримано АП, який повністю задовольняє мету за критеріями DpKLOC, C та Salary. Ступень виконання мети за критерієм T дорівнює 0.86. Перевірка адекватності підтвердила добру збіжність теоретичних результатів, спрогнозованих при проектуванні АП, з експериментальними даними. В порівнянні з початковим варіантом проекту «АСТСSTM» в результаті оптимізації знижено тривалість розробки програмного забезпечення майже на 5%, трудомісткість  приблизно на 20% та оплату праці  на 15%.

В додатках наведено інформацію про наукове використання результатів дослідження поза ВНТУ, акти впровадження, ймовірнісні моделі надійності алгоритмічних структур, експериментальні дані та програми розрахунку надійності АП розробки програмних засобів.

Висновки

Усі поставлені завдання виконано. Мету дисертації досягнуто, тобто вирішено актуальну наукову проблему забезпечення надійності АП за експертними оцінками початкових даних, тобто за умов відсутності достовірних кількісних характеристик операцій, які необхідні для ефективного застосування традиційних методів моделювання та оптимізації надійності. Наукову проблему вирішено шляхом розробки на базі принципів софт-комп'ютингу нового методологічного підходу до теорії надійності АП і його реалізації у вигляді інформаційної технології, яка за рахунок використання традиційних ймовірнісних моделей надійності алгоритмів, регресійного аналізу та цільового програмування спільно з нечіткою логікою, генетичними та мурашиними алгоритмами ефективно вирішує прикладні задачі ідентифікації, аналізу та оптимізації надійності АП за експертними оцінками початкових даних і нечіткими знаннями про об'єкт дослідження.

В дисертації отримано такі нові наукові і прикладні результати:

1. Комплекс нечітких моделей надійності алгоритмічних структур за бінарного врахування помилок функціонування. Достовірність цього наукового результату забезпечена використанням запропонованого алгоритму нечіткого узагальнення бінарних моделей надійності, коректність якого математично доведена, та підтверджена збігом експериментальних показників надійності процесу розробки програмного забезпечення за проектом «АСТСSTM» з результатами моделювання.

2. Комплекс нечітких моделей надійності операторів, логічних умов та алгоритмічних структур за багатоарного врахування помилок функціонування. Достовірність цього наукового результату забезпечена використанням запропонованого алгоритму нечіткого узагальнення багатоарних моделей надійності, коректність якого математично доведена, та підтверджена на тестових прикладах.

3. Комплекс формалізованих постановок задач оптимізації надійності АП. Достовірність цього наукового результату забезпечена коректним використанням методів системного аналізу, дослідження операцій та теорії надійності людино-машинних систем. Достовірність підтверджена еквівалентністю частини запропонованих постановок задач з усіма раніше розробленими.

4. Метод генетичної оптимізації надійності АП. Достовірність цього наукового результату забезпечена використанням типової схеми ГА з доведеною збіжністю до глобального екстремуму і підтверджена експериментами з оптимізації контрольних постів на задачах різної розмірності.

5. Метод нечіткої оптимізації надійності АП. Достовірність цього наукового результату обумовлена коректним поєднанням нечітких множин, цільового програмування та ГА. Достовірність підтверджена результатами оптимізації процесу розробки програмного забезпечення за проектом «АСТСSTM».

6. Метод ідентифікації багатофакторних залежностей надійності операцій АП прозорими нечіткими базами знань. Достовірність цього наукового результату забезпечена використанням запропонованої системи збереження прозорості нечітких моделей, коректність якої математично доведена, та підтверджена результатами 15-ти експериментів з ідентифікації залежностей.

7. Комплекс із 7 методів побудови багатофакторних моделей нечіткої надійності операцій АП за експертно-експериментальною інформацією. Достовірність цього наукового результату забезпечена коректними поєднанням теорії нечітких множин з методами автоматичного навчання та ідентифікації. Достовірність підтверджена 16 тестовими прикладами нечіткої ідентифікації багатофакторних залежностей.

8. Автоматизована система, в якій програмно реалізовано взаємопов'язаний комплекс формалізованих постановок задач, систем класифікацій, математичних моделей та методів для забезпечення надійності АП в умовах невизначеності. Система автоматизує трудомісткі процедури ідентифікації, аналізу та оптимізації надійності АП на базі перерахованих вище наукових результатів. Практичну цінність системи підтверджує: а) наскрізний приклад ідентифікації, аналізу та оптимізації надійності реального процесу розробки програмного забезпечення, реалізація якого скоротила трудомісткість приблизно на 20% та оплату праці на 15%; б) 9 прикладів відновлення моделей надійності операцій АП з реальних експериментальних даних, з кращими ніж за конкурентних методів достовірністю та інтерпретабельністю.

Список опублікованих праць за темою дисертації