Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 2060,   статей на доработке: 300 отклонено статей: 785 
Библиотека

Голосовский М.С. Модель оценивания погрешностей прогнозирования сроков разработки программного обеспечения

Опубликовано в журнале "Программные системы и вычислительные методы" в № 3 за 2015 год в рубрике "Теория, программное обеспечение и языки параллельных вычислений" на страницах 311-322.

Аннотация: Предметом исследования является сфера разработки программного обеспечения. Важной прикладной задачей является достоверное прогнозирование сроков разработки программного обеспечения. Однако отсутствие массива типовых работ по созданию программного обеспечения, время выполнения которых заранее определено регламентом или замерено с использованием хронометража, существенно затрудняет решение названной задачи. С учетом такой неопределенности создана математическая модель оценивания погрешностей прогнозирования сроков разработки программного обеспечения на основе нечёткой адаптивной системы, основанной на массиве продукционных правил, антецеденты и консеквенты которых представлены лингвистическими переменными. Методология исследования объединяет методы программной инженерии и методы нечеткого логического вывода с применением нечетких регуляторов на основе продукционных правил. Основным результатом исследования является модель оценивания погрешностей прогнозирования сроков разработки программного обеспечения на основе нечёткой адаптивной системы и результаты исследования ее потенциальной эффективности. Показано, что достоинствами разработанной модели являются: возможность получения оценки ошибки на основе экспертных оценок при отсутствии статистических данных; возможность корректировки модели в ходе выполнения проекта; устойчивость модели к разовым шумовым изменениям в результирующих значениях;возможность переноса модели в новый проект.

Ключевые слова: программная инженерия, разработка программ, время разработки программы, нечеткий регулятор, программное обеспечение, оценка времени программирования, продукционный логический вывод, затраты на программирование, сложность программного обеспечения, проект разработки программы

DOI: 10.7256/2305-6061.2015.3.17100

Эта статья может быть бесплатно загружена в формате PDF для чтения. Обращаем ваше внимание на необходимость соблюдения авторских прав, указания библиографической ссылки на статью при цитировании.

Скачать статью

Библиография:
Каратыгин С.А., Дукин А.Н. Оценка сроков разработки программного обеспечения // Естественные и технические науки. 2009. № 4 (42). С. 350-354.
Голосовский М.С. Модель жизненного цикла разработки программного обеспечения в рамках научно-исследовательских работ // Автоматизация. Современные технологии. 2014. № 1. С. 43-46.
Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46-54.
Голосовский М.С. Информационно-логическая модель процесса разработки программного обеспечения // Программные системы и вычислительные методы. 2015. № 1. С. 59-68.
Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7 (приложение). 32 с.
Гольфанд И.Я., Хлебутин П.С. Оценка трудозатрат разработки программной компоненты // Труды ИСА РАН, Т.15, 2005. С. 125-135
Козлов В.Е., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Оленченко В.Т. Математическое обеспечение обработки рейтинговой информации в задачах экспертного оценивания // Мир измерений. 2012. № 9. С. 42-49.
Bourque P., Fairley R.E. Guide to the Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK) Version 3.0. IEEE Computer Society, 2013. 335 p.
Щеглов И.Н., Печатнов Ю.А., Богомолов А.В. Интенсификация разработки автоматизированных систем обучения на основе нейросетевых технологий // Информационные технологии. 2003. № 4. С. 31.
Афанасьев Ю.И. Устойчивости автоматизированных систем. Концепция устойчивого взаимодействия // Образовательные ресурсы и технологии. – 2014.-№ 5(8). [Электронный ресурс]. URL:http://www.muiv.ru/vestnik/pdf/pp/ot_2014_5_86-94.pdf
Рудаков И.С., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Методика идентификации вида закона распределения параметров при проведения контроля состояния сложных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 66-72.
Есев А.А., Мережко А.Н., Ткачук А.В. Технология квалиметрии технического уровня сложных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 7 (121). С. 28-34.
Iancu I. Extended Mamdani Fuzzy Logic Controller // The 4th IASTED Int. Conf. on Computational Intelligence, ACTA Press, Honolulu, USA, 2009. РР. 143–149.
Mann G.K.I., Bao-Gang Hu, Gosine R.G. Analysis of direct action fuzzy PID controller structures // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B. June 1999. Vol. 29. Issue 3. P. 371-388
Takagi T., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Trans. Systems Man Cybernet. – 1985. – Vol. 15. – № 116. – P.116–132.
Zadeh L.A. A theory of approximate reasoning // Machine Intelligence. New York: John Wiley & Sons, 1979. 194 p.
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 165 с.
Усков А.А., Круглов В.В. Интеллектуальные системы управления на основе методов нечеткой логики // Смоленская городская типография, 2003. 177 с.
Mamdani E.H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis // IEEE Transactions on Computers, №26(12), 1977. РР 1182–1191

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена