DOI: 10.17586/2226-1494-2015-15-5-877-885


УДК004.42; 519.85

АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРОГРАММНЫХ ПРОЕКТОВ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА

Зубкова Т. М., Ишакова Е. Н.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Зубкова Т.М., Ишакова Е.Н. Автоматизация управления рисками программных проектов на основе нечеткого логического вывода // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 5. С. 877–885.

Аннотация

Разработана методика управления рисками при проектировании программного обеспечения с использованием элементов искусственного интеллекта. На основе обзора существующих алгоритмов нечеткого вывода в области решения прикладных задач показана целесообразность применения одного из интеллектуальных методов для управления рисками программных проектов. Проанализированы источники информации при управлении программными проектами, выделены главные и второстепенные риски. Определены важнейшие параметры, по которым можно оценить возникновение неблагоприятной ситуации (длительность проекта, частота смены требований заказчика, соблюдение сроков работ, опыт участия разработчиков в подобных проектах и др.). Для анализа данных параметров разработан метод качественного нечеткого описания, использующий нечеткую логику. Оценка возможных ситуаций и формирование базы знаний опираются на опрос экспертов. Выявлены основные ограничения существующих автоматизированных систем в отношении их применимости к управлению рисками при проектировании программного обеспечения. На основании теоретических исследований разработана программная система, позволяющая автоматизировать процесс управления рисками программных проектов. Разработанная программная система автоматизирует процесс нечеткого вывода по следующим этапам: формирование базы правил систем нечеткого вывода, фаззификация входных переменных, агрегирование подусловий, активизация подзаключений и аккумулирование заключений нечетких правил продукций, дефаззификация переменных. Результатом автоматизации процесса управления рисками при проектировании программного обеспечения являются их количественная и качественная оценка и экспертные рекомендации по их минимизации. Практическая значимость работы заключается в том, что внедрение разработанной автоматизированной системы позволяет повысить результативность программных проектов. 


Ключевые слова: управление рисками, программный проект, программная система, нечеткий логический вывод, нечеткая логика, лингвистические переменные, база знаний, экспертные оценки.

Благодарности. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Оренбургской области (грант № 14-08-97031).

Список литературы

1. Титаренко Б.П. Управление рисками в инновационных проектах. М.: МГСУ, 2011. 144 с.

2. Schmidt С., Dart P., Johnston L., Sterling L., Thorne P. Disincentives for communicating risk: a risk paradox // Information and Software Technology. 1999. V. 41. N 7. P. 403–411. doi: 10.1016/S0950-5849(99)00011- 7

3. Tah J.H.M., Carr V. Towards a framework for project risk knowledge management in the construction supply chain // Advances in Engineering Software. 2001. V. 32. N 10–11. P. 835–846. doi: 10.1016/S0965- 9978(01)00035-7

4. Drew Procaccino J., Verner J.M., Overmyer S.P., Darter M.E. Case study: factors for early prediction of software development success // Information and Software Technology. 2002. V. 44. N 1. P. 53–62. doi: 10.1016/S0950-5849(01)00217-8

5. Adler T.R., Leonard J.G., Nordgren R.K. Improving risk management: moving from risk elimination to risk avoidance // Information and Software Technology. 1999. V. 41. N 1. P. 29–34.

6. Kudinov Y.I. Synthesis of a fuzzy-logic control system // Journal of Computer and Systems Sciences International. 1999. V. 38. N 1. P. 158–164.

7. Chen J., Rine D.C. Training fuzzy logic controller software components by combining adaptation algorithms // Advances in Engineering Software. 2003. V. 34. N 3. P. 125–137. doi: 10.1016/S0965-9978(02)00140-0

8. Kandel A., Zhang Y.-Q., Henne M. On use of fuzzy logic technology in operating systems // Fuzzy Sets and Systems. 1998. V. 99. N 3. P. 241–251.

9. Wang J. A fuzzy project scheduling approach to minimize schedule risk for product development // Fuzzy Sets and Systems. 2002. V. 127. N 2. P. 99–116. doi: 10.1016/S0165-0114(01)00146-4

10. Carr V., Tah J.H.M. A fuzzy approach to construction project risk assessment and analysis: construction project risk management system // Advances in Engineering Software. 2001. V. 32. N 10–11. P. 847–857. doi: 10.1016/S0965-9978(01)00036-9

11. Ишакова Е.Н., Зубкова Т.М., Медведев А.С. Программная система оценки рисков в сфере высшего образования с использованием продукционно-фреймовой модели // Вестник ОГУ. 2014. №1. С. 183– 188.

12. Де Марко Т., Листер Т. Вальсируя с медведями. Управление рисками в проектах по разработке программного обеспечения. М.: p.m.Office, 2005. 208 c.

13. Гильман Д.В., Таганов А.И. Методологические основы анализа и аттестации уровней зрелости процессов программных проектов в условиях нечеткости. М.: Горячая линия-Телеком, 2014. 168 с.

14. Штовба С.Д. Обеспечение точности и прозрачности нечеткой модели Мамдани при обучении по экспериментальным данным // Проблемы управления и информатики. 2007. №4. С. 102–114.

15. Зубкова Т.М., Ишакова Е.Н., Мулюков Р.Р. Программная система интеллектуального управления рисками разработки прикладных программных изделий. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2014662317. Заявлено 13.10.2014. Опубл. 27.11.2014. 

Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика