автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.12, диссертация на тему:Методы и средства поддержки анализа и мониторинга рисков качества проекта программных изделий при нечетких данных для интегрированных CASE

Основные сокращения и обозначения.

Введение.

Глава 1 Анализ концепций, подходов, методов и моделей управления рисками проектов программных изделий.

1.1. Методологические вопросы поддержки процесса управления рисками проекта.

1.2. Модель качества программных изделий для процесса управления рисками качества.

1.3. Анализ научно-методической и нормативной базы поддержки процесса управления рисками проектов.

1.3.1. Нормативно-методические документы международного уров

1.3.2. Нормативно-методические документы государственного уровня.

1.3.3. Научно-методические документы ведомственного и корпоративного уровня.

1.3.4. Результаты анализа методов управления рисками.

1.4. Разработка концептуальных моделей процесса управления рисками качества проекта программных изделий.

1.5. Результаты первой главы.

Глава 2 Разработка методов поддержки анализа рисков качества проекта программных изделий.

2.1. Определение основных задач исследования.

2.2. Решение задачи определения вектора степеней влияния последствий потенциальных рисковых событий на обобщенный критерий качества.

2.2.1. Постановка задачи.

2.2.2. Подход к решению задачи при независимых характеристиках качества и количественном способе задания степени влияния последствий независимых потенциальных рисковых событий

2.2.2.1. Формализация подхода к решению задачи.

2.2.2.2. Пример решения задачи.

2.2.3. Подход к решению задачи при независимых характеристиках качества и вербальном способе задания степени влияния последствий независимых потенциальных рисковых событий.

2.2.3.1. Формализация подхода к решению задачи.

2.2.3.2. Пример решения задачи.

2.2.4. Подход к решению задачи при иерархической модели характеристик качества и независимых потенциальных рисковых событий.

2.2.4.1. Формализация подхода к решению задачи.

2.2.4.2. Пример решения задачи.

2.2.5. Подход к решению задачи учитывающий связность потенциальных рисковых событий.

2.2.5.1. Формализация решения задачи при однозначной связности потенциальных рисковых событий.

2.2.5.2. Формализация решения задачи при субъективной связности потенциальных рисковых событий.

2.2.5.3. . Пример решения задачи.

2.3. Решение задачи выбора квазиоптимальной совокупности контролируемых рисков качества.

2.3.1. Постановка задачи исследования.

2.3.2. Подход к решению задачи при отсутствии ресурсных ограничений.

2.3.3. Подход к решению задачи при наличии ресурсных ограничений.

2.3.4. Пример решения задачи.

2.4. Результаты второй главы.

Глава 3 Разработка методов поддержки мониторинга рисков качества проекта программных изделий. Ю

3.1. Постановка задач исследования.

3.2. Решение задачи идентификации ситуации возникновения рискового события.

3.2.1. Формализация решения задачи.

3.2.1.1. Нечеткая ситуация, как способ формализации состояния проекта.

3.2.1.2. Нечеткое включение ситуаций, как способ определения соответствия текущей ситуации проекта с ситуациями возникновения рисковых событий.

3.2.1.3. Нечеткое равенство ситуаций, как способ определения соответствия текущей ситуации проекта с ситуациями возникновения рисковых событий.

3.2.2. Пример решения задачи.

3.3. Решение задачи выбора оптимальной альтернативы реагирования на идентифицированное рисковое событие.

3.3.1. Постановка задачи исследования.

3.3.2. Подход к решению задач, в случае использования мнения одного эксперта.

3.3.2.1. Формализация подхода к решению задачи.

3.3.2.2. Пример решения задачи.

3.3.3. Подход к решению задач, в случае использования мнений группы экспертов с весовыми коэффициентами важности мнений каждого из них.

3.3.3.1. Формализация подхода к решению задачи.

3.3.3.2. Пример решения задачи.

3.3.4. Подход к решению задач, в случае использования мнений группы экспертов с нечетким отношением предпочтений важности мнений каждого из них.

3.3.4.1. Формализация подхода к решению задачи.

3.3.4.2. Пример решения задачи.

3.4. Результаты третьей главы.

Глава 4 Разработка программных средств поддержки принятия проектных решений по рискам качества проекта программных изделий.

4.1. Постановка задач исследования.

4.2. Анализ системных требований.

4.3. Разработка программного комплекса поддержки процесса управления рисками качества «Риск-Ill 1И».

4.3.1. Разработка архитектуры программного комплекса «Риск-ППИ».

4.3.2. Разработка структуры базы данных рисковой информации

4.3.3. Разработка модулей программного комплекса «Риск-ППИ».

4.3.3.1. Модуль «Идентификация рисков».

4.3.3.2. Модуль «Анализ рисков».

4.3.3.3. Модуль «Планирование рисков».

4.3.3.4. Модуль «Мониторинг рисков».

4.3.3.5. Вспомогательные модули.

4.4. Экспериментальная часть.

4.5. Результаты четвертой главы.

Актуальность. Современные технологии программной инженерии основываются на широком использовании CASE-технологий, которые по сути содержат методы и средства, ориентированные на применение инженерного подхода к проектированию программного обеспечения, которое представляется как результат процесса по реализации проекта программного изделия, во многом аналогичный процессу создания промышленной продукции.

Одним из направлений развития промышленных CASE-технологий является их интеграция с процессно-ориентированными технологиями управления программными проектами на основе формализации, информатизации и автоматизации процессов поддержки принятия проектных решений (ППР) по всем стадиям жизненного цикла (ЖЦ) программного проекта.

Широкая практика реализации современных программных проектов показывает характерную для информационных технологий высокую неопределенность по стадиям жизненного цикла и связанные с этим риски невыполнения заявленных целей проекта по созданию качественной программной продукции. Многочисленные провалы по характеристикам качества заказных информационных систем могут считаться объективным явлением, природа которого обусловлена недетерминированностью (неоднозначностью) событий будущего в проекте.

История развития методов, технологий и средств автоматизации поддержки процесса управления рисками по критериям времени и стоимости начинается с методологий, основанных на идеях «мозгового штурма», анкетирования, экспертных оценках, методах анализа чувствительности, анализа моделей (работы Института Программной Инженерии (США): М.Кара, Г.Понделиоса, Р.Хигуеры) и вплоть до развития современных интерактивных информационных систем управления рисками проектов с визуальными графическими (графовыми) моделями и средствами представления информации (работы Университета Мэриленда (США): Д.Контио, В.Басили), а также использующими робастные методы (работы Б.П. Тотаренко).

В связи с важностью проблемы поддержки ППР по рискам проекта программных изделий (ПЛИ) к настоящему времени созданы прикладные инструментальные средства, которые предназначены для решения некоторых задач по этапам процесса управления рисками. К таким средствам относятся: электронные таблицы, электронные вопросники и анкеты, базы данных по потенциальным рискам, БД по методам смягчения рисков, текстовые и графические редакторы для построения визуальных графов сценариев рисков, средства моделирования рисковых ситуаций (методом «Монте-Карло»).

Отличительной особенностью предметной области рисков качества является ее зависимость от выбранной модели характеристик качества ППИ. При этом современные модели качества программных изделий, представленные и исследованные в работах Липаева В.В., позволяют на актуальном уровне рассмотреть и исследовать проблему создания эффективных методов и средств поддержки ППР по рискам качества ППИ. В связи с этим жесткое регламентирование процессов разработки и всего жизненного цикла программных средств в интегрированной CASE-среде, а также применение систем обеспечения качества и процедур управления рисками качества направлены на сдерживание роста «энтропии» программных проектов при возрастании их сложности и объема, а также должны обеспечивать ее уменьшение.

В свою очередь по теме диссертационной работы среди возможных подходов по проблеме создания методов и средств поддержки ППР по рискам качества ППИ, наиболее перспективными являются декомпозиционные методы анализа иерархий (работы А.В.Андрейченкова, Т.Саати) и теории нечетких множеств (работы Л.А.Заде, А.В.Кофмана, Д.А.Поспелова, А.Н. Борисова), а также методы нечеткого ситуационного управления (работы Д.А.Поспелова). Последнее обстоятельство связано с тем, что эти методы в наибольшей степени удовлетворяют требованиям универсальности, учета многокритериальности выбора в условиях неопределенности из дискретного или непрерывного множества альтернатив, простоты подготовки и переработки экспертной информации по рискам программных проектов.

Поэтому тема диссертационной работы, связанная с формализацией решения слабоструктурированных задач и разработкой методов и средств компьютерной поддержки процедур принятия проектных решений на этапах анализа и мониторинга рисков качества проекта программных изделий при нечеткой рисковой информации, является актуальной для расширения функциональных возможностей CASE-технологий в направлении обеспечения качества программной продукции.

Цель работы заключается в исследовании и разработке методов и программных средств поддержки анализа и мониторинга рисков качества проекта программных изделий при нечетких данных на основе методов теории нечетких множеств для расширения функциональных возможностей интегрированных CASE.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные научно-технические задачи:

• анализ существующей научной и нормативно-методической базы технологий управления рисками проекта программных изделий и построение для современных условий концептуальных моделей (функциональной, информационной и потоков данных) процесса управления рисками качества ППИ с использованием нотаций IDEF и CASE-инструментария;

• анализ современной научно-методической базы по оценке качества программного изделия (ПИ) и построение на этой основе интегрированной модели качества ПИ для последующего использования при определении области потенциальных рисков качества ППИ и разработке соответствующих моделей и методов переработки рисковой информации при нечетких данных;

• определение узких мест процесса управления рисками качества и выделение основных задач, требующих разработки новых эффективных моделей, методов и алгоритмов поддержки ППР по рискам качества ППИ;

• разработка комплекса моделей, методов и алгоритмов для реализации поддержки ППР по рискам качества ППИ с высокой эффективностью использования при нечетких данных для интегрированных CASE;

• разработка архитектуры программного комплекса, структуры баз данных по рискам качества ППИ и программных средств поддержки ППР по рискам качества ППИ с последующим использованием и анализом в программных проектах.

Методы исследований. В основу процесса исследований и решения сформулированных задач положены методы системного анализа и IDEF-моделирования, положения теории нечетких множеств, теории графов, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы ситуационного управления с нечеткой логикой.

Научная новизна. Исследование проблемы создания методов и средств поддержки ППР по рискам качества проекта программных изделий при нечетких данных позволило получить следующие новые результаты:

1. Предложен способ формализации и алгоритмизации процедур поддержки ППР по рискам качества ППИ на основе использования положений и методов теории нечетких множеств, что позволяет расширить область и повысить уровень автоматизации процедур поддержки ППР по рискам качества ППИ в рамках интегрированных CASE.

2. На основе положений теории нечетких множеств предложен метод формализованной поддержки процедуры определения вектора степеней влияния последствий потенциальных рисковых событий (ПРС) на обобщенный критерий качества ППИ и разработан комплекс алгоритмов, учитывающих разные способы описания рисковой информации по стадиям ЖЦ программного проекта.

3. Предложена модификация метода анализа иерархий методами нечетких множеств для этапа анализа рисков качества, основанная на трехуровневом представлении иерархии характеристик качества ППИ.

4. Предложены подходы и разработаны два способа решения задачи определения вектора степеней влияния последствий ПРС на обобщенный критерий качества ППИ для случая однозначной и субъективной связности ПРС по стадиям жизненного цикла программного проекта.

5. Предложены два подхода к решению задачи выбора квазиоптимального состава контролируемых рисков качества ППИ для случая отсутствия или наличия в проекте ресурсных ограничений.

6. Разработана процедура поддержки ППР по рискам качества ППИ на этапе мониторинга, включающая в свой состав два разработанных алгоритма, в соответствии с которыми первым алгоритмом (на основе использования методов ситуационного управления) выявляются ПРС и далее вторым алгоритмом (на основе использования методов нечеткого отношения предпочтения в условиях различных способов задания предпочтительности мнений менеджеров проекта) осуществляется выбор оптимальной альтернативы реагирования на ПРС.

7. Разработаны структура и содержание базы данных (БД) по рискам качества ППИ, алгоритмы и программные средства поддержки ППР по рискам качества ППИ при нечетких данных.

Положения, выносимые на защиту:

1. Способ формализации процедур поддержки ППР по рискам качества ПНИ на основе использования положений и методов теории нечетких множеств для построения алгоритмов и программ процедур переработки рисковой информации при нечетких данных в сложных программных проектах.

2. Метод определения вектора степеней влияния последствий потенциальных рисковых событий на обобщенный критерий качества 1111Й, включающий в свой состав пять разработанных альтернативных алгоритмов, учитывающих: способы задания оценок степеней влияния последствий ПРС, вид модели характеристик качества НИИ, связность ПРС по стадиям ЖЦ программного проекта.

3. Модификация метода анализа иерархий методами теории нечетких множеств для процедуры анализа рисков качества ПНИ.

4. Метод формализации и алгоритмизации процедуры поддержки ППР по рискам качества ППИ на этапе мониторинга, включающий в свой состав разработанные алгоритмы по выявлению ПРС по стадиям жизненного цикла программного проекта и выбору оптимального варианта реагирования на ПРС.

5. Программные средства автоматизации поддержки ППР по рискам качества по стадиям ЖЦ ППИ.

Практическая значимость работы. Результаты, полученные в диссертационной работе, имеют следующие характеристики практической значимости:

1. Предложенный и апробированный способ формализации процедур поддержки ППР по рискам качества ППИ на основе использования положений и методов теории нечетких множеств позволил формализовать и автоматизировать решение важных и трудно формализуемых задач при нечетких данных на этапах анализа и мониторинга рисков качества для интегрированных CASE.

2. Разработанный метод и программа определения вектора степеней влияния последствий ПРС на обобщенный критерий качества ППИ позволяют осуществить переработку сложной рисковой информации автоматизированным способом, повышают производительность труда менеджеров программных проектов, повышают качество и оперативность принимаемых решений по потенциальным рискам качества, что способствует повышению эффективности процедур поддержки ППР по рискам качества и снижению возможного ущерба качеству ППИ.

3. Предложенная модификация метода анализа иерархий и ее программная реализация позволяют расширить область автоматизированной переработки рисковой информации на область рисков качества ППИ с учетом современной иерархической модели характеристик качества ПИ.

4. Разработанная процедура и программа выбора квазиоптимального состава контролируемых рисков качества ППИ позволяют уменьшить размерность последующих задач поддержки ППР по рискам качества и снизить субъективный фактор принимаемых решений по стадиям ЖЦ ППИ.

5. Разработанный метод и программа поддержки процедур поддержки ППР по рискам качества ППИ на этапе мониторинга позволяют автоматизировать процесс мониторинга и снизить фактор субъективности принимаемых решений по стадиям жизненного цикла ППИ.

6. Разработанные программные средства автоматизации поддержки процедур ППР по рискам качества позволяют повысить эффективность поддержки ППР по рискам качества в интегрированных CASE и тем самым снизить возможный ущерб характеристикам качества ППИ.

Реализация результатов

Основные научные положения, выводы и рекомендации, изложенные в диссертационной работе, представляют часть научно-исследовательских работ, проводимых Рязанской государственной радиотехнической академией совместно с отраслевыми организациями (НИР № 10-01 Г, Гос. № 01200105108 «Модели, методы, инструментальные средства и научно-методическое обеспечение процесса проектирования параллельных систем с использованием CASE-технологии»; НИР № 2-00Г, Гос. № 01200105107 «Концептуальные основы создания аппаратно-программных и информационных средств автоматизированных систем с интеграцией CALS и CASE -технологий»). Результаты исследований диссертации использованы и внедрены на предприятии ФГУП ОКБ «Спектр», в компании «БИТ» (г. Рязань) и на предприятии ГНОЦ CALS-технологйи (г. Москва), а также внедрены в учебный процесс РГРТА на кафедре САПР ВС по дисциплинам «САПР информационных технологий» и «Искусственный интеллект и экспертные системы в САПР».

Апробация работы

Материалы диссертации докладывались на Всероссийской научно-практической конференции «Новые информационные технологии в радиоэлектронике» (Рязань, 1998), на двух Всероссийских научно-практических конференциях «Новые информационные технологии в образовании» (Рязань, 1998, 2000), на пяти Международных молодежных научных конференциях «Гагаринские Чтения» (Москва, 1998-2002), на четырех Всероссийских научно-технических конференциях студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 1999 - 2002), на Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2001), на IV Международном конгрессе «Конструкторско-технологическая информатика - 2000» (Москва, 2000), на двух научных сессиях «Научная Сессия МИФИ» (Москва, 2001, 2002), на Третьей Всероссийской выставке-ярмарке «Современная образовательная среда» (Москва, ВВЦ, ноябрь, 2001), на Втором Московском международном салоне инвестиций и инноваций (Москва, ВВЦ, февраль, 2002), на Второй международной конференции-выставки «Системы проектирования, технологической подготовки производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта CAD/CAM/PDM»-2002 (Москва, ИПУ РАН, апрель 2002).

Публикации

Основные положения опубликованы в 26 научных и научно-технических изданиях, в том числе в 7 статьях, 16 докладах научных конференций, 3 учебно-методических работах; четыре программы и одна БД по рискам качества зарегистрированы в РосАПО; практические результаты (программные продукты) демонстрировались на Всероссийской и Международной выставках-ярмарках (ВВЦ, ИПУ РАН г. Москва).

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и двух приложений. Объем основной части работы - 238 страниц, в том числе 70 рисунков, 24 таблицы и 154 наименования использованных источников.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современный этап развития информационных технологий программной инженерии характеризуется широким использованием САПР программных проектов, которые по международной терминологии являются CASE-системами и служат основой промышленной технологии создания программной продукции в автоматизированном режиме.

Одним из перспективных направлений развития таких CASE-систем автоматизированного проектирования является их широкая интеграция с про-цессно-ориентированной методологией управления программными проектами, которая стала во всем мире методологией проектно-ориентированной деятельности, включающей модели, методы и инструментальные средства.

Анализ существующих подходов, методов и средств информационного и технологического обеспечения поддержки процесса управления рисками программных проектов показал, что имеются значительные резервы повышения эффективности создания, повышения качества и уровня выполнения заявленных целей проекта за счет внедрения современных автоматизированных средств поддержки принятия проектных решений по этапам процесса управления рисками качества проекта программных изделий в рамках интегрированных CASE.

Решение проблемы, связанной с разработкой таких автоматизированных средств поддержки, лежит в сфере исследований существующих методов и средств автоматизированного проектирования и управления проектными работами по созданию программных изделий при нечетких данных в сложных программных проектах.

Полученные результаты исследований позволили определить цели научного поиска, в соответствии с которыми в диссертационной работе изложено теоретическое обоснование методологии автоматизации процедур поддержки принятия проектных решений по рисками качества ППИ на основе формализации указанных задач методами теории нечетких множеств.

В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты:

1. Идентифицирована предметная область рисков качества ППИ, которая имеет отличительную от ранее используемых моделей специфику и основывается на структуре современной модели качества ПИ, регламентированной положениями международных стандартов.

2. Сделан проблемный анализ известных ПУР ППИ и построены концептуальные модели IDEFO, IDEF1X и DFD для ПУРК ППИ, которые аккумулируют частные подходы к решению проблемы поддержки ПУР ППИ и выделяют основные функции ПУРК, их взаимосвязи и информационные потоки, а также определяют входную и выходную информацию каждой функции, что позволяет выделить узкие места в проблеме поддержки ППР по рискам качества ППИ.

3. Предложен метод определения вектора степеней влияния последствий потенциальных рисковых событий на обобщенный критерий качества ППИ, содержащий в своем составе ряд подходов на основе положений теории нечетких множеств и учитывающий зависимость принятия решений по этапам ПУР от вида модели характеристик качества ППИ (независимые характеристики или зависимые в виде иерархической модели характеристик), от вида экспертной информации по рискам (количественная или качественная), от вида связности ПРС (независимые, однозначно связанные, субъективно связанные).

4. Разработана модификация метода анализа иерархий методами теории нечетких множеств, которая основана на трехуровневом представлении иерархии характеристик качества ППИ.

5. Сформулирована и решена задача идентификации ситуации возникновения рискового события как задача принятия решений о соответствии или несоответствии текущей ситуации ППИ эталонным ситуациям, характеризующим факт возникновения рисковых событий. При решении этой задачи исследованы подходы:

- при использовании нечеткого включения ситуаций как способа определения соответствия текущей ситуации проекта ситуациям возникновения рисковых событий;

- при применении диаграммы Хассе для оптимизации решения задачи идентификации методом направленного поиска эталонной ситуации, наиболее схожей с текущей ситуацией ППИ на основе доказанной теоремы;

185

- при использовании нечеткого равенства ситуаций как способа определения соответствия текущей ситуации проекта ситуациям возникновения рисковых событий;

- при оптимизации решения задачи идентификации методом разбиения множества эталонных ситуаций на группы эквивалентности и снижения размерности задачи на основе доказанной теоремы.

6. Сформулирована задача определения оптимальной альтернативы реагирования на идентифицированное рисковое событие и исследован ряд подходов к решению этой задачи, которые основываются на учете решений специалистов и менеджеров программного проекта при использовании мнений одного специалиста по рискам, мнений группы экспертов по рискам с весовыми коэффициентами важности мнений каждого из них, мнений группы менеджеров по рискам с нечетким отношением предпочтения важности мнений каждого из них.

7. Разработаны программные средства поддержки ППР по рискам качества ППИ при нечетких данных, которые на этапе опытной эксплуатации в программных проектах показали наличие реального положительного эффекта, внедрены в учебный процесс в Рязанской государственной радиотехнической академии и зарегистрированы в Российском Агентстве по Патентам и Товарным знакам.

1. Аверкин А. И. Использование нечеткого отношения моделирования для экспертных систем. Б.м. - 1988. - 23с.

2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике М.: Финансы и статистика, 2000г.-368с.

3. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi 5-М.: ЗАО «Издательство БИНОМ», 2000г. 1072с.

4. Батищев Д. И. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений; РАН, Ин-т прикл. физики. Н. Новгород: ИПФ.- 1994. - 86с.

5. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятие решений. М.: Мир, 1976.-С. 172-215.

6. Борисов А.Н., Алексеев А.В. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982.-256с.

7. Борисов А.Н., Алексеев А.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.:Радио и связь, 1989.-304с.

8. Ю.Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990.-236с.

9. П.Боэм Б., Браун Дж., Каспар X. И др. Характеристики качества программного обеспечения/Пер, с англ. Е. К. Масловский.- М.: Мир, 1981 -208с.

10. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем-М.: Финансы и статистика, 1998.-258с.

11. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник.-М.: Финансы и статистика, 2000.-352с.

12. Волкович В.Л., Михалевич B.C. Вычислительные методы и проектирование сложных систем.- М.: Наука, 1982.-286с.

13. Герасимов В.А. Методы решения проблемы нечеткости в задачах управления. Новосибирск: Наука. Сиб. предприятие РАН, 1999. -240с.

14. Гитман М.Б. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику 4.1: Применение лингвистической переменной в системах принятия решений. -1998. 44с.

15. ГОСТ 28195-89 "Оценка качества программных средств".

16. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных: Учебник.-М.:Финансы и статистика, 1995.

17. Еремеев А.П. Экспертные модели и методы принятия решений: Учеб. пособие по курсу "Теория и методы принятия решений/ Под ред. В.Н.Вагина. -М.: Изд-во МЭИ, 1995. -110 с.

18. Жуковин В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений.-Тбилиси: Мецниереба.-1988.-69с.

19. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений.-М.:Знание, 1974. 168с.

20. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятие приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 168с.

21. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. -Киев: Выщашк., 1991. -191с.

22. Игнатов В. П. Основы нечеткого моделирования процессов проектирования. -М.: Компания Спутник+, 2000. -187с.

23. Каипов В.Х. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией АН КиргССР. Фрунзе, 1988. - 187с.

24. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещением М.: Радио и связь, 1981. - 560с.

25. Китайник JI. М. Нечеткие процедуры принятия решений на основе бинарных отношений: (Инвариант, подход). М.: ВЦ РАН, 1992. - 62с.

26. Кондрашов Ю.С., Таганов А.И. Методологические основы стандартизации и управления качеством создания автоматизированных информационных систем. // Межвуз . сб. научных трудов «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА. 1997.

27. Кононенко А. Ф. Принятие решений в условиях неопределенности. -М. :ВЦ АН СССР.-1991.-196с.

28. Кораблев Ю.А. Системы управления с нечеткой логикой: Учеб. пособие/ Кораблев Ю.А., Шестопалов М.Ю. -СПб., 1999. -59с

29. Корячко В.П., Светников О.Г., Таганов А.И Электронный учебник-справочник по технологии функционального моделирования IDEF0// Рязан. гос. радиотехн. акад., Рязань, 1999. 21с.

30. Корячко В.П., Светников О.Г., Таганов А.И. Электронный учебник-справочник по технологии информационного моделирования IDEF1X// Ря-зан. гос. радиотехн. акад., Рязань. 1999. 21с.

31. Корячко В.П., Таганов А.И., Таганов Р.А. Компьютеризированная учебно-образовательная среда моделирования систем с использованием CASE-технологий// Научная Сессия МИФИ-2001. Сборник Научных трудов. В 14 томах. Том 12. С. 158-159.

32. Корячко В.П., Таганов Р.А. Модели и методы структурной оптимизации в условиях неопределенности: Методические указания к лабораторным работам № 1-3/Рязан. гос. радиотех. акад., Рязань, 2001. 32с.

33. Корячко В.П., Таганов Р.А. Электронная среда системного анализа и синтеза моделей информационных систем в неопределенных условиях //Научная Сессия МИФИ-2001.Сборник Научных трудов. В 14 томах.Том 12. С. 160-161.

34. Кофман А.В. Введение в теорию нечетких множеств: Пер с фр. М.:Радио и связь, 1982.-432с.

35. Кузнецов В.И. Принятие ответственных решений в условиях риска и не$определенности: Саратов: СГТУ, 1997. 75с.

36. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М.: Наука, 1982.-168с.

37. Кулагина E.JI. Обобщенный критерий принятия решений в условиях неопределенности. Сыктывкар: Коми науч. центр УрО АН СССР.-1991,- 14с.

38. Кулиев Р.И. Принятие решений в условиях неопределенности: Учеб. пособие Азерб. ин-т. Баку: Азинефтехим. - 1987. - 53с.

39. Ларичев О. И. Качественные методы принятия решений: Вербал. анализ решений. М.: Наука. - 1996. - 207с.

40. Липаев В.В. Выбор и оценивание качества. Методы и стандарты. М.: СИНТЕГ.2001.

41. Липаев В. В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты. М.:СИНТЕГ, 2001. - 380с.

42. Липаев В.В. Проблемы обеспечения качества сложных программных средств.//Информационные технологии. 2000. № 12.

43. Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений Б. Г. Литвак. М.: ПП "Патент".- 1996.-271с.

44. Лучшие практические навыки SPMN (Software Program Managers Network Сеть управления программами создания ПО), 1998.

45. Маклаков С.В. BPWin и ERWin. CASE-средства разработки информационных систем. -М.: Диалог- МИФИ, 2000. 256с.

46. Малышев Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. -М.: Энергоатомиздат, 1991.-135с.

47. Матвеев Л.А. Информационные системы: поддержка принятия решений: Учеб.пособие. -СПб, 1996. -241с.:

48. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С. Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. 272с.

49. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С .Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИД986.

50. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С. Конечные четкие и расплывчатые множества: Ч. II. Расплывчатые множества. Таганрог: ТРТИ, 1986.

51. Методы и модели оценивания качества программного обеспечения / Воробьев В.И., Копыльцов А.В., Пальчун Б.Н., Юсупов Р.М.-СП6. 1992.-36с.

52. Михалевич М.В. Методы учета риска в задачах принятия решений (по материалам HAS А). Киев: ИК. - 1989. - 14с.

53. Мустафин Н.Г. Методы и модели систем поддержки принятия решений: Учеб. пособие. СПб. - 1996. - 80с.

54. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.:Мир, 1990. - 208с.

55. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/Под ред. Д.А. Поспелова.-М.:Наука,1986. 312с.

56. Новикова Н.М. Многокритериальные задачи принятия решений в условиях неопределенности/ Новикова Н.М. -М.: ВЦ РАН, 2000.-64с.

57. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации М.: Наука, 1981.

58. Пискунов А. И, Интерполяционный принцип при построении моделей нечетко формализованных систем. М.: ВЦ АН СССР, 1990. 32 е.

59. Пискунов А.И. Интерпретация нечетких условных операторов в управлении нечетко формализованными системами .-М.: ВЦ АН СССР, 1990. 35 с.

60. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М: Наука, 1986.-288с.

61. Прикладные нечеткие системы/ Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др; Под ред. Т.Тэрано и др.; Пер.с яп. Ю.Н.Чернышова. -М.: Мир, 1993. -368 с.

62. Применение оценки риска и выбор функций управления/ВЦП. N С-51192 -Б.г. -16 с. Пер. матер, фирмы: Datapro Research Corp. Application Risk Assessment and Controls Selection. -S.I., 1986. -NIS20-300. - 8 p.

63. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения. Уч. Курс MSCD: Пер с англ., 2000.-608с .

64. Программные средства анализа степени риска/ВЦП.-N С-51195 -Б.г. -22 е.; ил. Пер. матер, фирмы; Datapro Research Corp. All About Risk Analysis Software. -S.I., 1986. P.355-361. США.-англ.

65. Размытые множества и их применения/ Левнер Е.В., Птускин А.С., Фридман А.А. -М., 1998. -108с.

66. Рыков А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. -М.-НПО «Издательство «Экономика», 1999.-191с.

67. Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций. Пер. с анг. Под ред. И.А. Ушакова. М., «Сов. радио», 1977, 304с.

68. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. - 316с.

69. Таганов Р.А. Модификация метода анализа иерархий методами нечетких множеств для САПР программных изделий // Тез. докладов международной молодежной научной конференции «XXVIII Гагаринские Чтения». М.: Изд-во ЛАТМЭС 2002.

70. Таганов Р.А. Поддержка жизненного цикла рисков качества в интегрированных САПР программных изделий на основе системного подхода // Тез. докладов международной молодежной научной конференции «XXVIII Гага-ринские Чтения». М.: Изд-во ЛАТМЭС, 2002.

71. Таганов А.И., Светников О.Г., Кондратов Ю.С. Технология сбора информации о предметной области по CASE*Method. Методические указания к курсовому и дипломному проектированию. РГРТА, 1998 48с.

72. Таганов А.И., Кондратов Ю.С., Таганов Р.А. SADTUDEF методология структурного анализа и проектирования в примерах. Методические указания для практических и самостоятельных занятий. РГРТА, 1999 54с.

73. Таганов А.И., Таганов Р.А. Анализ концепций, методов и моделей управления рисками программных проектов; Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2001-47 е.: Ил. - Библиогр. 42 назв- Рус. -ДО 8899 от 12.11.01 Деп. в ВИМИ.

74. Таганов А.И., Таганов Р.А. Система поддержки принятия решений по рискам проекта программных изделий// Научная Сессия МИФИ-2002. Сборник научных трудов. В 14 томах. Т.2. Программное обеспечение. Информационные технологии. М.: МИФИ, 2002 С. 77-78.

75. Таганов Р.А. Анализ и постановка задач структурной оптимизации проекта информационной системы при неопределенных условиях методом расплывчатых покрытий // Межвузовский сборник научных работ «Новые информационные технологии», РГРТА ,2000 С. 66-69.

76. Таганов Р.А. Анализ ресурсов базовых инструментальных средств реинжиниринга // Межвуз. сб. науч. трудов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем».Москва. НИЦПрИС, 1998.С. 130-133.

77. Таганов Р.А. Анализ ресурсов инструментальных средств поддержки консалтинговых проектов // Межвуз. сб. научных трудов «Новые информационные технологии».РГРТА,Рязань, 1998. С. 82-84.

78. Таганов Р.А. Оптимизация планирования и идентификации рисков качества проекта информационной системы методом анализа иерархий // Межвуз сб. научных трудов «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА, 2001. С. 63-72.

79. Таганов Р.А. Парадигма управления рисками качества программной продукции// Межвуз сб. научных трудов «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА, 2001. С. 56-63.

80. Таганов Р.А. Функциональная модель управления рисками проекта информационной системы // Тез. докладов международной молодежной научной конференции «XXVII Гагаринские Чтения». М.: ЛАТМЭС, 2001. Том 5. С. 56-57.

81. Таганов Р.А., Бистерфельд О.А. Метод идентификации и прослеживаемое продукции в системе качества // Тезисы докладов Международноймолодежной научной конференции «XXV Гагаринские чтения» Москва, изд-во «ЛАТМЭС», 1999. Т. 1. С.48-49.

82. Таганов Р.А., Таганов А.И. База данных рисков качества проектов программных изделий («БДРКППИ») / Свидетельство об официальной регистрации базы данных № 2002620044 (Россия). Зарегистрировано в РосАПО 25.03.2002, заявка № 2002620011.

83. Таганов Р.А., Таганов А.И. Многокритериальная оптимизация рисков качества программной продукции (Риск КПП) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2001611541 (Россия). Зарегистрировано в РосАПО 15.11.2001, заявка №2001611305.

84. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ.-1998. - 376с.

85. Трахтенгерц Э.А. Принятие решений на основе компьютерного анализа: Препринт. -М., 1996. 69 с.

86. Трухаев Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1981,258с.

87. Хованов И.В. Математические модели риска и неопределенности. -СПб. 1998.-201 с.

88. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях: Пер. с англ. Киев: Диалектика, 1993.

89. Boehm B.W. Tutorial: Software Risk Management, IEEE Computer Society Press, 1989.

90. Buchbinder B. NASA risk management program.-Washington.-1990- 7 c.

91. Can- M.J., Konda S.L.Taxonomy-Based Risk Identification, SEI Technical Report SEI-93-TR-006 , Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1993

92. CDM method handbook, oracle method custom development. Oracle Cor-paration, 1996. 389p.

93. Charette R.N. Software Engineering Risk Analysis and Management, New york: McGraw-Hill, 1989.

94. Frankel E.G. Systems reliability and risk analysis. Dordrecht etc.: Kluwer acad.publ.-1988.-XVI, 429 p.

95. Genetic risk, risk perception, and decision making: Proc. of a conf. held July 28-29, 1986, Leuven, Belgium Bergsma Daniel. New York: Liss.-ЗЗЗ p.

96. Grandell J. Aspects of risk theory.-New York etc: Springer.-1991.- 175 p.

97. Hauptmanns U. Engineering risks: Evaluation and valuation: Transl.from germ./ Hauptmanns U., Werner W. -Berlin et al.: Springer, 1991. -XIII, 246 p.

98. Higuera R.P., Dorofee A.J. Team Risk Management: A New Model for Customer-Supplier Relationships, SEI Special Report SEI-94-SR-005, Pittsburgh PA: Software Engineering Institute , 1994.

99. Higuera R.P., Gluch D.P. An Introduction to Team Risk Management, SEI Special Report SEI-94-SR-001. Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1999.

100. Higuera R.P.,. Haimes Y.Y Software Risk Management. SEI Technical Report SEI-96-TR-012. Software Engineering Institute, University ofVirgia, 1996.

101. ISO 9000-3:1991 Общее руководство качеством и стандарты по обеспечению качества. Часть 3. Руководящие указания по применению ИСО 9001 при разработке, поставке и обслуживанию программного обеспечения.

102. ISO 9001:1994 (ГОСТ Р ИСО 9001-96) Модель обеспечения качества при проектировании, разработке, монтаже и обслуживании.

103. ISO/IEC 12207: 1995 Международный стандарт « Информационная технология. Процессы жизненного цикла программного обеспечения».

104. ISO/IEC 14598-1:1999. Information technology Software product evaluation - Part 1. General overview.

105. ISO/IEC 14598-2:2000. Information technology Software product evaluation - Part 2 Planning and management.

106. ISO/IEC 14598-3:2000. Information technology Software product evaluation - Part 3. Process for developers.

107. ISO/IEC 14598-4:1999. Information technology Software product evaluation - Part 4. Process for acquirers.

108. ISO/IEC 14598-5:1998. Information technology Software product evaluation - Part 5. Process for evaluators.

109. ISO/IEC 14598-6 Information technology Software product evaluation -Part 6. Documentation's of models evaluation.

110. ISO/IEC 9126-1 Software engineering-Product quality-Part 1 :Quality model.

111. ISO/TMB WG RMT N34 rev: (проект 2001 г.) Терминология процесса управления рисками.

112. ISO/TR 10006:1997 "Менеджмент качества. Руководство качеством при управлении проектами".

113. KarolakD.W. Software Engineering Risk Management, Washington, 1996.

114. Kontio J. Basili V.R. Empirical Evaluation of a Risk Management Method. Maryland, 1997-8p.

115. Kontio J. The Riskit Method for Software Risk Management. Maryland: Institute for Advanced Computer Studies and Department of Computer Science U.S.A., 1997.-45p.

116. Kumamoto H. Probabilistic risk assessment and management for engineers and scientists. New York: IEEE press, 1996. -597 p.

117. MIL-STD-498 Military standard. Software development and documentation.145. 145. Monarch I., Gluch D.P. An Experiment in Software Development Risk Information, SEI Technical Report SEI-95-TR-014, Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1995.

118. Optimization models using fuzzy sets and possibility theory Ed.: J. Kacpr-zyk, S.A. Orlowski. Dordrecht etc.: Kluwer acad. publ. - 1987. - XII, 462 с: ил. -На англ.яз. -Нидерланды. - ГРНТИ 28.29.51.

119. Pandelios G.J., Behrens S.G. Continuous Risk Management SEI Technical Report SEI-99-TR-015 Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1999.197

120. Pandelios G.J., Behrens S.G. Software Risk Evaluation Method Description SEI Technical Report SEI-99-TR-030 Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute. 2000.

121. Pandelios G.J., Behrens S.G. Software Risk Evaluation Team Member's Notebook SEI Technical Report SEI-99-TR-029 Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1999.

122. Project management body of knowledge (PMBOK), PMI publishing division, Forty colonial square, Sylva, North Corolina USA, 1996.

123. Project Management Method (PJM) корпорации Oracle «Стандартный подход к руководству проектом». Версия 2.1. Ноябрь, 1996.

124. Reed A. Computer risk manager: A manual for EDP contingency planning. -Oxford: Elsevier; Sunninghill: Alkemi, 1989.

125. Shaw Т.Е. An overview of risk management techniques, methods and application. Washington. - 1990. - 14 c.

126. Vlay G.J. Risk management integration with system engineering and program management. Washington. - 1990. - 11 c.

127. АНАЛИЗИРУЕМОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая пригодность ПИ к диагностике его дефектов или причин отказов, а также к идентификации и выделению его компонентов для модификации.

128. ВОССТАНАВЛИВАЕМОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство ПИ в случае отказа возобновлять заданный уровень качества функционирования, а также поврежденные программы и данные.

129. ДОСТУПНОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство ПИ быть в состоянии выполнять требуемую функцию в данный момент времени при заданных условиях использования

130. ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ ПРОЕКТА концепция, описывающая ступени существования проекта с момента возникновения идеи до полного завершения всех работ.

131. ЗАВЕРШЕННОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство ПИ не попадать в состояния отказов вследствие ошибок и дефектов в программах и данных.

132. ЗАМЕЩАЕМОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая приспособленность каждого компонента ПИ к относительно простому использованию вместо другого заменяемого компонента.

133. ЗАЩИЩЕННОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство компонентов ПИ защищать программы и информацию от любых негативныхвоздействий.

134. ИЗМЕНЯЕМОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая приспособленность ПИ к простой реализации специфицированных изменений и к управлению конфигурацией.

135. ИЗУЧАЕМОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойства ПИ, обеспечивающие удобное изучение его применения достаточно квалифицированными пользователями.

136. КАЧЕСТВО ПРОГРАММНОГО ИЗДЕЛИЯ (ПИ) свойство продукта, выражаемое в степени удовлетворения требованиям ТЗ и оцениваемое системой показателей характеристик и субхарактеристик качества в соответствии с требованиями ISO.

137. КАЧЕСТВО ПРОЕКТА наличие уникальных существенных признаков, свойств, особенностей, отличающих один проект от другого.

138. МОБИЛЬНОСТЬ характеристика ПИ, описывающая подготовленность ПИ к переносу из одной аппаратно-операционной среды в другую.

139. НАДЕЖНОСТЬ характеристика ПИ, описывающая свойства комплекса программ, которые обеспечивают достаточно низкую вероятность отказа в процессе функционирования ПИ в реальном времени.

140. ПОНЯТНОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойства ПИ, обеспечивающие пользователю понимание того, является ли ПИ пригодным для его целей, и того, как ПИ можно использовать для конкретных задач и условий использования.

141. ПРАКТИЧНОСТЬ-ПРИМЕНИМОСТЬ характеристика ПИ, описывающая свойства ПИ, обусловливающие сложность его понимания, изучения и использования, а также привлекательность для квалифицированных пользователей при применении в указанных условиях.

142. ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая субъективное свойство ПИ нравиться заказчикам, покупателям и/или пользователям.

143. ПРОЕКТ ограниченное во времени, целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями по стоимости и качеству результатов и специфической организацией

144. ПРОСТОТА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ субхарактеристика ПИ, описывающая свойства ПИ, обеспечивающие пользователю возможность удобной и комфортной его эксплуатации и управления им.

145. ПРОСТОТА УСТАНОВКИ субхарактеристика ПИ, описывающая способность ПИ к простому внедрению (инсталляции) в новой аппаратной и операционной среде заказчика или пользователя.

146. ПРОЦЕСС ПРОЕКТА набор взаимосвязанных ресурсов работ, благодаря которым входные воздействия преобразуются в выходные результаты.

147. РИСК это опасность нежелательных отклонений от ожидаемых состояний в будущем, из расчета которых принимаются решения в настоящем.

148. РИСК КАЧЕСТВА событие программного проекта, которое является признаком возможного ущерба качеству ПИ в будущем.

149. СВЯЗНОСТЬ РИСКОВЫХ СОБЫТИЙ это мера возможности появления в качестве последствий одного рискового события другого потенциального рискового события.

150. СОБЫТИЕ ПРОЕКТА результат выполнения всех работ, входящих в данное событие, позволяющий начинать все выходные из него работы.

151. СОПРОВОЖДАЕМОСТЬ характеристика ПИ, описывающая приспособленность ПИ к модификации и изменению конфигурации и функций

152. СОСУЩЕСТВОВАНИЕ (СООТВЕТСТВИЕ) субхарактеристика ПИ, описывающая способность ПИ сосуществовать и взаимодействовать с другими независимыми программами в общей вычислительной среде, разделяя общие ресурсы.

153. СПОСОБНОСТЬ К ВЗАИМОДЕЙСТВИЮ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство ПИ и их компонентов взаимодействовать с одной или большим числом указанных компонентов внутренней и внешней среды.

154. СРЕДА ПРОЕКТА совокупность внешних и внутренних (в отношении проекта) факторов, влияющих на достижение результатов проекта.

155. СТАБИЛЬНОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая способность ПИ предотвращать и минимизировать непредвиденные негативные эффекты от его изменений, возможность локализовать и ограничивать область изменения программ и данных.

156. СТАДИЯ ПРОЕКТА следующие одно за другим звено в цепи, каждое из которых отличается от предыдущего содержанием управленческой деятельности и необходимо для реализации проекта

157. ТЕСТИРУЕМОСТЬ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство ПИ, обеспечивающее простоту проверки качества изменений и приемки модифицированных компонентов программ.

158. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ КАЧЕСТВА непрерывный процесс идентификации, анализа, планирования и мониторинга рисков качества по всем стадиям жизненного цикла ППИ.

159. УСТОЙЧИВОСТЬ К ДЕФЕКТАМ И ОШИБКАМ субхарактеристика ПИ, описывающая свойство ПИ автоматически поддерживать заданный уровень качества функционирования в случаях проявления дефектов и ошибок или нарушения установленного интерфейса.

160. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ характеристика ПИ, ха растеризующая способность ПИ обеспечивать решение задач, удовлетворяющих сформулированным потребностям заказчиков и пользователей при применении комплекса программ в заданных условиях.

161. ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЕКТА технико-экономические показатели проекта.

162. ЭФФЕКТИВНОСТЬ характеристика ПИ, описывающая свойства ПИ, обеспечивающие требуемую производительность решения функциональных задач с учетом количества используемых вычислительных ресурсов ц установленных условиях.203