автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла

На правахрукописи

Методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва, 2004 г.

628121

Работа выполнена на кафедре Информатики и программного обеспечения вычислительных систем Московского государственного института электронной техники (технический университет).

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Лисов Олег Иванович

Официалшые опп°ненты: доктор технических наук

с.н.с, Лобанов Анатолий Васильевич кандидат технических наук, доцент Лянгасов Сергей Иванович

Ведущая организация: Экспериментальный завод научного

приборостроения

Защита состоится "_"_2004 г. на заседании

диссертационного совета Д212.134.02 при Московском государственном институте электронной техники по адресу: 124498, Зеленоград, МИЭТ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института электронной техники.

Автореферат разослан "_'

Ученый секретарь Диссертационного совета к.т.н., профессор

2004 г.

Воробьев Н.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Программно-аппаратные системы интенсивно входят как в научные исследования, образование, управление промышленными объектами, так и в повседневную жизнь.

К таким системам всегда предъявлялись требования по их качеству. С глобальным внедрением программно-аппаратных систем требования к их качеству значительно возросли и приобретают интегрированный, комплексный характер. Программно-аппаратные системы - это компьютеры и различные технические устройства со встроенными программно-аппаратными блоками, а также сети, построенные на основе компьютерных (вычислительных) комплексов (hardware), с установленными на них программными и информационными средствами (software). Причем, если ранее задачи обеспечения качества решались, как правило, в отдельности для технических средств, программного обеспечения и информационного обеспечения, то сейчас, в связи с наметившимися тенденциями объединения их в единые комплексы - программно-аппаратные системы, встает вопрос о комплексной оценке и обеспечении необходимого их качества.

Кроме того, требования рынка программно-технических средств ставят вопрос не только о качестве самих программно-аппаратных систем, но и о методах и способах обеспечения качества и управления процессом обеспечения качества на этапах проектирования, производства и эксплуатации. Эти вопросы являются, в том числе,

CUC. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА

содержательной частью CALS-технологий (ИПИ-технологий). Требования к отдельным аспектам обеспечения качества, управления и/или структура показателей качества регламентируются серией государственных стандартов IS0-9000.

Проблема комплексной оценки и оптимизации показателей качества программно-аппаратных систем должна решаться в рамках этих аспектов. Немаловажную роль при этом играет и оптимальное сочетание цены (изделия, проектирования, производства) и качества.

Необходимость комплексной оценки качества программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла выдвигает ряд вопросов.

Во-первых, это структура обобщенных показателей качества, которая, естественно, должна строиться на установленных стандартами показателях качества технических средств и видов обеспечения (программного, информационного) и их связь с процессами проектирования и производства.

Во-вторых, это интеграция критериев оптимальности качества программно-аппаратных систем.

В-третьих, связь комплексных (интегральных) показателей качества с характеристиками процессов проектирования, производства и эксплуатации.

Совокупность поставленных вопросов приводит к необходимости решения многокритериальных, многопараметрических

оптимизационных задач. В последние годы для решения подобных задач развивается аппарат генетических алгоритмов для поиска оптимальных характеристик, в том числе, с использованием принципов

гомеостатики и синергетики для формулирования критериев оптимальности.

Все вышесказанное определяет актуальность разработки методов, моделей и алгоритмов оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла, базирующихся на методах эволюционного моделирования (генетических алгоритмах) с использованием принципов гомеостатики и синергетики.

Объект исследования

Объектами исследования являются программно-аппаратные системы, представляющие собой системы обработки информации, к которым относятся компьютеры и компьютеризированные комплексы и системы, в том числе объединяемые в сети, а также другие технические изделия с встроенными программно-аппаратными блоками.

Состояние вопроса

Сформулированное направление исследований базируется на нескольких составных частях:

- Структура показателей и методы оценки качества технических систем.

- Структура показателей и методы оценки качества программного обеспечения.

Программные средства автоматизации оценки качества технических и программных средств. Генетические алгоритмы как инструмент решения переборных оптимизационных задач.

Комплексные критерии оптимальности систем, использующие принципы гомеостатики.

- Методы управления состоянием сложных систем, основанные на принципах синергетики. Методы управления требованиями, в частности управление качеством, проектами, ресурсами в процессе проектирования и производства.

В каждом из указанных частных направлений в последние годы получены определенные научные достижения. В области оценки качества электронной аппаратуры это, в частности работы Брюнина В.Н., Абрамова В.А., Пролейко В.М., Мансурова Б.М. В области оценки качества программных средств - работы Кранкова Е.С., Липаева В.В„ Треногина Н.Г. В области оптимизации систем на основе генетических алгоритмов - работы Батищева Д.И., Норенкова И.П., Курейчика В.М. Однако, их совместное использование для решения поставленных задач в должной мере не разработано, хотя известны исследования по совместному решению некоторых из этих задач.

Совместное использование результатов исследований в отдельных направлениях позволяет сформулировать ряд подходов к решению поставленных вопросов.

Во-первых, использование методов и средств оценки качества' технических и программных средств и принципов гомеостатики может привести к разработке интегрированной, комплексной структуры критериев оценки качества программно-аппаратных систем, которые обеспечат их обоснованный выбор на рынке товаров и управление качеством в процессе проектирования и производства.

Во-вторых, развитие аппарата эволюционного моделирования в сторону мультихромосомных генетических алгоритмов, позволяет решать многокритериальные оптимизированные задачи, к которым относятся и задачи управления качеством программно-аппаратных систем на основе интегрированных, комплексных оценок.

В-третьих, использование синергетического подхода позволяет управлять качеством программно-аппаратных систем как сосредоточенных, так и сетевых структур распределенного типа и/или многопроцессорных вычислительных комплексов, на основе методов оптимизации качества технических, программных и информационных средств в отдельности.

В-четвертых, использование показателя стоимости позволяет объединить в рамках единой комплексной задачи как качество самих программно-аппаратных систем, так и задачи управления качеством на этапах проектирования, производства и эксплуатации с целью обеспечения конкурентоспособности на рынке товаров.

Предмет исследования

Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы решения задач оценки, управления качеством и оптимизации структуры программно-аппаратных систем.

Цель работы

Общей целью работы является разработка элементов теории обеспечения качества - методов, моделей и алгоритмов, оценки и

управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие вопросы:

1. Разработать комплексную, интегрированную модель качества программно-аппаратных систем на основе оценки качества их компонентов - технических средств, программного и информационного обеспечения.

2. Разработать версию мультихромосомного генетического алгоритма оптимизации качества программно-аппаратных систем.

3. Разработать критерии оптимальности качества программно-аппаратных систем, основанных на принципах гомеостатики, как фактора решения многокритериальных, многопараметрических оптимизированных задач переборного типа.

4. Разработать основы метода управлением качеством программно-аппаратных систем в процессе их проектирования, производства и эксплуатации с использованием принципов гомеостатики.

5. Реализовать программно разработанные методы и алгоритмы для решения практических задач оптимизации качества программно-аппаратных систем.

6. Исследовать и обосновать эффективность разработанных алгоритмов и их использование для решения конкретных

задач оценки и оптимизации качества программно-аппаратных систем.

Научная новизна

1. Сформулирована и поставлена математическая задача комплексной, интегрированной оценки качества программно-аппаратных систем и управления процессом обеспечения качества при их разработке, производстве и эксплуатации.

2. Разработана методика комплексной оптимизации качества программно-аппаратных систем на основе интегрированной оценки качества с использованием принципов гомеостатики.

3. Разработана математическая мультихромосомная генетическая модель качества, обобщающая комплексный, интегрированный характер системы показателей качества и позволяющая решать многокритериальные оптимизационные задачи управления качеством программно-аппаратных систем.

4. Разработан и реализован программно мультихромосомный генетический алгоритм оптимизации качества программно-аппаратных систем, позволяющий решать многокритериальные оптимизационные переборные задачи.

Практическая значимость

Проведенный комплекс исследований, разработанные методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем позволяют:

1. Оценивать в условиях рыночной конкуренции качество программно-аппаратных систем на основе комплексных, интегрированных показателей и определять необходимую степень соотношения «цена-качество».

2. В процессе проектирования программно-аппаратных систем обеспечивать оптимальные характеристики их качества как составной части процесса управления требованиями, позволяющие находить компромиссные решения по сочетанию «стоимость-качество» в целях обеспечения конкурентоспособности продукции.

3. В процессе производства управлять процессом обеспечения качества программно-аппаратных систем как составной части управления заказами в направлении снижения производственных затрат и средств выполнения заказов.

4. В процессе эксплуатации поддерживать качество программно-аппаратных систем, в частности многопроцессорных вычислительных комплексов и систем по комплексным, интегрированным критериям их оптимальности.

5. Разработанные программные средства решения многокритериальных, многопараметрических, переборных оптимизированных задач могут быть применены для

решения подобных задач в других практических и научных приложениях.

Внедрение результатов работы

Основные результаты работы отражены в 3 отчетах на госбюджетные НИР

(119-ГБ-053-кач. и без. 303-ГБ-53-ПТ и 56-ГБ-53-ЛС), зарегистрированных в соответствующих организациях, используются в работе предприятия ГУП НПЦ "ЭЛВИС" при разработке программно-аппаратных систем, в частности, аппаратуры Senesys Middle. Программные средства оптимизационных многокритериальных задач на основе мультихромосомных алгоритмов использованы в работе МГИЭТ и при разработке АСУ "Снабжение" на предприятии ЗАО "НТЦ ЭЛИНС", что подтверждено соответствующими документами.

Кроме того, разработанные модели и алгоритмы используются в учебном процессе кафедры ИПОВС МГИЭТ , что также подтверждено соответствующим документом.

Достоверность результатов

Достоверность полученных в диссертации результатов обусловлена корректной постановкой задачи, математическим обоснованием методов её решения, сравнением полученных результатов с ранее полученными решениями в процессе выполнения в МГИЭТ и на предприятиях ЗАО "НТЦ ЭЛИНС" и ГУП НПЦ "ЭЛВИС" реальных работ, при выполнении которых проведена

экспериментальная проверка разработанных методов, алгоритмов и программных средств в процессе обеспечения надежности АСУ «Снабжение».

Публикации

Основные результаты работы отражены в 11 публикациях, среди которых 6 статей в сборниках трудов международных и республиканских конференций, две публикации тезисов докладов на конференциях, а также в трех зарегистрированных соответствующих организациях технических отчетах по НИР.

Апробация работы

Основные положения и отдельные результаты работы докладывались на следующих конференциях:

XXIX Юбилейная международная конференция по информационным технологиям в науке, бизнесе, образовании (IT+SF'2002), Украина, Крым, 2002 г.

XXX Юбилейная международная конференция по информационным технологиям в науке, бизнесе, образовании (IT+SF'2002), Украина, Крым, 2003 г.

Конференция «Микроэлектроника и информатика», Москва, МГИЭТ(ТУ),2003и2004гг.

Научная сессия МИФИ-2003 г.

Личный вклад автора в публикациях заключается в разработке комплексной модели оценки качества ПАС на основе оценок качества видов обеспечения и в процесс жизненного цикла, разработке

мультихромосомной генетической модели и алгоритма оптимизации, а также их программной реализации.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, основных выводов, списка используемых литературных источников, из 81 наименований и приложений. Она содержит 109 страниц основного текста, 69 страниц приложения, 30 рисунков и 20 таблиц.

На защиту выносится:

1. Результаты анализа методов и моделей оценки качества компонентов программно-аппаратных систем и сформулированная на этой основе задача комплексной интегрированной оценки и управления их качеством.

2. Метод оценки качества программно-аппаратных систем, основанный на комплексном подходе к оптимизации качества с использованием принципов гомеостатики как многокритериальной, многопараметрической задаче.

3. Мультихромосомная генетическая модель программно-аппаратных систем, позволяющая отразить комплексный интегрированный характер показателей качества.

4. Мультихромосомный генетический алгоритм оптимизации, учитывающей специфику задачи оценки и управления качеством программно-аппаратных систем и позволяющий управлять их качеством на этапах жизненного цикла: проектировании, производстве, эксплуатации.

5. Программная реализация разработанных моделей и алгоритмов, которая может использоваться для решения широкого класса подобных оптимизационных задач.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе на основе анализа методов, моделей и алгоритмов решения задач обеспечения качества отдельных видов средств и методов распределения затрат по этапам жизненного цикла ставится задача комплексного обеспечения качества программно-аппаратных систем и управления их качеством на основных этапах жизненного цикла. Обосновывается использование генетических моделей и алгоритмов для решения поставленных задач как многокритериальных многопараметрических оптимизационных задач.

Проблеме обеспечения качества продукции в общем и электронных, программных, информационных средств и систем в частности уделяется все большее значение. Это вызвано все возрастающей конкуренцией среди производителей продукции и увеличивающейся ролью электронных программно-аппаратных систем в научной, производственной, экономической и социально-административной деятельности.

Имеются практические достижения в обеспечении качества отдельных компонентов всех видов средств, причем на всех стадиях жизненного цикла - проектировании, производстве и эксплуатации. Однако, всё острее требуется комплексная оценка качества программно-аппаратных систем в целом на основе методов оценки качества видов

средств и совместного управления качеством на всех этапах жизненного цикла с целью оптимального распределения затрат на обеспечение качества на этапах жизненного цикла.

Спектр рассматриваемых в работе программно-аппаратных систем (ПАС) достаточно широк.

Основных классификационных признаков показателей качества технических средств пять: по количеству характеризуемых свойств; по способу выражения; по стадии определения; по применению для оценки; по характеризуемым свойствам.

В диссертации рассмотрены некоторые из них, достаточные для разработки моделей, алгоритмов и методов комплексной оптимизации качества ПАС. Обеспечение качества ПАС производится в процессе всего жизненного цикла.

Процесс оптимизации качества программно-аппаратных систем имеет, как минимум, две ступени:

принятие решений о качественной структуре ПАС; - количественная оптимизация выбранной структуры. На первой ступени решаются вопросы выбора структуры ПАС, обладающей принципиальной возможностью удовлетворения требований технического задания по функциональным, эксплуатационным и другим интегральным показателям.

На второй ступени в рамках выбранной структуры осуществляется выбор вариантов ее реализации из различных устройств, видов программного и информационного обеспечения.

Структура множества альтернатив часто оказывает существенное влияние на характер, постановку и методы решения задач оптимизации.

Есть три наиболее распространенных способа описания альтернатив, каждому из которых соответствует набор типичных задач:

Возможны комбинации указанных способов, например, задание множества альтернатив путем перечисления точек ограниченной области.

Задача оптимизации не имеет единственного решения, т.е. ей удовлетворяет набор недоминированных альтернатив, известных как Парето-оптима+льное множество.

Многокритериальная оптимизация, использующая целевые значения, расширяет понятие удовлетворения ограничений, в том смысле, что оптимизация продолжается даже после того, как все целевые значения достигнуты. В этом случае, получаемые решения будут одновременно недоминированными и удовлетворять всем целевым значениям.

Учет фактора неопределенности при решении задач во многом изменяет методы принятия решения: меняется принцип представления исходных данных и параметров модели, становятся неоднозначными понятия решения задачи и оптимальности решения.

Наиболее часто оказывается, что в процессе принятия решений для некоторых переменных или параметров модели могут быть заданы лишь диапазон их изменения (максимально и минимально допустимые значения х и х) и наиболее правдоподобная оценка.

Управление качеством в процессе создания ПАС основывается на теории гомеостатического управления. Приложение основных принципов теории гомеостатического управления возможно к любому объекту при некоторых рассмотренных исходных условиях.

Для гомеостатической формы организации систем необходимо соблюдение комплекса целей, характеризующих компромиссный характер управления.

Основным направлением решения поставленной в работе задачи оценки и управления качеством программно-аппаратных систем, сформулированной как задача многокритериальной многопараметрической переборной оптимизации при нечетком характере информации, является разработка методов, моделей и алгоритмов на основе синергетического подхода, принципов гомеостатики и генетических алгоритмов.

Актуальность задачи обуславливается возможностью сокращения сроков проектирования и производства ПАС, снижением затрат на всех основных этапах жизненного цикла - проектировании, производстве и эксплуатации; повышения качества ПАС за счет априорного оптимального распределения ресурсов обеспечения качества в начале жизненного цикла и формализации процесса управления качеством ПАС путем перехода от последовательного итерационного метода обеспечения качества к параллельному или параллельно-последовательному.

Таким образом, на основе рассмотрения структуры программно-аппаратных систем сформированы требования к составу генетической модели оценки качества ПАС в целом и видов обеспечения в частности на этапах жизненного цикла. Проанализированы методы оптимизации качества с учетом нечеткой информации. Рассмотрены критерии оптимизации. Предложена структура базовых показателей качества и

управляемых параметров. Обоснована постановка задачи комплексной оптимизации качества ПАС на этапах жизненного цикла.

Вторая глава посвящена разработке структуры генетической модели многокритериальной оптимизации ПАС на этапах жизненного цикла. Основные результаты, приведенные во второй главе, изложены в публикациях и использованы в технических отчетах

Практика настойчиво выдвигает задачу совместного оценивания качества программно-аппаратных систем на основе методов обеспечения качества каждого вида обеспечения в отдельности с учетом объединения требований всех этапов жизненного цикла.

Трудность такого подхода заключается в необходимости сочетания различных подходов, серий стандартов по качеству, моделей, методов и алгоритмов, используемых для решения каждой задачи в отдельности.

С синергетической точки зрения, имеется определенных «хаос» методов, моделей, алгоритмов, критериев оптимальности и управляемых параметров. Компоненты «хаоса» системы оценки и управления качеством находятся в различной степени взаимосвязи.

Вопросы синергетического подхода к построению информационных систем подробно рассмотрены в работах В.В. Курейчика.В работе использованы эти идеи применительно к задачам оптимизации качества программно-аппаратных систем.

В работе рассмотрены качественные зависимости между показателями качества ПАС в целом и их компонентов на этапах жизненного цикла с учетом стоимости.

Проектирование. Стоимость проектирования определяется стоимостью труда персонала, зависящей от квалификации и количества работников (в основном) , временем разработки, используемыми средствами разработки. Чем выше требования к ПАС должны быть обеспечены на этапе проектирования, тем выше стоимость проектирования. В наибольшей степени это относится к проектированию компонентов технических средств, в наименьшей - к проектированию информационного обеспечения. Хотя, видимо, в дальнейшем стоимость более качественного проектирования будет возрастать в силу увеличения объема информации в ПАС, требований к ее защищенности, распределенного характера баз данных и т.п.

Производство. Стоимость производства определяется, в первую очередь, стоимостью оплаты труда рабочих, инженерного и вспомогательного состава, стоимостью оборудования, контроля, службы обеспечения качества, объемом выпуска. Обеспечение большего качества требует более дорогого производства. Это, в основном, относится к техническим средствам. Для программного и информационного обеспечения эти зависимости практически незначительны.

Эксплуатация. Стоимость эксплуатации определяется стоимостью труда обслуживающего персонала, стоимостью работ по восстановлению работоспособности после отказов, стоимостью ЗИП'а, стоимостью вспомогательных материалов, величиной потерь из-за простоя ПАС.

С ростом качества ПАС стоимость эксплуатации, как правило, меньше, так как требует меньших затрат практически по всем составляющим частям.

Эволюционный алгоритм оптимизации качества ПАС является развитием классического генетического алгоритма в направлении использования мультихромосомной модели системы.

Мультихромосомная генетическая модель программно-аппаратных систем должна удовлетворять нескольким, в определенной мере противоречивым, комбинаторным условиям:

- она должна включать свойства, определенные показателями качества каждого вида обеспечения ПАС;

- она должна учитывать совместно одноименные показатели качества видов обеспечения, отображаемые матроидами гиперграфовой модели;

- она должна допускать использование классических операций генетических алгоритмов в параллельном и последовательном алгоритмах мультихромосомного генетического алгоритма;

- она должна учитывать связь показателей качества с критериями оптимальности применительно ко всем этапам жизненного цикла ПАС.

Генофондом локусов хромосомы подсистемы - этапы жизненного цикла являются управляющие параметры, обеспечивающие необходимые критерии качества на этих этапах.

Генофондом локусов хромосом узлы - компоненты являются показатели качества, относящиеся к видам обеспечения, используемых

для построения каждого компонента (подсистемы). В задачах небольшой размерности это может быть одна хромосома с различными типами локусов, для задач большой размерности количество хромосом равно количеству видов обеспечения (п=3).

Генофондом локусов хромосомы компоненты-свойства являются множества показателей качества этих компонентов.

Таким образом, во второй главе на основе принципов гомеостатики и синергетики разработаны обобщенная методика оценки качества ПАС на основе эволюционного моделирования и мультигенная структура мультихромосомной модели качества программно-аппаратных систем.

В третьей главе представлены разработанные алгоритмы и программные средства оценки и многокритериальной оптимизации ПАС. Алгоритмы и программные средства разработаны в рамках выполнения НИР [8-40].

Процесс оценивания качества ПАС состоит из трех стадий:

- установления требований к качеству в терминах характеристик качества;

- подготовки к оцениванию;

- процедуры оценивания.

После выбора номенклатуры показателей качества, в процессе подготовки к оцениванию производится выбор шкал, с использованием которых могут быть измерены количественные показатели качества. Однако измеренное значение не показывает уровень удовлетворения требований. Для этой цели шкала оценок разделяется на диапазоны, соответствующие различным степеням удовлетворения требований.

Последним этапом подготовки является выбор формулы оценивания (оценочной функции), в которой учитывались бы результаты оценивания различных показателей.

-/В рассматриваемом методе, когда все недоминированные (предпочтительные) особи считаются одинаково хорошо приспособленными, генетический дрейф может привести к тому, что популяция ГА сойдется только к одной небольшой области согласованной поверхности, если не будут приняты специальные меры, чтобы избежать этого.

Разработанный алгоритм реализован с помощью программного комплекса МиООРТ.

Программный комплекс MUGOPT позволяет:

- Осуществить полную и частичную оптимизацию получить структуру оценки качества, оптимальную или близкую к оптимальной при заданных условиях.

- Выбрать схему оптимизации.

- Описать способ кодирования вариантов значений оценки качества в виде хромосом и выбрать вид используемых оценок экспертов.

- Задать весовые коэффициенты параметров.

Выбрать способ формирования начальной популяции хромосом (существующий файл, ввод с клавиатуры, случайная генерация).

- Выбрать типы генетических операторов - кроссовера, мутации и селекции и задать вероятности их применения.

- Задать структуру вывода результатов оптимизации (частичная или полная информация, имя файла результатов).

Особенностью программного комплекса МиООРТ является возможность построения процесса оптимизации на основе многохромосомной модели, а также наличие особенностей, необходимых для решения класса задач оптимизации, характеризующихся следующими свойствами:

многокритериальность задачи оптимизации; количество параметров задачи велико (50 и более);

- оптимизируемая функция имеет сложный характер, т.е. может обладать следующими свойствами: негладкость, разрывность, дискретность, недифференцируемость, зашумленность и т.д.;

группы параметров системы могут иметь неоднородный характер, т.е. отличаться по области возможных значений, способу и шкале оценки.

В четвертой главе для проверки эффективности разработанных методов, моделей и алгоритмов многокритериальной оценки качества программно-аппаратных систем рассмотрена задача оптимизации по комплексному показателю «надежность». Комплексность охватывает как надежность составных частей ПАС - технических средств, программного и информационного обеспечения, так и надежность ПАС в целом, рассматриваемые в процессе жизненного цикла с учетом стоимости.

Экспериментальные исследования проводились в рамках выполнения НИР "Снабжение" на предприятии ЗАО "НТЦ ЭЛИНС".

Построена мультихромосомная генетическая модель АСУ "Снабжение", определены необходимые нечеткие значения показателей надежности.

Кроме того, проведено исследование эффективности предложенных генетических алгоритмов в зависимости от характеристик отдельных процедур ГА.

Оценка надёжности программ осуществляется по ГОСТ 2819589. Определяемый ГОСТом показатель качества включает наряду с фактором надёжности факторы сопровождаемости, удобства применения, эффективности, универсальности (гибкости) и корректности. Результатом оценки фактора надёжности является число от нуля до единицы, близость к единице которого показывает степень надёжности данного программного средства. На практике хорошим считается результат оценки от 0,5 до 0,9, поскольку I - это идеальная надежность (недостижима), ниже 0,5 - недостаточная.

Оценка эффективности генетического алгоритма проведена следующим образом:

На первом этапе была произведена оптимизация качества по каждой группе показателей с учетом того, что начальное значение

стоимости принималось как предельное, т.е. Сц|П( = С(° . Уже при этом предельном значении стоимости были получены более высокие значения оценок качества, чем стартовые -

Затем предельное значение стоимости изменялось с шагом

0,1 от максимальной стоимости т.е. 0.4; 0,5; 0,6 и т.д. (отсчет

проводился для групп показателей качества, по которым

было известно начальное значение оценки качества, поскольку для этих групп выполнялось неравенство С,0 > 0,3 и с 0,3*Сгаа<( для остальных групп, по которым не было данных). Под максимальной стоимостью Сшх, понималась сумма стоимостных коэффициентов при

всех

На втором этапе проводилось исследование процесса оптимизации при условии доминирования одной из хромосом, в отличии от первого зтапа стоимость проекта распределялась по группам не пропорционально, а по приоритетам. Пропорциональное распределение стоимости означает, что если для всего проекта

С|м]1 = 0,5 * С1ШЧ, то для каждой группы показателей качества

соответственно С1тп = 0,5 * Спш (. В случае приоритетного распределения стоимости для приоритетной группы выделяются средства, необходимые для получения достаточно высокого значения оценки качества - 0,6 - 0,9 (хромосома-доминанта, описывающая приоритетный фактор качества, оптимизируется до требуемого значения), а оставшиеся средства распределяются пропорционально по приоритетным группам (хромосомы оптимизируются исходя из оставшейся предельной стоимости).

Непосредственным результатом каждого эксперимента являлся полученный с помощью генетического алгоритма оптимизации набор значений оценочных элементов, формирующий определенное значение оценки по оптимизируемому фактору качества.

В результате исследований подтвердилась эффективность алгоритма мультихромосомной оптимизации оценки качества ПАС. Алгоритм позволил осуществлять оптимизацию как по интефальному значению оценки, так и по доминирующим факторам качества, и получить наборы значений оценочных элементов, обеспечивающих высокие значения оценок качества, причем в случае оптимизации по приоритетному направлению были получены высокие значения оценок качества не только по фактору-доминанту, но и по остальным факторам, при этом, в отличие от монохромосомной схемы представления, не требовалось существенно менять алгоритм и перепрограммировать инструментальные средства, а необходимо было только выбрать схему оптимизации и (для оптимизации по приоритетному направлению) фактор-доминант. Мультихромосомное представление информации позволило легко определить не только характер изменений значений интегральной оценки качества от предельной стоимости разработки, но и аналогичные зависимости для отдельных факторов качества, что совершенно необходимо для выработки оптимальной стратегии проектирования.

Заключение

В диссертации разработаны элементы теории обеспечения качества - методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла.

В рамках работы решены следующие вопросы.

1. Разработана комплексная, интегрированная модель

качества профаммно-аппаратных систем на основе

оценки качества их компонентов - технических средств, программного и информационного обеспечения.

2. Разработана версия мультихромосомного генетического алгоритма оптимизации и оценки качества программно-аппаратных систем.

3. Разработаны критерии оптимальности качества программно-аппаратных систем, основанные на принципах гомеостатики как фактора решения многокритериальных многопараметрических оптимизациоанных задач переборного типа.

4. Разработаны основы метода управлением качеством программно-аппаратных систем в процессе их проектирования, производства и эксплуатации с использованием принципов гомеостатики.

5. Реализованы программно методы и алгоритмы для решения практических задач оптимизации качества программно-аппаратных систем.

6. Исследована и обоснована эффективность разработанных алгоритмов и их использования для решения задач оценки и оптимизации качества программно-аппаратных систем

7. Проведен комплекс исследований, разработаны методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем, позволяющие оценивать в условиях рыночной конкуренции качество программно-аппаратных систем на основе комплексных

интегрированных показателей и определять степень соотношения «цена-качество», обеспечивать в процессе проектирования программно-аппаратных систем оптимальные характеристики их качества как составной части процесса управления требованиями, находить компромиссные решения по сочетанию стоимость-качество в целях обеспечения конкурентоспособности продукции, управлять в процессе производства процессом обеспечения качества программно-аппаратных систем как составной части управления заказами в направлении снижения производственных затрат и средств выполнения заказов, поддерживать в процессе эксплуатации качество программно-аппаратных систем, в частности многопроцессорных вычислительных комплексов и систем по комплексным, интегрированным критериям их оптимальности.

Разработанные программные средства решения многокритериальных многопараметрических,

переборных оптимизированных задач могут быть применены для решения подобных задач в других практических и научных приложениях.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1. Лужбинин А.В., Востриков А.А., Гаранин А.В. Mixed-computing алгоритмы оптимизации программно-аппаратных телекоммуникационных и информационных систем. Материалы XXIX международной конференции IT+SF'2002, Украина, Крым, 2003 г.,стр.73=74.

2. Лужбинин А.В., Александров А.В., Климов А.С. Алгоритмы управления в иерархической системах. Материалы XXIX международной конференции IT+SF'2002, Украина, Крым, 2003 г., стр.76-78.

3. Лужбинин А.В., Лопахин М.Л., Востриков А.А. Генетический алгоритм оптимизации технических и информационных систем. Материалы XXIX международной конференции IT+SF'2002, Украина, Крым, 2003 г.,стр.78-80.

4. Лужбинин А.В., Цырульник ЮА Оптимизация качества больших систем. Сборник научных трудов. Научная сессия МИФИ 2003 г. Том 2, Москва 2003 г., стр.85-87.

5. Лужбинин А.В., Лисов О.И. Гомеостаз в управлении качеством электронных телекоммуникационных систем. Сборник научных трудов. Научная сессия МИФИ 2003 г. Том 2, Москва 2003 г., стр.87-89.

6. Лужбинин А.В., Цырульник Ю.А. Многокритериальная оптимизация сложных технических систем. Сборник научных трудов. Научная сессия МИФИ 2003 г. Том 2, Москва 2003 г., стр.89-91.

7. Лужбинин А.В. Система управления состоянием программно-аппаратных систем. Тезисы докладов конференции «Микроэлектроника и информатика-2003». Москва 2003 г. стр.259.

8. Отчет по НИР 119-ГБ-053-Кач. и Без. Методы и средства информационной поддержки управления качеством на основе CALS-технологии. Рег.01200007456. Инв.№ 02.20.01.08057. ,2001 г.

9. Отчет по НИР ЗОЗ-ГБ-53-ПТ. Разработка методов и программных средств автоматизации проектирования высоконадёжных вычислительных систем. Рег.01200109293. Инв.№02.2.00305205. 2002 г.

10. Отчет по НИР 56-ГБ-53-ЛС. Исследование возможности применения мультихромосомных генетических алгоритмов для методов оптимизации качества больших информационных, технических и экономических систем. Рег.0199004025., 2003 г.

11. Лужбинин А.В. Управление качеством программно-технических систем.

11-ая Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-2004». Тезисы докладов, Зеленоград, 21-23 апреля 2004 г., Москва, 2004 г., стр. 279.

Формат 60x84 1/16. Уч.-изд.л. 1,45. Тираж 70 экз. Заказ 303.

Отпечатано в типографии ИПК МИЭТ. 124498, Москва, МИЭТ.

WÎ8 29

РНБ Русский фонд

2005-4 21349

Введение

1. ПРОБЛЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫХ

СРЕДСТВ

1.1 .Структура программно-аппаратных систем

1.2. Структура показателей качества программно-аппаратных систем

1.2.1. Показатели качества технических средств

1.2.2. Показатели качества программных средств и информационного обеспечения

1.3. Обеспечение качества программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла

1.4. Методы оптимизации качества программно-аппаратных систем

1.4.1. Критерии оптимальности принимаемых решений

1.4.2. Нечеткость информации в определении качества

1.5. Задача управления качеством программно-аппаратных систем как многокритериальная многопараметрическая задача с нечеткой информацией

Выводы по главе

2. ГЕНЕТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫХ СИСТЕМ

2.1 Синергетические и гомеостатические принципы оптимизации качества программноаппаратных систем

2.2. Согласование требований по качеству ПАС на этапах жизненного цикла

2.3. Мультихромосомная модель оптимизации качества программно-аппаратных систем

2.3.1. Гиперграфовая модель качества ПАС

2.3.2. Мультихромосомная генетическая модель программно-аппаратных систем 38 * 2.3.3. Минимизация структуры мультихромосомной генетической модели ПАС

Выводы по главе

3. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА ОЦЕНКИ И МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫХ СИСТЕМ

3.1 Формализация задач оптимизации ПС

3.2. Алгоритм оптимизации качества программно-аппаратных систем

3.2.1. Основные этапы генетического алгоритма

3.2.2. Методы преобразования популяции, использующие эвристики

3.3. Программный комплекс MUGORT для оптимизации качества программно-аппаратных систем '

Выводы по главе

4. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫХ СИСТЕМ ПО КОМПЛЕКСНОМУ ПОКАЗАТЕЛЮ "НАДЕЖНОСТЬ"

4.1. Анализ требований по надежности программно-аппаратных систем

4.1.1. Надежность технических средств ПАС

4.1.2. Надежность программного обеспечения

4.1.3. Надежность информационного обеспечения

4.1.4. Оценка комплексной надежности программно-аппаратных систем

4.1.5. Надежность ПАС как многомашинной вычислительной системы

4.2. Комплексная оптимизация надежности программно-аппаратной системы

АСУ "Снабжение"

4.3. Оценка эффективности модели и алгоритмов мультихромосомной оценки качества ПАС

Выводы по главе

Актуальность проблемы

Программно-аппаратные системы интенсивно входят как в научные исследования, образование, управление промышленными объектами, так и в повседневную жизнь.

К таким системам всегда предъявлялись требования по их качеству. С глобальным внедрением программно-аппаратных систем требования к их качеству значительно возросли и приобретают интегрированный, комплексный характер. Программно-аппаратные системы - это компьютеры и различные технические >стройства со встроенными программно-аппаратными блоками, а также сети, построенные на основе компьютерных (вычислительных) комплексов (hardware), с установленными на них программными и информационными средствами (software). Причем, если ранее задачи обеспечения качества решались, как правило, в отдельности для технических средств, программного обеспечения и информационного обеспечения, то сейчас, в связи с наметившимися тенденциями объединения их в единые комплексы - программно-аппаратные системы, встает вопрос о комплексной оценке и обеспечении необходимого их качества.

Кроме того, требования рынка программно-технических средств ставят вопрос не' только о качестве самих программно-аппаратных систем, но и о методах и способах обеспечения качества и управления процессом обеспечения качества на этапах проектирования, производства и эксплуатации. Эти вопросы являются, в том числе, содержательной частью CALS-технологий (ИПИ-технологий). Требования к отдельным аспектам обеспечения качества, управления и/или структура показателей качества регламентируются серией государственных стандартов IS0-9000.

Проблема комплексной оценки и оптимизации показателей качества программно-аппаратных систем должна решаться в рамках этих аспектов. Немаловажную роль при этом играет и оптимальное сочетание цены (изделия, проектирования, производства) и качества.

Необходимость комплексной оценки качества программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла выдвигает ряд вопросов.

Во-первых, это структура обобщенных показателей качества, которая, естественно, должна строиться на установленных стандартами показателях качества технических средств и видов обеспечения (программного, информационного) и их связь с процессами проектирования и производства.

Во-вторых, это интеграция критериев оптимальности качества программно-аппаратных систем.

В-третьих, связь комплексных (интегральных) показателей качества с характеристиками процессов проектирования, производства и эксплуатации.

Совокупность поставленных вопросов приводит к необходимости решения многокритериальных, многопараметрических оптимизационных задач, В последние годы для решения подобных задач развивается аппарат генетических алгоритмов для поиска оптимальных характеристик, в том числе, с использованием принципов гомеостатики и синергетики для формулирования критериев оптимальности.

Все вышесказанное определяет актуальность разработки методов, моделей и ' алгоритмов оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла, базирующихся на методах эволюционного моделирования (генетических алгоритмах) с использованием принципов гомеостатики и синергетики.

Объект исследования

Объектами исследования являются программно-аппаратные системы, представляющие собой системы обработки информации, к которым относятся компьютеры и компьютеризированные комплексы и системы, в том числе объединяемые в сети, а также др>гие технические изделия с встроенными программно-аппаратными блоками.

Состояние вопроса

Сформулированное направление исследований базируется на нескольких составных частях:

- Стр>ктура показателей и методы оценки качества технических систем.

- Структура показателей и методы оценки качества программного обеспечения.

- Программные средства автоматизации оценки качества технических и программных средств.

- Генетические алгоритмы как инструмент решения переборных оптимизационных задач.

- Комплексные критерии оптимальности систем, использующие принципы гомеостатики.

- Методы управления состоянием сложных систем, основанные на принципах синергетики.

- Методы управления требованиями, в частности управление качеством, проектами, ресурсами в процессе проектирования и производства.

В каждом из указанных частных направлений в последние годы получены определенные научные достижения. В области оценки качества электронной аппаратуры это, в частности работы Брюнина В.Н., Абрамова В.А., Пролейко В.М., Мансурова Б.М. В области оценки качества программных средств - работы Кранкова Е.С., Липаева В.В„ Треногина Н.Г. В области оптимизации систем на основе генетических алгоритмов - работы Батищева Д.И., Норенкова И.П., Курейчика В.М. Однако, их совместное использование для решения поставленных задач в должной мере не разработано, хотя известны исследования по совместному решению некоторых из этих задач.

Совместное использование результатов исследований в отдельных направлениях позволяет сформулировать ряд подходов к решению поставленных вопросов.

Во-первых, использование методов и средств оценки качества технических и программных средств и принципов гомеостатики может привести к разработке интегрированной, комплексной структуры критериев оценки качества программно-аппаратных систем, которые обеспечат их обоснованный выбор на рынке товаров и управление качеством в процессе проектирования и производства.

Во-вторых, развитие аппарата эволюционного моделирования в сторону мультихромосомных генетических алгоритмов, позволяет решать многокритериальные оптимизированные задачи, к которым относятся и задачи управления качеством программно-аппаратных систем на основе интегрированных, комплексных оценок.

В-третьих, использование синергетического подхода позволяет управлять качеством программно-аппаратных систем как сосредоточенных, так и сетевых структур распределенного типа и/или многопроцессорных вычислительных комплексов, на основе методов оптимизации качества технических, программных и информационных средств в отдельности.

В-четвертых, использование показателя стоимости позволяет объединить в рамках единой комплексной задачи как качество самих программно-аппаратных систем, так и задачи управления качеством на этапах проектирования, производства и эксплуатации с целью обеспечения конкурентоспособности на рынке товаров.

Предмет исследования

Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы решения задач оценки, управления качеством и оптимизации структуры программно-аппаратных систем.

Цель работы

Общей целью работы является разработка элементов теории обеспечения качества -методов, моделей и алгоритмов, оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие вопросы:

1. Разработать комплексную, интегрированную модель качества программно-аппаратных систем на основе оценки качества их компонентов - технических средств, программного и информационного обеспечения.

2. Разработать версию мультихромосомного генетического алгоритма оптимизации качества программно-аппаратных систем.

3. Разработать критерии оптимальности качества программно-аппаратных систем, основанных на принципах гомеостатики, как фактора решения многокритериальных, многопараметрических оптимизированных задач переборного типа.

4. Разработать основы метода управлением качеством программно-аппаратных систем в процессе их проектирования, производства и эксплуатации с использованием принципов гомеостатики.

5. Реализовать программно разработанные методы и алгоритмы для решения практических задач оптимизации качества программно-аппаратных систем.

6. Исследовать и обосновать эффективность разработанных алгоритмов и их использование для решения конкретных задач оценки и оптимизации качества программно-аппаратных систем.

Научная новизна

1. Сформулирована и поставлена математическая задача комплексной, интегрированной оценки качества программно-аппаратных систем и управления процессом обеспечения качества при их разработке, производстве и эксплуатации.

2. Разработана методика комплексной оптимизации качества программно-аппаратных систем на основе интегрированной оценки качества с использованием принципов гомеостатики.

3. Разработана математическая мультихромосомная генетическая модель качества, обобщающая комплексный, интегрированный характер системы показателей качества и позволяющая решать многокритериальные оптимизационные задачи управления качеством программно-аппаратных систем.

4. Разработан и реализован программно мультихромосомный генетический алгоритм оптимизации качества программно-аппаратных систем, позволяющий решать многокритериальные оптимизационные переборные задачи.

Практическая значимость

Проведенный комплекс исследований, разработанные методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем позволяют:

1. Оценивать в условиях рыночной конкуренции качество программно-аппаратных систем на основе комплексных, интегрированных показателей и определять необходимую степень соотношения «цена-качество».

2. В процессе проектирования программно-аппаратных систем обеспечивать оптимальные характеристики их качества как составной части процесса управления требованиями, позволяющие находить компромиссные решения по сочетанию «стоимость-качество» в целях обеспечения конкурентоспособности продукции.

3. В процессе производства управлять процессом обеспечения качества программно-аппаратных систем как составной части управления заказами в направлении снижения производственных затрат и средств выполнения заказов.

4. В процессе эксплуатации поддерживать качество программно-аппаратных систем, в частности многопроцессорных вычислительных комплексов и систем по комплексным, интегрированным критериям их оптимальности.

5. Разработанные программные средства решения многокритериальных, многопараметрических, переборных оптимизированных задач могут быть применены для решения подобных задач в других практических и научных приложениях.

Внедрение результатов работы

Основные результаты работы отражены в 3 отчетах на госбюджетные НИР (119-ГБ-053-кач.и без. 303-ГБ-53-ПТ и 56-ГБ-53-ЛС), зарегистрированных в соответствующих организациях, используются в работе предприятия ГУП НПЦ "ЭЛВИС" при разработке программно-аппаратных систем, в частности, аппаратуры Senesys Middle. Программные средства оптимизационных многокритериальных задач на основе мультихромосомных алгоритмов использованы в работе МИЭТ и при разработке АСУ "Снабжение" на предприятии ЗАО "НТЦ ЭЛИНС", что подтверждено соответствующими документами.

Кроме того, разработанные модели и алгоритмы используются в учебном процессе кафедры ИПОВС МИЭТ, что также подтверждено соответствующим документом.

Достоверность результатов

Достоверность полученных в диссертации результатов обусловлена корректной постановкой задачи, математическим обоснованием методов её решения, сравнением полученных результатов с ранее полученными решениями в процессе выполнения в МИЭТ и на предприятиях ЗАО "НТЦ ЭЛИНС" и ГУП НПЦ "ЭЛВИС" реальных работ, при выполнении которых проведена экспериментальная проверка разработанных методов, алгоритмов и программных средств в процессе обеспечения надежности АСУ «Снабжение».

Публикации

Основные результаты работы отражены в 11 публикациях, среди которых 6 статей в сборниках трудов международных и республиканских конференций, две публикации тезисов докладов на конференциях, а также в трех зарегистрированных соответствующих организациях технических отчетах по НИР.

Апробация работы

Основные положения и отдельные результаты работы докладывались на следующих конференциях:

XXIX Юбилейная международная конференция по информационным технологиям в науке, бизнесе, образовании (IT+SF'2002), Украина, Крым, 2002 г.

XXX Юбилейная международная конференция по информационным технологиям в науке, бизнесе, образовании (IT+SF'2002), Украина, Крым, 2003 г.

Конференция «Микроэлектроника и информатика», Москва, МИЭТ, 2003 и 2004 гг.

Научная сессия МИФИ-2002 и 2003 гг.

Личный вклад автора в публикациях заключается в разработке комплексной модели оценки качества ПАС на основе оценок качества видов обеспечения и в процесс жизненного ' цикла, разработке мультихромосомной генетической модели и алгоритма оптимизации, а также их программной реализации.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, основных выводов, списка используемых литературных источников, из 81 наименования и приложения. Она содержит 109 страниц основного текста, 69 страниц приложения, 30 рисунков и 20 таблиц.

Выводы по главе 4

В результате проведенных исследований подтвердилась эффективность алгоритма многохромосомной оптимизации оценки качества ПАС.

L Алгоритм позволил осуществлять оптимизацию как по интегральному значению оценки, так и по доминирующим факторам качества, и получить наборы значений оценочных элементов, обеспечивающих высокие значения оценок качества, причем в случае оптимизации по приоритетному направлению были получены высокие значения оценок качества не только по фактору-доминанту. но и по остальным факторам, при этом, в отличие от монохромосомной схемы представления, не требовалось существенно менять алгоритм и перепрограммировать инструментальные средства, а необходимо было только выбрать схему оптимизации и {для оптимизации по приоритетному направлению) фактор-доминант.

2. Мультихромосомное представление информации позволило легко определить не только характер изменений значений интегральной оценки качества от предельной стоимости разработки, ио и аналогичные зависимости для отдельных факторов качества, что совершенно необходимо для выработки оптимальной стратегии проектирования.

3. Экспериментальные исследования влияния на эффективность алгоритма многокритериальной оптимизации использования доминирующего фактора показали, что обеспечивается получение средних оценок по фактору доминанту не ниже 75% от , максимальных значений, и высокое значение оценки по интеграллъному показателю.

Заключение

В диссертации разработаны элементы теории обеспечения качества - методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем на этапах жизненного цикла.

В рамках работы решены следующие вопросы.

1. Разработана комплексная, интегрированная модель качества программно-аппаратных систем на основе оценки качества их компонентов - технических средств, программного и информационного обеспечения.

2. Разработана версия мультихромосомного генетического алгоритма оптимизации и оценки качества программно-аппаратных систем.

3. Разработаны критерии оптимальности качества программно-аппаратных систем, основанные на принципах гомеостатики как фактора решения многокритериальных многопараметрических оптимизациоанных задач переборного типа.

4. Разработаны основы метода управлением качеством программно-аппаратных систем в процессе их проектирования, производства и эксплуатации с использованием принципов гомеостатики.

5. Реализованы программно методы и алгоритмы для решения практических задач оптимизации качества программно-аппаратных систем.

6. Исследована и обоснована эффективность разработанных алгоритмов и их использования для решения задач оценки и оптимизации качества программно-аппаратных систем

7. Проведен комплекс исследований, разработаны методы, модели и алгоритмы оценки и управления качеством программно-аппаратных систем, позволяющие оценивать в условиях рыночной конкуренции качество программно-аппаратных систем на основе комплексных интегрированных показателей и определять степень соотношения «цена-качество», обеспечивать в процессе проектирования программно-аппаратных систем оптимальные характеристики их качества как составной части процесса управления требованиями, находить компромиссные решения по сочетанию стоимость-качество в целях обеспечения конкурентоспособности продукции, управлять в процессе производства процессом обеспечения качества программно-аппаратных систем как составной части управления заказами в направлении снижения производственных затрат и средств выполнения заказов, поддерживать в процессе эксплуатации качество программно-аппаратных систем, в частности многопроцессорных вычислительных комплексов и систем по комплексным, интегрированным критериям их оптимальности.

8. Разработанные программные средства решения многокритериальных многопараметрических, переборных оптимизированных задач могут быть применены для решения подобных задач в других практических и научных приложениях.

1. Норенков И.П., д.т.н., проф. «Подходы к проектированию автоматизированных систем», МГТУ им. Баумана; М.:1999 г.; МЛ 999 г.

2. IDEF Standards. IDEFO Function Modeling Method, http://vwvw.idef.com/idefO.htm

3. IDEF Standards. IDEF1 Function Modeling Method, http://www.idef.com/idefl.htm

4. IDEF Standards. IDEF3 Function Modeling Method, http://www.idef.com/ideD.htm

5. Месарович, Такахара «Теория многоуровневых иерархических систем»

6. Лисов О.П., Душутин П.В. «Оптимизация структур программно-технических комплексов САПР. Труды XXIII международной конференции «Новые информационные технологии в науке, образовании и бизнесе». Ялта-Гурзуф, 1996.

7. Норенков И.П. «Подходы к проектированию автоматизированных систем. «Информационные технологи», 1998

8. Батищев Д.И. «Поисковые методы оптимального проектирования» М., «Советское радио», 1975

9. Батищев Д.И. «Методы оптимального проектирования» М., «Радио и связь», 1984

10. Лужбииин А.В., Востриков А.А., Гаранин А.В. Mixed-computing алгоритмы оптимизации программно-аппаратных телекоммуникационных и информационных систем. Материалы XXIX международной конференции IT+SF'2002, Украина, Крым, 2003 г.

11. Лужбинин А.В., Александров А.В., Климов А.С. Алгоритмы управления в иерархической системах. Материалы XXIX международной конференции IT+SF'2002, Украина, Крым, 2003 г.

12. Лужбинин А.В., Лопахин М.Л., Востриков А.А. Генетический алгоритм оптимизации технических и информационных систем. Материалы XXIX международной конференции IT+SF'2002, Украина, Крым, 2003 г.

13. Лужбинин А.В., Цырульник Ю.А. Оптимизация качества больших систем. Сборник научных трудов. Научная сессия МИФИ 2003 г. Том 2, Москва 2003 г., стр.85-87.

14. Лужбинин А.В., Лисов О.И. Гомеостаз в управлении качеством электронных телекоммуникационных систем. Сборник научных трудов. Научная сессия МИФИ 2003 г. Том 2, Москва 2003 г., стр.87-89.

15. Лужбинин А.В., Цырульник Ю.А. Многокритериальная оптимизация сложных технических систем. Сборник научных трудов. Научная сессия МИФИ 2003 г. Том 2, Москва 2003 г., стр.89-91.

16. Лужбинин А.В. Система управления состоянием программно-аппаратных систем. Тезисы докладов конференции «Микроэлектроника и информатика-2003». Москва 2003 г. стр 259.

17. Отчет по НИР 119-ГБ-053-Кач. и Без. Методы и средства информационной поддержки управления качеством на основе CALS-технологии. Рег.01200007456. Инв.№ 02.20.01.08057.

18. Отчет по НИР 303-ГБ-53-ПТ. Разработка методов и программных средств автоматизации проектирования высоконадёжных вычислительных систем. Рег.01200109293. Инв.№02.2.00305205.

19. Отчет по НИР 56-ГБ-53-ЛС. Исследование возможности применения мультихромосомных генетических алгоритмов для методов оптимизации качества больших информационных, технических и экономических систем. Рег.0199004025.

20. Карманов В Г. «Математическое моделирование» М., «Наука», 1980

21. Моисеев Н.Н., Иваиилов Ю.П. «Методы оптимизации» М., «Наука», 1978

22. Г>рин JI.C., Меркулев Л.Д. «Задачи и методы оптимального распределения рес>рсов» -М., «Советское радио», 1968

23. Даниленко С.Е., Каган Б.М., Шахунянц Т.Г. «О дискретных алгоритмах в задачах оптимизации» «Автоматика и вычислительная техника», Рига, №2, 1977

24. Батищев Д.И. «Генетические алгоритмы решения экстремальных задач» Нижегородский >ниверситет, 1995

25. Перегудов Ф.И. «Введение в системный анализ» М., «Высшая школа», 1989

26. Айала Ф. «Введение в популяционн>ю и эволюционную генетику» М., «Мир», 1984

27. Tsujimura Y., Gen М., Li Y., Kubota E. «An Efficient Method for Solving Fuzzy Assembly-Line Balancing Problems in Genetic Algorithm» Third European Congress on Fussy and Intelligent Technologies and Soft Computing (EUFIT), Aechen, Germany, 1995

28. Gong D., Gen M., Xu W., Yamazaki G. «Evolutionary Strategy for Obstacle location Allocation» Third European Congress on Fussy and Intelligent Technologies and Soft Computing (EUFIT), Aechen, Germany, 1995

29. Батищев Д.И., Власов С.Е. «Применение генетических алгоритмов для трассировки нерегулярных структур с однослойной коммутацией» Сб. научных трудов «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах», Воронеж, Воронежский гос. техн. >н-т, 1995

30. Норенков И.П., Маничев В.Б. «Системы автоматизированного проектирования электронной вычислительной аппаратуры» М., «Высшая школа», 1983

31. Душутин И.В. «Принципы построения мультихромосомных моделей в задачах оптимизации» Труды второй Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов «Микроэлектроника и информатика-97», часть-2, М., МИЭТ, 1997

32. Душутин И.В. «Построение мультихромосомных моделей больших информационных систем» Депонент в ВИНИТИ №1624-В97, М., 1997

33. Батищев Д.И., Скидкина JI.H., Трапезникова Н.В. «Глобальная оптимизация с помощью эволюционно-генетических алгоритмов» Сб. научных трудов «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах» - Воронеж, Воронежский гос. техн. унт, 1994

34. Grauel Л., Ludvvig L.A. «Genetic Algorithms For Optimal Feature selection» Fourth European Congress on Fussy and Intelligent Technologies and Soft Computing (EUFIT), Aechen, Germany, 1996

35. Лисов О.И. «Оценка характеристик автоматизированных систем проектирования» Уч. пособие, М., МИЭТ, 1983

36. Лисов О.И. «Системный анализ и математическое моделирование САПР» М., МИЭТ, 1994

37. Лисов О.И., Т>фанов А.Н. «Выбор целевых функций и оптимизация вычислительных систем в машинном проектировании» в кн. «Управляющие системы и машины», 1978, №3

38. Пролейко В.М., Абрамов В.А., Брюнин В.Н. «Системы управления качеством изделий микроэлектроники» изд. «Радио и связь», М., 1976

39. Липаев В., Филинов Е. «Формирование и применение профилей открытых информационных систем» журнал «Открытые системы» №5 (25), М., 1997

40. Львов В. «Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных» -журнал СУБД №3, М., 199747. «CALS. Поддержка жизненного цикла продукции». Руководство по применению. изд. Минэкономики РФ, М., 1999

41. Koza J.R. «Genetic Programming: On the Programming of Computers By Means of Natural Selection» Cambridge, MA:MIT Press, 1992

42. Zakian V., Al-Naib U. «Design of dynamic and control systems by the method of inequalities» -Proc. Inst. Elect. Eng. vol. 120, no. 11, pp. 1421-1427, 1970

43. Алтунин A.E., Семухин M.B. «Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях» Издательство Тюменского государственного университета, 2000

44. Батищев Д.И. «Генетические алгоритмы решения экстремальных задач» под ред. Академика АЕН Львовича Я.Е. учеб. пособие. Воронеж, гос. техн. ун-т; Нижегородский гос. ун-т. Воронеж, 1995

45. Батищев Д.И., Исаев С.А. «Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов» http://www.softlab.od.ua/algo/neuro/ga-optl/index.htm

46. Батищев Д.И., Скидкина Л.Н., Трапезникова Н.В. «Глобальная оптимизация с помощью эволюционно-генетических алгоритмов» Межвуз. Сборник, ВГТУ, Воронеж, 1994

47. Беллман Р., Дрейфус С. «Прикладные задачи динамического моделирования» М., Наука, 1965

48. Беллман Р., Заде Л. «Принятие решений в расплывчатых условиях» в сб. «Вопросы анализа и процедуры принятия решений», М., Мир, 1976

49. Клыков Ю.И. «Ситуационное управление большими системами» М., Энергия, 1974

50. Липаев В.В. «Управление разработкой программных средств» М., «Финансы и статистика», 1993

51. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. «Теория иерархических многоуровневых систем» -М., Мир, 1973

52. Борисенко М.Л., Гунченко А.А. «Оценка качества программных средств в системе сертификации» В сб. «Микроэлектроника и информатика-98». Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов, М., МИЭТ, 1998, с. 72-74

53. Борисенко М.Л. «Использование нечеткой модели процесса оценивания качества для получения достоверной экспертной оценки» в сб. «Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России»№2, 1999

54. Исследование возможности применения мультихромосомных генетических алгоритмов для методов оптимизации качества больших информационно-технических и экономических систем: Отчет о НИР (заключительный) / МИЭТ: Науч. рук. Лысак В.В., 1999

55. И.П. Норенков "Основы автоматизированного проектирования". Глава 6. Методики проектирования автоматизированных систем. Москва. Издательство МГТУ имени Н.Э. Баумана. 2000 г.

56. И.П. Норенков, П.К. Кузьмик "Информационная поддержка наукоемких изделий". Глава 2. Информационная поддержка этапов жизненного цикла изделий. Москва. Издательство МГТУ имени Н.Э. Баумана. 2002 г.

57. Г.П. Воронин, О.С, Якимов «Нормативное обеспечение в области CALS». Сборник работ «Опыт использования CALS-технологий в создании наукоемких изделий», «Наукова д>мка», Киев, 2002 г.

58. П.В. Балабуев «Глобальная информатизация прорыв информационных (компьютерных) технологий». Сборник работ «Опыт использования CALS-технологий в создании наукоемких изделий», - «Наукова думка», Киев, 2002 г.

59. В.А. Богуслаев, В.Н. Агарков «Тенденции развития компьютерных информационных технологий на двигателестроительном предприятии». Сборник работ «Опыт использования CALS-технологий в создании наукоемких изделий», «Наукова думка», Киев, 2002 г.

60. В,Н. Агарков «Системы автоматизированного проектирования», М.: «Наука», 1976 г.

61. В.И. Колесников, Г.И. Ансин, B.C. Билан «Опыт создания интегрированной информационной среды предприятия на ЗМКБ «Прогресс». Сборник работ «Опыт использования CALS-технологий в создании наукоемких изделий», «Наукова думка», Киев, 2002 г.

62. Н.Г. Треногин, В.И. Терехов «Решение задачи оптимизации структуры информационной системы в рамках объектно-ориентированного подхода». Журнал «Информационные технологии», №3, 2001г.

63. Э.А. Трахтенгерц «Влияние процедуры тол осования на результат согласованного решения». Журнал «Информационные технологии», №4, 2002 г.

64. В.В. Бондаренко, А,Л. Куляница, Г.П. Чекинов «Механизм оценивания ситуаций в интеллектуальной системе поддержки приянтия решений». Журнал «Информационные технологии», №3, 2001 г.

65. Э.А. Трахтенгерц «Использование многокритериальной оптимизации в компьютерной поддержке переговоров по согласованию управленческих решений». Приложение к журналу «Информационные технологии», №3, 2002 г.

66. В.В, Липаев «Концепция управления качеством жизненного цикла программных средств на основе международных стандартов». Журнал «Информационные технологии», №6, 2002 г.

67. В.В. Топорков "Об оптимальном доопределении разбиений конечных множеств в проектировании дискретных систем". Журнал «Информационные технологии», №7, 2002 г.

68. Л.И. Волгин "Алгебраические логики: взаимоотношения, законы и свойства", М.: Высшая школа, 1998 г.

69. В В. Курейчик "Эволюционные методы решения оптимизационных задач"

70. С.Г. Чекинов "Интеллектуальные системы",- М.:Мир, 1999 г.

71. А.Б. Барский, В.В. Шилов "Потоковая вычислительная система: программирование и оценка эффективности", М.: Высшая школа, 1999 г.