автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач

На правах рукописи Скрипник Марина Валерьевна о/ц1^/1<ГЬу

СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ВЫБОРОМ ГРАФИЧЕСКИХ РЕДАКТОРОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ КОНСТРУКТОРСКИХ ЗАДАЧ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в приборостроении)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

005008492

1 9 ЯНВ Ш

Москва-2011

005008492

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет леса» (ФГБОУ ВПО «МГУЛ»)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Домрачев Вилен Григорьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, старший научный

сотрудник

Галкин Юрий Степанович

кандидат технических наук, доцент Старых Владимир Александрович

Ведущая организация: ОАО "Ульяновское конструкторское бюро

приборостроения"

Защита состоится « /^часов С^минут на заседании

диссертационного совета Д 212.146.04 при Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный университет леса» по адресу: 141005, Московская область, г. Мытищи, ул. Институтская, д. 1, МГУЛ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «МГУЛ»

Автореферат разослан « 201'г.

Ученый секретарь ^--—*—* " "^П.А. Тарасенко

диссертационног)

Актуальность темы

Графические редакторы (ГР) широко применяются при создании товаров и услуг в различных сферах деятельности: в приборостроении, архитектуре, машиностроении, полиграфии, на телевидении • и т.д. ГР являются огромным классом программного обеспечения (ПО) и классифицируются не только по способу представления информации на векторные и растровые, но и по назначению: для создания конструкторской документации, создания и обработки изображений, обработки фотографии и т.д.

Быстрая смена поколений информационно-измерительных систем их элементов, в том числе датчиков различного назначения определяет необходимость высокой оперативности в разработке схемотехнических решений и конструкций и соответствующей ей конструкторской документации. Как показывает практический опыт, эффективным средством является ГР из подкласса для решения конструкторских задач. Представленные на рынке образцы ГР отличаются набором выполняемых функций, пользовательским интерфейсом, степенью адаптации к национальным стандартам, стоимостью и т.д. Кроме того появляются новые и существенно обновляются имеющиеся на рынке редакторы. Выбор ГР в таких условиях является сложной и неоднозначной задачей, до настоящего времени во многом решаемой на основе субъективного опыта пользователя. Очевидно, что решение данной задачи на научной основе имеет важное практическое значение.

На сегодняшний день возникли факторы, подтверждающие необходимость и возможность создания системы управления выбором графических редакторов: во-первых, повсеместное использование редакторов, во-вторых, постоянное появление новых версий и нового ПО данного подкласса, в-третьих, развитие математического аппарата достигло уровня необходимого для решения трудноформализуемых задач. Однако, общепризнанной системы управления выбором ГР на сегодняшний день не существует. Следовательно, задача разработки такой системы является актуальной. Ее создание позволит точно и обоснованно произвести выбор ГР для решения конструкторских задач.

Предложенные методы и математические модели на базе теории нечетких множеств, позволил формализовать процедуру выбора ПО данного класса. Разработанное на его основе специализированное

программное обеспечение «Choice» позволяет осуществлять автоматизированный научно обоснованный выбор редакторов.

Цель и задачи диссертации

Целью работы является создание системы управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач.

Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

• разработка структурой схемы системы управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработка иерархической системы характеристик качества (ИСХК) графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработка алгоритма формирования лингвистической шкалы для характеристик качества графических редакторов;

• разработка метода формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества;

• разработка метода выбора оптимальной лингвистической шкалы характеристики качества графических редакторов для решения конструкторских задач.

Методы исследования

Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории нечетких множеств, вычислительной математики.

На защиту выносятся

1. Алгоритм формирования лингвистической шкалы для характеристик качества графических редакторов на основе классификации характеристик.

2. Метод выбора оптимальной лингвистической шкалы для характеристик качества из разработанной иерархической системы, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы.

3. Метод формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества на основе коэффициентов связи.

Научная новизиа диссертационной работы определяется следующими результатами:

• разработана структурная схема системы управления выбором

графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработана иерархическая система характеристик качества для графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработана классификация характеристик качества, основанная на смысловом родстве ключевых слов, входящих в состав ХК;

• разработан алгоритм формирования лингвистической шкалы для характеристик качества графических редакторов на основе классификации этих характеристик;

• разработан метод выбора оптимальной лингвистической шкалы, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы;

• разработан метод формирования неизбыточной системы характеристик качества на основе коэффициентов связи. Практическое значение результатов работы

1. Разработанная структурная схема системы управления выбором ГР содержит блоки, такие так блок разработки проекта ИСХК, блок выбора оптимальной лингвистической шкалы, блок формирования неизбыточной ИСХК, блок расчета рейтинговой оценки, и определяет связи между ними с передачей направления воздействия, что позволяет раскрыть принцип работы этой системы.

2. Разработанная иерархическая система характеристик качества для класса ГР для решения конструкторских задач содержит более 500 характеристик качества, что позволяет произвести оценку каждой из приведенных ХК и осуществить выбор наиболее подходящего ПО данного класса.

3. Разработанная классификация характеристик качества по смысловому родству ключевых слов позволила разработать алгоритм формирования лингвистической шкалы, который унифицирует разработку шкал и позволяет существенно сократить временные затраты.

4. Разработанный алгоритм формирования лингвистической шкалы для характеристик качества позволяет сформировать лингвистические шкалы с числом градаций от 2 до 7, что позволило разработать набор лингвистических шкал для каждой ХК.

5. Разработанные метод и методика выбора оптимальной лингвистической шкалы, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы, учитывающий совпадения суждений экспертов по конкретному ГР, позволяет обосновано

выбрать оптимальное число градаций лингвистической шкалы, что влечет за собой более точный выбор ГР из ряда рассматриваемых аналогов.

6. Предложенные метод и методика формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества на основе коэффициентов связи позволяет отсеять те характеристики качества, которые дублируют друг друга, что приводит к уменьшению трудовых затрат при выборе ГР, а также повышает точность и достоверность выбора ГР для решения конструкторских задач.

Достоверность полученных научных результатов подтверждается корректностью использования математического аппарата, результатами практических применений и положительными откликами при их обсуждения на российских и международных научных конференциях.

Практическое использование результатов работы

Полученные в диссертационной работе результаты внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО «МГУЛ». Разработанное программное обеспечение «Choice» применяется в следующих организациях: ООО «САОН-Система», ОАО «Атомтехэнерго», что подтверждается актом и справками об использовании полученных в диссертационной работе научных и практических результатов.

Апробации

Результаты диссертации прошли апробацию на научных конференциях:

• Четвертая научно-практическая конференция "Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных технологий" (ИНФО-2007), г. Сочи, 2007г.;

• Ежегодные научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава МГУЛ, 2006-2010гг.;

• IV Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии в образовании, науке и производстве», г. Серпухов, 2010;

• IV Международная научно-практическая конференция "Информационная среда вуза XXI века", г. Петрозаводск, 2010.

Публикации

Результаты диссертации изложены в б печатных работах [1-6], в том числе в 4 статьях и 2 тезисах докладов на международных и всероссийских конференциях. Четыре работы опубликованы в журналах, входящих в

«Перечень российских рецензируемых журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук в редакции 2011 года»

Структура и содержание диссертационной работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы и трех приложений. Общий объем диссертации 187 страниц, в том числе 29 рисунков, 9 таблиц, список литературы из 109 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы, изложены цели и задачи исследования. Определена научная новизна и практическая значимость полученных результатов. Обоснована структура диссертации, приведены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе рассмотрены и проанализированы существующие методы и модели выбора ПО из множества представленных на рынке аналогов, и выявлены их недостатки. Отметим, что данные по выбору ГР для решения конструкторских задач практически не представлены в научных работах и научно-технических публикациях. Сделан вывод о необходимости разработки системы управления выбором ГР, и что чаще всего выбор ПО из ряда аналогов начинается с построения ИСХК.

Приведены достоинства и недостатки существующих методов выбора оптимальной лингвистической шкалы для характеристик качества из иерархической системы. Обоснована необходимость разработки такого метода, в котором будет учитываться совпадения суждений экспертов по конкретному ГР.

Приведены доводы в пользу создания метода формирования неизбыточной ИСХК. В основу метода может быть положена математическая модель для определения тесноты связи между ХК. Проанализированы существующие модели для определения тесноты связи. Сделан вывод, что ни одна из этих моделей не подходит для формирования неизбыточной ИСХК. Следовательно, необходима разработка нового метода формирования неизбыточной ИСХК.

Во второй главе приведена структурная схема системы управления выбором ГР, которая наглядно отражает принцип работы данной системы. Известно, что система управления - систематизированный набор средств

влияния на подконтрольный объект для достижения определённых целей данным объектом. Структурная схема отображает средства влияния (блоки: разработки проекта ИСХК, формирования неизбыточной ИСХК, выбора оптимальной лингвистической шкалы, расчета рейтинговой оценки - и экспертные оценки, соответствующие конкретным потребностям пользователя) на подконтрольный объект (выбор ГР) и связи между ними с указанием направления передачи воздействия (рис. 1).

ЭОХКпо ЭОпо

лингвист- ■весовому:

' ческой ■■• коэффпцие

_ шкале ' иту/утХК

Выбранный Г?

Рисунок 1.- Структурная схема системы управления выбором ГР.

На выходе из системы располагается выбранный ГР под потребности конкретного пользователя. Также разработаны структурные схемы каждого блока, что дает детальное представление о работе системы, об элементах, из которых она состоит.

Известно, что система характеристик качества ПО, чаще всего, имеет иерархическую организацию. На двух верхних уровнях иерархии размещается стандартный набор факторов качества, которые должны уточняться на нижних уровнях. Причем, каждая характеристика нижнего уровня системы должна характеризовать конкретную функциональную возможность или свойство ПО данного класса. Разработана ИСХК для ГР для решения конструкторских задач.

ХК, входящие в иерархическую систему, были разбиты на классы. Основанием этой классификации является смысловое родство ключевых слов, входящих в наименование характеристик.

Приведем разработанные классы ХК с пояснениями и соответствующими ключевыми словами:

Характеристики возможности - возможность выполнения какой-либо функции или действия (ключевое слово: возможность).

Характеристики полноты - полнота содержания элементов ПО (ключевое слово: полнота).

Характеристики количества - количество каких-либо функций и элементов ПО (ключевое слово: количество).

Характеристики точности - точность графических построений (ключевое слово: точность).

Характеристики наличия - наличие элементов, функций и сопроводительной литературы ПО (ключевое слово: наличие).

Характеристики правильности - правильность оформления документации ПО (ключевое слово: правильность).

Характеристики вероятности - вероятность возникновения того или иного события (ключевое слово: вероятность).

Характеристики скорости - скорость какого-либо процесса (ключевые слова: скорость, быстрота, длительность, время).

Характеристики стандартности - стандартность элементов и сопроводительной документации ПО (ключевое слово: стандартность).

Характеристики удобства - удобство использования ПО (ключевое слово: удобство).

Характеристики объема - необходимый объем ресурсов для выполнения поставленной задачи (ключевые слова: объем, величина).

Характеристики сложности - сложность тестирования ПО при его модификации (ключевое слово: сложность).

Характеристики занятости - полнота занятости ресурсов ПК при функционировании ПО (ключевое слово: полнота занятости).

Разработан алгоритм формирования лингвистической шкалы с п-ым числом градаций на основе выше приведенной классификации ХК. Лингвистические шкалы в зависимости от количества градаций делятся на бинарные (например, «мало» - «много»), тринарные (например, «мало» -«средне» - «много») и т.д.

К ХК с бинарной лингвистической шкалой относятся характеристики следующих классов: характеристики возможности, характеристики наличия и характеристики стандартности. ХК из других классов, относятся к тем, для которых можно разработать шкалы с различным числом градаций.

Алгоритм формирования лингвистической шкалы с п-ым числом градаций состоит из следующих этапов (рис.2):

1 шаг - выделение ключевого слова (X) из наименования характеристики качества.

2 шаг - если ключевые слова (X): «наличие» или «возможность», то лингвистическая шкала бинарная, градации которой отсутствие и наличие;

3 шаг - если ключевое слово (X) «стандартность», то лингвистическая шкала бинарная, градации которой нестандартный и стандартный.

4 шаг - если ключевые слова (X): «полнота», «количество», «точность», то крайние градации шкалы 11 и 1п - малое и большое соответственно.

1г первая градация лингвистической шкалы, самый плохой вариант для характеристики качества;

1П - последняя градация шкалы, самый хороший вариант для характеристики;

5 шаг - если ключевые слова (X): «объем», «величина», «полнота занятости», «вероятность», то крайние градации шкалы Ь и 1„ - большой и малый соответственно.

6 шаг - если ключевые слова (X): «скорость» и «длительность» и «быстрота» и «время», то крайние градации шкалы^ и 1„ - медленно и быстро соответственно.

7 шаг - если ключевые слова (X): «сложность», то крайние градации Ь и 1П - ключевое слово и «не» ключевое слово.

8 шаг - если ключевые слова (X): «удобство», «правильность», то крайние градации 1| и 1„ - «не» ключевое слово и ключевое слово.

9 шаг - осуществляется ввод числа градаций (п), где п е[2;7] (согласно психо-физической гипотезы Миллера «7±2» о размере Кратковременной памяти человека).

10 шаг - если число градаций шкалы нечетное, т.е. n mod 2>0 -остаток от деления числа градаций на 2 больше 0, то к четному числу градаций прибавляется средняя градация ln/г+о.з со значением «среднее».

11 шаг - если число градаций шкалы более 3, то к крайним градациям добавляются градации 12 и 1п-ь

где 1г= «довольно»+11 - вторая градация формируется из слова довольно и первой градации (например, довольно холодно)

1„.1=«довольно»+1п - предпоследняя градация формируется из слова довольно и последней градации (например, довольно тепло);

12 шаг - если число градаций шкалы более 5, то к предыдущим четырем градациям добавляются градации 1з и 1п.2,

где 13= «не очень»+11 - третья градация формируется из слова не очень и первой градации (например, не очень холодно)

1„.2=«не очень»+1п - п-2 градация формируется из слова не очень и последней градации (например, не очень тепло);

13 шаг - вывод лингвистических значений градаций шкалы 1|.. .1п.

Рисунок 2. - Алгоритм формирования лингвистической шкалы для характеристик качества графических редакторов.

Для всех классов ХК были разработаны с помощью данного алгоритма лингвистические шкалы с числом градаций от 2 до 7.

Разработан метод выбора оптимальной лингвистической шкалы из множества всех разумных для характеристик качества, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы.

Сформулированы критерии оптимальности для данного метода:

1) число уровней не должно превышать 9, в соответствии с психо-физической гипотезой Миллера «7±2», что связано с объемом кратковременной памяти человека;

2) для оптимальной лингвистической шкалы должно выполняться условие различимости соседних уровней;

3) каждый уровень шкалы должен нести смысловую нагрузку;

4) среди двух различных шкал, отвечающих предыдущим правилам, предпочтительней та, которая имеет меньшее число уровней.

Различимость уровней шкалы следует подтверждать высокой согласованностью суждений экспертов по данной характеристике, которую предлагается вычислять по следующей формуле:

I ПлощадьГц..кПц. ¡=1 ГУ 1Ь>Р

к'

^0глк =тщ --¡х^.МЛЬ!,«, (1)

} п х Площадь ц.

где |!ук - функция принадлежности, соответствующая нечеткому значению характеристики ]-ого продукта, выбранному ¡-ым экспертом при оценивании по к-ой шкале;

1 - число оцениваемых программных продуктов; п - число экспертов;

Цср/ - функция принадлежности нечеткой средней оценки ~ к

характеристики .¡-ого продукта X . , оцененного по к-ой шкале, которая вычисляется следующим образом:

, Х,.к®Хк®...®Х к

у к _ ^ 2}_п^

--»-' (2)

~ к

где - нечеткое значение характеристики .¡-ого продукта,

выбранное ¡-ым экспертом при оценивании по к-ой шкале.

Строится функция принадлежности нечетной средней оценки

у к

]ср ■

е

У А Та* Уа^ \ (Л I у2 у уЬ ^

(3)

Причем 4 ^^ .А Д . (4)

Для определения того, все ли уровни шкалы несут смысловую нагрузку, согласно третьему критерию, введено понятие информативность уровней шкалы. Информативность определяется следующим образом:

Площадь[ц.к) _ _

1к=щт-р-^ ;-,/ = 1,/, к = \,т, (5)

1 £ Площадь|ц.к

¡=1 ^

где Г- число уровней шкалы;

ц:к - функция принадлежности, соответствующая ¡-ому уровню к-ой шкалы.

В результате, оптимальную лингвистическую шкалу предложено выбирать исходя из условий максимальности согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы. Если в результате будет получено несколько решений, то оптимальной будет шкала с меньшим числом уровней, что влечет за собой экономию времени. Таким образом, выбор оптимальной лингвистической шкалы необходимо осуществлять исходя из следующих условий: Согл^ -» тах,

1к -> шах, (6)

/ -»тт.

Для инженерного применения разработана методика выбора оптимальной лингвистической шкалы для программного обеспечения. Она включает следующие этапы.

1) Разработка лингвистических шкал для ХК с числом уровней не превышающим 9, в соответствие с психо-физической гипотезой Миллера.

2) Составление группы из п-экспертов.

3) Проведение экспертного опроса, по результатам которого

получаются нечеткие оценки для характеристики ¡-ого

У

продукта, выбранного ¡-ым экспертом при оценивании по к-ой шкале.

4) Обобщение результатов экспертного опроса.

5) Построение терм-множества | для нечетких оценок X-.

У У

6) Вычисление нечеткой средней оценки характеристики .¡-ого продукта Х^. , оцененного по к-ой шкале по формуле (2).

7) Построение функции принадлежности нечетной средней оценки

ук

Х]СР'

8) Расчет согласованности суждений экспертов для разработанных шкал по предлагаемой формуле (1).

9) Расчет информативности уровней шкалы для всех шкал по формуле (5).

10) Выбор оптимальной лингвистической шкалы, исходя из критериев (6).

Предложенная методика позволяет осуществить выбор оптимальной лингвистической шкалы для каждой из ХК из иерархической системы, что дает возможность наиболее точно оценить характеристики качества ПО, а значит осуществить грамотный и обоснованный выбор ПО.

Вышеизложенная методика была применена к выбору оптимальных лингвистических шкал для характеристик качества графических редакторов

В третьей главе рассмотрен метод формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества на основе коэффициентов связи. Степень перекрытия характеристик определяется теснотой связи между ними. Для реализации метода использован аппарат теории нечетких множеств, позволяющий корректно обрабатывать нечеткие значения характеристик. Каждая характеристика рассматривается как лингвистическая переменная, терм-множеством которой являются градации шкалы. При этом если оценивается N программных средств по

всем характеристикам качества, для двух характеристик получаем N пар лингвистических значений.

Для каждой из характеристик необходимо построить функции принадлежности всех термов. Областью определения этих функций принадлежности будет отрезок [0,1].

Коэффициент связи предлагается вычислять следующим образом: 1 ЛГ

где

„.„.„^„■ч еСШ Площадь{М1[]^Площадь^',Г\М!),

min £Площадь{/лj), Площадь (tf jj Площадь р) ftf J

в противном случае,

min |Площадь(рI), Площадь (fij) j

(8)

где - функции принадлежности, соответствующие нечетким

значениям первой и второй характеристики соответственно, полученные на i-ом наблюдении;

ftf - функция, симметричная функции принадлежности ц] с осью

х=0,5;

N - число парных наблюдений.

Характер связи выбирается на основании таблицы 1.

Таблица 1

Интервал значений коэффициента связи Характер связи

I 0 1 — j 0,3 Практически отсутствует связь

| 0,3 1-1 0,5 I Слабая связь

| 0,5 |-| 0,71 Умеренная связь

Ю,7|-|1| Сильная связь

Если же коэффициент связи имеет значение более 0,7, т.е. характеристики сильно перекрываются, то одну из этих характеристик необходимо исключить из иерархической системы.

Предложенное выражение (8) позволяет корректно обработать нечеткие значения характеристик качества и извлечь из них наибольшую информацию о тесноте связи между ними.

Разработана методика формирования неизбыточной ИСХК, которая состоит из следующих этапов.

1. Выбор двух характеристик, которые предположительно могут перекрываться.

2. Проведение экспертного опроса для установления значений этих характеристик по различному ПО из одного класса.

3. Построение терм-множеств для лингвистических переменных рассматриваемых характеристик по результатам экспертного опроса;

4. Рассмотрение функции принадлежности значений пары лингвистических переменных выбранных ХК по одному ПО, и рассчитывается их площадь пересечения. Для расчета площади пересечения двух функции принадлежности введены обозначения характерных точек (рис. 3).

Рисунок 3. - Характерные точки функции принадлежности

a. Если а)(12 < а^, и а2ц2< а2р| и а)Ц1< а2ц2, то

11 2

b. Если а|Ц1 < а,ц2и а2ц|< а2м2и а|ц2< а2цЬ то

c. Если а!ц2 < а|М| и а2ц|< а2ц2, то

Площадь(ц\ п/и?) = -—--

(1. Еслиа^^а^иаг^агдьто

(%1-уИ

а4МГаЗМ 1

(И)

2

(12)

е. Если а1Ц2<а1Ц1 и а2(12< а2(11 и а2(а<а](Дь

то пересечение функций принадлежности имеет треугольную форму.

Вычисляются координаты (ах; ау) точки пересечения двух отрезков с координатами концов (а3|л;0), (а^; 1) и (а2ц2; 1), (а»ц2; 0).

Площадь пересечения рассчитывается по формуле Герона: 1 ? 1

Площадьп^р = ~(с-а + Ь)(с + а-Ь)(а+Ь-с)(а+Ь+с), (13)

где а, Ь и с - стороны треугольника, причем:

£ Еслиа^ка|„2и а2ц1<а2ц2и а2ц,<а^,

то пересечение функций принадлежности имеет треугольную форму.

Вычисляются координаты (ах; ау) точки пересечения двух отрезков с координатами концов (а2(1,; 1); (а4^; 0) и (а1(12; 1); (а3|12; 0). Площадь пересечения рассчитывается по формуле (13), причем:

4^2 3/Л'

(14)

с = а. ,-а, 0, 4/Л 3/л2'

Если а|цк а,ц2и а2(1,=а,ц2 и а2(1,< а2ц2,

то пересечение функций принадлежности имеет форму треугольника с высотой равной 1 и координатами сторон (а3и2; 0) и (а2ц1; 1); (а4йь 0) и (а2ц|; 1); (а^а^).

Рассчитывается площадь этого треугольника, используя формулу

(13).

Ь. Если а(Ц2< а|ц1 и а2(12=а](11 и а2(12< а2ц1, то пересечение функций

принадлежности имеет форму треугольника с высотой равной I и

координатами сторон (а3й,; 0) и (а,,,,; 1); (а4ц2; 0) и (а2|12; 1); (а»^; а3щ)-

Площадь пересечения рассчитывается по формуле (13),

причем:

с = ал .,

4/и2 3/Л'

¡. Еслиа4и2<а3м|,то

функций принадлежности не пересекаются, и площадь пересечения равнаО.

Если а4й)< а3ц2, то

функций принадлежности не пересекаются, и площадь пересечения равна 0.

5. Рассчитываются площади функций принадлежности щ и ц2> из которых выбирается минимальная.

6. Строится $ - функция, симметричная функции принадлежности ц) с осью симметрии х=0,5.

1 9'

7. Рассчитывается Ппощадь^глцт) по формулам (4а-,)), заменив

значения а. ~ на а.

г/л 2 2

8. Рассчитывается по формуле (8).

9. Рассчитываются г; для функций принадлежности, соответствующих нечетким значениям характеристик для каждого ПО данного класса, проделав шаги 4-8.

Ю.Находится коэффициент связи по формуле (7).

11.Устанавливается характер связи двух ХК, исходя из значений таблицы 1.

12.Исключается из системы одна из тех характеристик, у которых коэффициент связи имеет значение более 0,7, т.к. степень перекрытия характеристик велика.

Предложенная методика осуществляет формирование неизбыточной иерархической системы характеристик качества, что позволяет с большей достоверностью произвести выбор ПО из множества существующих на рынке аналогов.

В четвертой главе рассмотрен метод вычисления нормированной рейтинговой оценки, использующий аппарат нечетких множеств.

Приведено описание разработанного ПО «Choice» для осуществления автоматизированного выбора ГР. Данное ПО реализует структурную схему системы управления выбором ГР. Для программной реализации использован язык Delphi, ПО рассчитано на работу под операционной системой Windows.

В программном обеспечении «Choice» реализованы разработанные методы:

• выбора оптимальной лингвистической шкалы для ХК, на основе которой происходит оценка каждой ХК из иерархической системы;

• формирования неизбыточной ИСХК.

ПО «Choice» позволяет осуществить автоматизированный выбор ГР для решения конструкторских задач, что существенно минимизирует временные затраты и облегчает выбор ПО под потребности конкретного пользователя.

Приведен пример выбора ГР под конкретного пользователя для построения двухмерных инженерных чертежей. Для данного пользователя из 10 рассмотренных ГР (AutoCad, ZwCad, Компас, Вектор, Сударушка, Corel Draw, T-FLEX CAD, Inscape, АРМ Graph, Visio) при помощи ПО «Choice» был выбран ГР AutoCad.

В заключении приведены основные выводы и результаты, полученные в диссертационной работе.

В приложении приведены: неизбыточная иерархическая система характеристик качества графических редакторов для решения конструкторских задач, обобщенные экспертные оценки по разработанным лингвистическим шкалам для характеристик качества графического редактора AutoCAD, акты и справки об использовании результатов диссертационной работы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты диссертационной работы:

1. На основе проведенного анализа обоснована актуальность разработки системы управления выбором для графических редакторов, а также методов, необходимых для создания такой системы.

2. Разработаны структурные схемы системы управления выбором ГР и всех блоков, входящих в состав этой системы, все элементы которых увязаны в единую целостную многоуровневую систему. В разработанных структурных схемах наглядно отражено средства влияния (блоки и экспертные оценки) на подконтрольный объект (выбор ГР) и их взаимосвязь. На выходе из системы имеем ГР под потребности конкретного пользователя. Кроме того, структурная схема реализована в автоматизированной системе управления выбором ГР - ПО «Choice».

3. Разработана иерархическая система характеристик качества для распространенного класса программного обеспечения - графических редакторов для решения конструкторских задач, которая позволяет произвести обоснованный и рациональный выбор редактора из существующих аналогов под потребности конкретного пользователя.

4. Разработаны 13 классов характеристик качества, где каждому конкретному классу характеристик соответствуют ключевые слова, объединенные смысловым родством.

5. Разработан алгоритм формирования лингвистической шкалы на основе классификации характеристик качества. Алгоритм позволяет по выявленному ключевому слову из наименования характеристики сформировать лингвистические шкалы с различным числом градаций.

6. Разработаны метод и методика выбора оптимальной лингвистической шкалы характеристики качества, основанные на расчете

согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы. Метод учитывает совпадение суждений экспертов по каждому конкретному ГР, что позволяет обосновано выбрать оптимальное число градаций лингвистической шкалы, и влечет за собой более точный выбор ГР из ряда рассматриваемых аналогов.

7. Разработаны метод и методика формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества, которые позволяют освободить иерархическую систему от дублирующихся характеристик, что приводит к минимизации временных затрат.

8. Осуществлена разработка ПО «Choice» - автоматизированной системы управления выбором графических редакторов, реализованной на языке Delphi, рассчитанной на работу под операционной системой Windows, апробация которой подтвердила эффективность разработанных методов.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. *Скрипник (Антошина) М.В., Антошина И.В. Разработка лингвистических шкал на основе классификации характеристик качества для инженерных графических редакторов // Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. - 2008. - № 4(61). -С.180-182.

2. *Скрипник (Антошина) М.В., Антошина И.В. Оценка качества инженерных графических редакторов на базе новой системы характеристик // Качество, инновации, образование. - 2008. - №2. - С.52-55.

3. *Скрипник (Антошина) М.В., Антошина И.В. Об оценке качества инженерных графических редакторов. // Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. - 2009. - № 3(66).-С.126-130.

4. *Домрачев В.Г., Антошина И.В., Скрипник М.В. Система управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач // Измерительная техника. - 2011,- № 6. - С.15-18.*

5. Антошина И.В., Скрипник (Антошина) М.В., Домрачев В.Г. и др. Формализованный подход к выбору оптимальной лингвистической шкалы // Инновации в условиях развития информационно-коммуникационных

технологий: материалы научно-практической конференции. - 2007. -С.366-369.

6. Скрипник М.В. Методика формирования неизбыточной системы характеристик качества программного обеспечения / В.Г. Домрачев, И.В. Антошина, М.В. Скрипник // Материалы IV Международной научно-практической конференции «Информационная среда вуза XXI века»: Петрозаводск. - 2010. - С. 96-99.

* Научная работа, опубликованная в ведущем рецензируемом журнале, определенном ВАК.

Отпечатано в полном соответствии с качеством представленного оригинал-макета

Подписано в печать 19.12 2011. Формат 60x90 1/16 Бумага 80 г/м2 Гарнитура «Тайме». Ризография. Усл. печ. л. 1,0 Тираж 100 экз. Заказ № 394.

Издательство Московского государственного университета леса 141005, Мытищи-5, Московская обл., 1-ая Институтская, 1, МГУЛ E-mail: izdat@mgul.ac.ru

Список сокращений.

Введение.

ГЛАВА 1 Обзор методов решения задачи выбора программного обеспечения.

1.1 Обзор существующих подходов к выбору программного обеспечения.

1.2 Обзор методов выбора оптимального множества значений лингвистических шкал.

1.3 Анализ существующих коэффициентов корреляции и их применения для формирования неизбыточной ИСХК.

1.4 Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2 Формализованный подход к выбору оптимальной лингвистической шкалы.

2.1 Структурная схема системы управления выбором графических редакторов.

2.2 Разработка иерархической системы характеристик качества для графических редакторов для решения конструкторских задач.

2.3 Классификация характеристик качества.

2.4 Алгоритм формирования лингвистической шкалы для характеристик качества графических редакторов.

2.5 Формализация критериев выбора оптимальной лингвистической шкалы.

2.6 Определение согласованности суждений экспертов для выбора оптимальной лингвистической шкалы.

2.7 Определение информативности уровней шкалы для выбора оптимальной лингвистической шкалы.

2.8 Методика выбора оптимальной лингвистической шкалы для характеристики качества ПО:.

2.9 Выбор оптимальных лингвистических шкал для характеристик качества графических редакторов для решения конструкторских задач.

2.10 Выводы,по главе 2. :.

Глава 3 Формирование неизбыточной иерархической системы характеристик качества.:.

3.1 Метод формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества на основе коэффициентов связи:.:.

3.2 Методика формирования неизбыточной иерархической системы характеристик!качества^-------., . 79>

3.3 Выводы по главе 3.:.

Глава 4 Автоматизированная система; управления выбором графических редакторов; для решения конструкторских задач. —.

4.1 Метод вычисления рейтинговой оценки на: основе: нечетких множеств.-. : —".

4.2 Практическая реализация системы управления выбором; . графических редакторов для решения конструкторских; задач:.:.

4.3 Пример выбора графического редактора для конкретного пользователя.

4.4 Выводьгпо главе 41.;.V.-.

Графические редакторы (ГР) широко применяются при создании товаров и услуг в различных сферах деятельности: в приборостроении, архитектуре, машиностроении, полиграфии, на телевидении* и т.д. ГР являются' огромным классом программного обеспечения (ПО) и классифицируются, не только по способу представления информации на векторные и растровые, но и по назначению: для создания конструкторской документации, создания и обработки изображений, обработки фотографии и т.д.

Быстрая смена поколений информационно-измерительных систем их элементов, в том числе датчиков различного назначения определяет необходимость высокой оперативности в разработке схемотехнических решений, конструкций и соответствующей ей- конструкторской^ документации. Как показывает практический опыт, эффективным средством является ГР из подкласса для решения конструкторских задач. Представленные на рынке образцы ГР отличаются набором выполняемых функций, пользовательским интерфейсом, степенью адаптации к национальным стандартам, стоимостью и т.д. Кроме того появляются новые и существенно обновляются имеющиеся на рынке редакторы. Выбор ГР в таких условиях является сложной и неоднозначной задачей, до настоящего времени во многом решаемой на основе субъективного опыта пользователя. Очевидно, что решение данной задачи на научной основе имеет огромное практическое значение.

На сегодняшний день возникли факторы, подтверждающие необходимость и возможность создания системы управления выбором: во-первых, повсеместное использование ГР, во-вторых, постоянное появление новых версий и нового ПО данного подкласса, в-третьих, развитие математического аппарата достигло уровня необходимого для решения трудноформализуемых задач. Однако общепризнанной системы управления выбором ГР на сегодняшний день не существует. Следовательно, задача разработки такой системы является актуальной. Ее создание позволит точно и обоснованно произвести выбор ГР для решения конструкторских задач.

Предложенные методы и математические модели на базе теории нечетких множеств, позволил формализовать процедуру выбора ПО данного класса. Разработанное на его основе специализированное программное обеспечение «Choice» позволяет осуществлять автоматизированный научно обоснованный выбор редакторов.

Целью работы является создание системы управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач.

Для достижения этой цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

• разработка структурой схемы системы управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработка иерархической системы характеристик качества (ИСХЕС) графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработка алгоритма формирования' лингвистической шкалы для характеристик качества графических редакторов;

• разработка метода формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества;

• разработка метода выбора оптимальной лингвистической шкалы характеристики качества графических редакторов для решения конструкторских задач.

Для решения поставленных задач использовались методы теории управления, теории нечетких множеств, вычислительной математики.

На защиту выносятся:

1) метод формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества (ИСХК) на основе коэффициентов связи.

2) алгоритм формирования лингвистической шкалы' для характеристик качества графических редакторов, основанный на классификации характеристик.

3) метод выбора оптимальной лингвистической шкалы для характеристик качества из разработанной иерархической системы, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы.

Научная новизна диссертационной работы определяется следующими результатами:

• разработана структурная схема системы управления выбором графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработана иерархическая система характеристик качества для графических редакторов для решения конструкторских задач;

• разработана классификация характеристик качества по смысловому родству ключевых слов, включенных в наименование характеристик;

• разработан алгоритм- формирования лингвистической шкалы для характеристик качества, основанный на классификации этих характеристик;

• разработан метод выбора оптимальной лингвистической шкалы, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы;

• разработан метод формирования неизбыточной системы характеристик качества на основе коэффициентов связи.

В результате проведенных исследований получены следующие новые результаты:

1. На основе проведенного анализа обоснована актуальность разработки системы управления выбором для графических редакторов, а также методов, необходимых для создания такой системы.

2. Разработана структурная схема системы управления выбором ГР и структурные схемы всех блоков, входящих в состав этой системы, все элементы которых увязаны в единую целостную многоуровневую систему. В разработанных структурных схемах наглядно отражено средства влияния (блоки и экспертные оценки) на подконтрольный объект (выбор ГР) и их взаимосвязь. На выходе из системы имеем ГР под потребности конкретного пользователя. Кроме того, структурная схема реализована в автоматизированной системе, реализованной в качестве ПО «Choice», которая позволит производить на основе вводимых параметров выбор ГР из рассматриваемых вариантов.

3. Разработана иерархическая система характеристик качества для распространенного класса программного обеспечения - графических редакторов для решения конструкторских задач, которая позволяет произвести обоснованный и рациональный выбор редактора из существующих аналогов под потребности конкретного пользователя.

4. Разработаны 13 классов характеристик качества, где каждому конкретному классу характеристик соответствует ключевые слова, объединенные смысловым родством.

5. Разработан алгоритм формирования лингвистической шкалы на основе классификации ХК. Алгоритм позволяет по выявленному ключевому слову из ХК разработать соответствующую ей лингвистическую шкалы с различным числом градаций.

6. Разработан метод и методика выбора оптимальной лингвистической шкалы характеристики качества, основанный на расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы. Метод учитывает совпадение суждений экспертов по каждому конкретному ГР, что позволяет обосновано выбрать оптимальное число градаций лингвистической шкалы, и влечет за собой более точный выбор ГР из ряда рассматриваемых аналогов.

7. Разработан метод и методика формирования неизбыточной иерархической системы характеристик качества, который позволяет освободить эту систему от дублирующихся характеристик, что приводит к минимизации временных затрат.

8. Осуществлена разработка ПО «Choice» - автоматизированной системы управления выбором графических редакторов, выполненная на языке Delphi, рассчитанная на работу под операционной системой Windows, апробация которой подтвердила эффективность разработанных методов и алгоритма.

Достоверность полученных научных результатов подтверждается корректностью использования математического аппарата, результатами практических применений и положительными результатами их обсуждения на российских и международных научных конференциях.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, трех приложений и списка литературы.

4.4 Выводы по главе 4 I

1. Приведен существующий метод вычисления рейтинговой оценки для ГР на основе нечетких множеств, на основе которого, а также разработанной неизбыточной ИСХК и оптимальных лингвистических шкал, производиться выбор ГР из ряда аналогов.

2. Разработано программное обеспечение «Choice», позволяющее производить автоматизированный выбор ГР для решения конструкторских задач под потребности конкретного пользователя. «Choice» существенно облегчает процедуру выбора ГР из множества аналогов, существенно уменьшая на это временные затраты.

3. Произведен выбор ГР AutoCad с помощью ПО «Choice» из 10 аналогов под потребности пользователя, который собирается заниматься построением двухмерных инженерных чертежей

Заключение

В заключении можно отметить следующие научные и практические результаты, представленные в данной диссертации:

1. Разработана структурная схема системы управления выбором ГР для решения конструкторских задач. Схема дает представление об устройстве системы, о блоках, входящих в ее состав, а также о подробной работе такой системы. Она позволяет на ее основе разработать автоматизированную систему управления выбором ГР и подтверждает рациональность такой структуры системы.

2. Разработана ИСХК для распространенного класса ПО - ГР для решения конструкторских задач. На сегодняшний день характеристики качества были разработаны только на верхних уровнях с указанием на то, что нижние разрабатываются исходя из конкретного класса ПО. Предложенная ИСХК для класса графических редакторов для решения конструкторских задач на нижнем уровне содержит более 500 ХК, что позволяет произвести обоснованный и точный выбор ГР из существующих аналогов для потребностей конкретного пользователя.

3. Разработана классификация ХК, основанием которой является смысловое родство ключевых слов, находящихся в наименование ХК. Были разработаны следующие 13 классов характеристик: характеристики возможности; полноты; количества; наличия; правильности; вероятности; стандартности; удобства; объема; сложности; занятости; точности; скорости.

4. Разработан алгоритм формирования лингвистической шкалы для характеристик качества на основе классификации ХК. Алгоритм позволяет в зависимости от ключевого слова, содержащегося в наименовании ХК, сформировать лингвистическую шкалу характеристики с числом градаций от 2 до 7. I 1 I

5. Разработан метод и методика формирования неизбыточной ИСХК, основанный на расчете коэффициентов связи между двумя качественными характеристиками качества, что позволяет оценить тестону связи между рассматриваемыми характеристиками, и при наличии сильной связи исключить одну из характеристик из ИСХК. Метод позволяет не нагружать систему характеристиками качества, которые дублируют друг друга, что приводит к наиболее точной оценке ПО, а также позволяет сократить временные затраты на выбор ПО.

6. Разработан метод и методика выбора оптимальной лингвистической шкалы для ХК, основанный на,расчете согласованности суждений экспертов и информативности уровней шкалы. Данный метод позволяет производить выбор оптимальной лингвистической шкалы, ориентируясь на согласованность суждения экспертов по каждому конкретному программному продукту, что приводит к достоверному выбору оптимальной шкалы ХК, что в свою очередь приводит к выбору наиболее подходящего ГР.

7. Осуществлена разработка ПО «Choice» - автоматизированной системы управления выбором графических редакторов, выполненного на языке Delphi, рассчитанного на работу под операционной системой Windows, апробация которого подтвердила эффективность разработанных методов и алгоритма.

8. В диссертационной работе решена актуальная задача — разработана система управления выбором ГР для решения конструкторских задач на основе неизбыточной ИСХК с оптимальными лингвистическими шкалами.

1. Карев A.A. Оценка показателей качества программного обеспечения информационно-вычислительной системы / A.A. Карев, В.М, Добрянский Объединенный институт ядерных исследований. - Дубна, 2003.-11с.

2. Воробьев В.И. Методы и модели оценивания качества программного обеспечения / В.И. Воробьев, A.B. Копыльцов, Б.П. Пальчун и др. СПИИРАН: Сп-б, 1992.-36с.

3. ГОСТ 28195-89. Оценка качества программных средств. Общие положения.

4. Тенякова Р.В. Надежность и качество программных средств / Р.В. Тенякова, С.Ю. Цыкунова. Обнинск: ИАТЭ, 2004.-80с.

5. Чикишева Н.М. Разработка методики выбора программного обеспечения бухгалтерского учета для строительных организаций / Н.М. Чикишева, Л.А.Проскурякова. СПб: Изд-во С.-Петербург, гос. ун-та экономики и финансов, 1999. - 88с.

6. Кулаков А. Ф. Управление качеством программных средств ЭВМ. Киев: Тэхника, 1989.- 217с.

7. Хубаев Г.Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств: текст лекций. Ростов н-Д: РГЭА, 1997.-104с.

8. Боэм Б. Характеристики качества программного обеспечения / Б.Боэм, Дж. Браун, X. Каспар и др: пер. с англ. Е.К.Масловского. М.: Мир, 1981.-206с.

9. Домрачев В.Г. Определение оптимального множества значений лингвистических шкал для экспертного оценивания качества программных средств / В.Г. Домрачев, О.М. Полещук, И.В. Ретинская // Телематика'2003.

10. Труды Всероссийской научно-методической конференции. — СПб, 2003, Т.1. С.255-257.

11. Статистика: учебник / под. ред. B.C. Мхитаряна. — М.: Экономисте», 2006.-671с.

12. Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики: учеб. пособие / М.Р. Ефимова, О.И. Ганченко, Е.В. Петрова.- М.: Финансы и статистика, 2008.-368с.

13. Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник/ И.И. Елисеева, Н.М. Юзбашев; Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 480с.

14. Ефремова М.Р. Общая теория статистики: Учебник / М.Р. Ефремова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. М.: ИНФРА-М, 2007. - 416с.

15. G. Dromey. Cornering the Chimera. IEEE Software, January, 1996, pp. 33-43.

16. Домрачев В.Г. Методы и модели создания и оценки качества образовательных информационных ресурсов. / В.Г. Домрачев, О.М. Полещук, Н.Г. Поярков // Лесной вестник МГУЛ. 2006. - № 3(45). -С.191-195

17. Найханова Л.В Методы и алгоритмы принятия решений в управлении учебным процессом в условиях неопределенности: Монография / Л.В. Найханова, C.B. Дамбаева. Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2004. - 164с.

18. Липаев В.В. Управление разработкой программных средств: методы, стандарты, технология. М.: Финансы и статистика, 1993. - 159с.

19. Липаев В.В. Надежность программных средств. М.: СИНТЕГ, 1998. - 232 с.

20. Липаев В.В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты.- М.: СИНТЕГ, 2001. 370с.

21. Липаев В.В. Выбор и оценивание характеристик качества программных средств. Методы и стандарты. М.: СИНТЕГ, 2001. - 224 с.

22. Липаев В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств. М.: Синтег, 2003. - 510 с.

23. Саркисян А.А. Повышение качества программ на основе автоматизированных методов. М.: Радио и связь, 1991. - 156 с.

24. Липаев В.В. Качество программных средств: методы и рекомендации / Липаев В.В.; Под общ. ред. А.А. Полякова. М.: Янус-К, 2002. - 399 с.

25. ISO/IEC 9126:1991. Information technology Software product evaluation - Quality characteristics and guidelines for their use.

26. Антошина И.В. Методика составления системы характеристик качества для программных средств / Антошина И.В., Домрачев В.Г., Ретинская И.В. // Качество, инновации, образование. -2002.-.№ 3 С, 57-60.

27. Орлов А.И. Экспертные оценки: учебное пособие. — М, 2002.31с.

28. Гитман М.Б. Введение в теорию нечетких множеств и интервальную математику: учеб. пособие для студентов спец.01.02. Пермь: б. и.. Ч. 1: Применение лингвистической переменной в системах принятия решений. - 1998. - 44 с.

29. Шестаков A.A. Дискретная математика. Четкие и нечеткие множества. Алгебраические структуры и коды: учеб. пособие / A.A. Шестаков, О.В. Дунаева- М.: б. и..Ч. 1. 1998. - 57 с. : ил

30. Нечеткие системы: модели и программные средства Текст.: сб. науч. тр. / Твер. гос. ун-т. Сов. ассоц. нечетких систем. Тверь : [б. и.], 1991. -112 с.

31. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости : монография. М. : Диалог МГУ, 1998. - 116 с.

32. Бровкова М.Б. Системы искусственного интеллекта. Нечеткие множества: учеб. пособие по курсу "Системы искусств, интеллекта" для студентов спец. 220400. Саратов: б. и., 2000. - 39 с.

33. Яхьева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учеб. пособие. М.: Интернет-Ун-т информ. технологий: Бином. Лаб. знаний, 2006. -315 с.

34. Рыбин В.В. Основы теории нечетких множеств и нечеткой логики: учеб. пособие. М.: Изд-во МАИ, 2007. - 95с.

35. Антошина), И.В. Антошина, В.Г. Домрачев // Измерительная техника. -2011.- № 6. С.15-18.

36. Елтаренко Е. Оценка аппаратных и программных средств по многоуровневой системе критериев./ Е. Елтаренко, М. Сергиевский // Компьютер-пресс. 1998. - № 8. - С.268-272.

37. Антошина И.В. К вопросу о способах оценки качества и выбора программных средств // Материалы Международной конференции "Системные проблемы качества, математического моделирования и информационных технологий". Часть 3. Москва-Сочи. 2000. -С.46 - 47.

38. Алгазинов Э.К., Сирота A.A. Анализ и компьютерное моделирование информационных процессов и систем. М.: Диалог-МИФИ .2009. 416 с.

39. Гусак А. А. Высшая математика в 2 т.- М.: ТетраСистемс.-2009.992 с.

40. Федюкин B.K. Квалиметрия. Измерение качества промышленной продукции: учебное пособие. — СПб.: КноРус.- 2009.-320с.

41. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. М.: Радио и связь, 1992. —504 с.

42. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990. -184 с.

43. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику / http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/bookl/index.php

44. Конышева JI.K. Основы теории нечетких множеств. / JI.K. Конышева, Д.М. Назаров. СПб.: Питер.- 2011.- 192с.

45. Лабскер Л.Г. Теория критериев оптимальности и экономические решения. СПб.: КноРус,- 2009 г.- 744 с.

46. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005.- 176 с.

47. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации в теории управления — СПб.: Питер, 2004. —256 с.

48. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. MI: Логос, 2000.-176 с.

49. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория: М.: Айрис-пресс, 2002,- 553 с.

50. Сухарев А.Г. Курс методов оптимизации / А.Г. Сухарев, A.B. Тимохов, В.В. Федоров. М.: Наука, 1986. 328 с.

51. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов. — М.: Высшая школа, 2004. — 479 с.

52. Дубров С.Н. Рейтинговая система оценки знаний как способ стимулирования работы студентов / С.Н. Дубров, Ю.И. Нечаев, Ю.Е.

53. Резников // Телематика'2002. Труды Всероссийской научно-методической конференции. — СПб., 2002. — С. 234.

54. Домрачев В.Г. О тенденциях развития систем обработки информации в образовательной среде / В.Г. Домрачев, О.М. Полещук, И.В. Ретинская // Качество. Инновации. Образование. — 2002. — № 1. — С. 67-69.

55. Калинина Э.В. Оптимизация качества. Сложные продукты и процессы / Э.В. Калинина, А.Г. Лапига, В.В. Поляков и др. -М.: Химия, 1989. -256 с.

56. Кузьмин В.Б. Теория нечетких множеств в задачах управления и принципах устройства нечетких процессоров. Обзор зарубежной литературы / В.Б. Кузьмин, С.И. Травкин. М.: Автоматика и телемеханика, 1992. №11. -С.3-36.

57. Борисов А.И. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.И. Борисов, A.B. Алексеев, O.A. Крулберг и др. Рига: Знание, 1982. — 256 с.

58. Борисов А.И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.И. Борисов, A.B. Алексеев, Г.В Меркурьева и др. М.: Радио и связь, 1983. 304с.

59. ГОСТ Р ИСО/МЭК 8402. Качество. Словарь. 1994.

60. Домрачев В.Г. Классификация требований при оценке качества специализированных инструментальных систем для создания тестов. / В.Г. Домрачев, И.В. Ретинская, В.Г. Сухов // Научные труды МГУЛ вып. № 269.-М., из-во МГУЛ, 1995 г.- С. 118-123.

61. Домрачев В.Г. База характеристик качества ПС и их сертификация / В.Г. Домрачев, Е.П. Нешта, И.В. Ретинская // Сб. научных трудов МИЭМ «Информационные, сетевые и телекоммуникационные технологии» М.: из-во МИЭМ, 2001 г.- С. 119-126.

62. Корольков Ю.Д. Сводная: оценка качества компьютерных обучающих систем // Новые информационные технологии в университетском образовании: Материалы Междунар. науч:-метод. конф. Новосибирск: НИИ МИООНГУ, 1996.-С. 14-15.

63. Осин А. В. Технология и критерии оценки образовательных электронных изданий / http://www.ito.edu.ru\ri'0\200l\ito\P\P-0-6.html.

64. Саати.Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий^-М.: Радио, и связь, 1993 г.-320 с. V

65. Теория выбора и принятия решений. / Под ред. И.М. Макарова, Т.М. Виноградской, A.A. Рубчинского. М.: Наука, 1982. 328 с.

66. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989 г. —388с.

67. Рыков A.C. Система принятия решений для управления многокритериальными .объектами при нечеткой исходной информации / A.C. Рыков, Б.Б. Оразбаев // Тезисы докл. 2-ошмеждународной конф. «Системный анализ -92», -Ташкент: 1992, -С. 39-40.

68. Рыков A.C. Системный анализ. -М:: МИСиС, 1988.-83с.

69. Калинина Э.В. Вероятностные и< нечеткие модели оценки качества передачи информации' в телекоммуникационных сетях/ Э.В. Калинина, И.В; Ретинская; Д. А. Серова // Информационные технологии, 2010, №Ю,-С. 35-40.

70. Ретинская И.В. Системы и методы поддержки принятия решений по оценке качества и выбору компьютерных средств учебного назначения. // Информационные технологии, 1997, № 6. — С. 42-44.

71. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приблизительных решений. — М.: Мир, 1976. 165с.

72. Рыжов А.П. О степени нечеткости размытых характеристик. // Математическая кибернетика и ее приложения в биологии. Под редакцией: Л.В.Крушинского, С.В.Яблонского, О.Б.Лупанова. — М.: Издательство МГУ, 1987, с. 60-77.

73. Бурганова Л.А. Теория управления: учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2009. 38 с.

74. Михайлов В. С. Теория управления — Киев: Выща школа, Головное издательство, 1988. — 312с.

75. Румянцев A.A. Эффективное управление: принятие обоснованных и оптимальных решений, интеллект и логика. — ООО «Контраст», Краматорск, 2003 год. — С. 32.

76. Самарский A.A. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры./ A.A. Самарский, А.П. Михайлов — М.: Физматлит, 2001. 320с.

77. Мышкис А. Д., Элементы теории математических моделей. — М.: КомКнига, 2007. — 192 с.

78. Сенькина Г.Е. Методы математического моделирования в обучении: монография/ Г.Е. Сенькина, Е.П. Емельченков, О.М. Киселёва / Смол. гос. ун-т. Смоленск, 2007. - С. 36

79. Орлов А.И. Экспертные оценки. Журнал "Заводская лаборатория". 1996. Т.62. No.l. С.54-60.

80. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. Учебное пособие. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991 152 с.

81. Азгальдов Г.Г. Экспертные методы в оценке качества товаров / Г.Г. Азгальдов, Э.П. Райхман М.: Экономика, 1974. - 151 с.

82. Рыжиков Ю.И. Работа над диссертацией по техническим наукам. СПб.: БХВ-Петербург; 2007. 512с.

83. ГОСТ 2.105-95. Межгосударственный стандарт «Единая система конструкторской документации. Общие требования к текстовым документам», 1996. — 28с.

84. Айвазян С.А. Анализ данных, прикладная статистика и построение общей теории автоматической классификации / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер // Методы анализа данных / Пер. с фр. М.: Финансы и статистика, 1985 г. Вступ. ст. - С. 5-22.

85. ГОСТ 28806 90. Качество программных средств. Термины и определения. М: 1990 г.

86. Allen Edward В., Halstead Robert, Trio Gary., Khoshgoftar Taghi M., Flass Ronald M. Using process history to predict software quality // Computer № 4, 1998 p.66-72.

87. Brown J.R., Lipov M. The Quantitative Measurement of Software Safety and Reliability, revised from TRW Report No. // SDP-1776, 1973

88. Auesen S., Houman Y. Is software quality visible in the code? IEEE, Software №4, 1998 p.63-73.

89. Messarovich M.D., Macko D., Takahara Y. Theory of hierarchical multilevel systems. — Academic Press, N.Y. London, 1970. 344p.

90. Zadeh L.A. Fuzzy sets. — Information and Control, 1965, vol.8, N 3, p.338-353.

91. Jackson P. Introduction to Expert System. Addison-Wesley, Reading, 1986. -254 p.

92. Conn, N.R., N.I.M. Gould, and Ph.L. Toint, Trust-Region Methods, MPS/SIAM Series on Optimization, SIAM and MPS, 2000.