Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Научные основы идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости

Диссертация: Научные основы идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Всероссийской научно-практической конференции «Современные информационные технологии в образовании» (Рязань, 1988) — Международной научно-технической конференции «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации» (Москва, 1995) — Всероссийской научно-технической конференции «Перспективные информационные технологии в высшей школе» (Тамбов, 1995) — 1-й, 3-й, 4-й, 7-й, 12-й, 14-й… Читать ещё >

Научные основы идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Обзор и анализ методов, моделей и алгоритмов поддержки принятия решений по проектным рискам программных изделий
    • 1. 1. Проблемы анализа и сокращения рисков проектов сложных программных изделий
    • 1. 2. Модели характеристик качества программных изделий
      • 1. 2. 1. Эталонная модель качества программных изделий
      • 1. 2. 2. Требования к качеству программных изделий
      • 1. 2. 3. Модель внешнего и внутреннего качества
      • 1. 2. 4. Модель эксплуатационного качества
    • 1. 3. Модели и стандарты управления рисками проектов программных средств
      • 1. 3. 1. Стандартизация управления рисками программных изделий
      • 1. 3. 2. Анализ моделей сокращения рисков проектов программных изделий
    • 1. 4. Концепция современной методики сокращения проектных рисков качества
      • 1. 4. 1. Подготовка исходных данных для сокращения проектных рисков качества
      • 1. 4. 2. Идентификация проектных рисков качества
      • 1. 4. 3. Оценивание опасности угроз рисков проекта
      • 1. 4. 4. Сокращение проектных рисков качества
      • 1. 4. 5. Контроль и мониторинг проектных рисков
    • 1. 5. Разработка концептуальной модели процесса сокращения проектных рисков качества
    • 1. 6. Классификация задач поддержки принятия решений по проектным рискам качества в условиях нечеткости
    • 1. 7. Обоснование применения теории нечетких множеств для построения нечетких моделей процесса сокращения проектных рисков качества
  • Выводы по главе 1
  • Глава 2. Модели, методы и алгоритмы идентификации проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости
    • 2. 1. Основные задачи процесса идентификации проектных рисков качества
      • 2. 1. 1. Исходная информация для процесса идентификации проектных рисков
      • 2. 1. 2. Инструменты и методы идентификации проектных рисков
      • 2. 1. 3. Выходы процесса идентификации проектных рисков
    • 2. 2. Графический метод идентификации рисковых событий проекта
      • 2. 2. 1. Прямой структурно-символьный способ представления графических моделей проектных рисков
      • 2. 2. 2. Лингвистический способ представления алфавита базовых графических моделей проектных рисков
      • 2. 2. 3. Программный способ представления алфавита графических моделей проектных рисков
      • 2. 2. 4. Программно-лингвистический способ представления алфавита графических моделей проектных рисков
    • 2. 3. Метод синтеза контурных моделей рисковых полей проекта
      • 2. 3. 1. Научно-методический базис построения контурных моделей рисковых полей проекта
      • 2. 3. 2. Методология программного синтеза рисковых полей проекта
    • 2. 4. Снижение размерности идентифицированных проектных рисков методами автоматической классификации
      • 2. 4. 1. Теоретический анализ задачи кластерного анализа проектных рисков
      • 2. 4. 2. Выбор метода (алгоритма) для решения задачи
      • 2. 4. 3. Решение задачи методом нечетких с-средних
    • 2. 5. Идентификация рисковых ситуаций проекта методами нечеткого вывода
      • 2. 5. 1. Теоретический анализ проблемы
      • 2. 5. 2. Методы нечеткого вывода для построения продукционной системы идентификации и анализа проектных рисков
    • 2. 6. Идентификация и анализ рисков проекта на основе использования нечетких сетей Петри
      • 2. 6. 1. Теоретический анализ проблемы
      • 2. 6. 2. Правила представления правил нечетких продукций на основе нечетких сетей Петри
      • 2. 6. 3. Представление правил нечетких продукций в системе идентификации и анализа рисков проекта
  • Выводы по главе 2
  • Глава 3. Модели, методы и алгоритмы анализа рисков программного проекта в условиях нечеткости
    • 3. 1. Задачи и этапы анализа проектных рисков
      • 3. 1. 1. Контекст процесса качественного анализа проектных рисков
      • 3. 1. 2. Входы процесса качественного анализа проектных рисков
      • 3. 1. 3. Методы выполнения качественного анализа проектных рисков
      • 3. 1. 4. Выходы процесса качественного анализа проектных рисков
      • 3. 1. 5. Контекст процесса количественного анализа рисков
      • 3. 1. 6. Входы процесса количественного анализа проектных рисков
      • 3. 1. 7. Методы выполнения качественного анализа проектных рисков
      • 3. 1. 8. Выходы процесса количественного анализа проектных рисков
    • 3. 2. Методы определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта
      • 3. 2. 1. Контекст задачи определения искомого вектора
    • 3. 3. Метод D1 определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества программного проекта
      • 3. 3. 1. Формализация подхода к решению проблемной задачи
      • 3. 3. 2. Прямые методы решения проблемной задачи
      • 3. 3. 3. Косвенные методы решения проблемной задачи
      • 3. 3. 4. Решение проблемной задачи методом 01 на примере
    • 3. 4. Метод Т)2 определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта
      • 3. 4. 1. Формализация подхода к решению проблемной задачи
      • 3. 4. 2. Решение проблемной задачи методом Б2 на примере
    • 3. 5. Метод ЭЗ определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта
      • 3. 5. 1. Формализация подхода к решению проблемной задачи
      • 3. 5. 2. Решение проблемной задачи методом БЗ на примере
    • 3. 6. Метод Б4 определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта
      • 3. 6. 1. Формализация подхода к решению проблемной задачи
      • 3. 6. 2. Формализация решения задачи при однозначной связности проектных рисков
      • 3. 6. 3. Формализация решения задачи при субъективной связности проектных рисков
      • 3. 6. 4. Решение задачи методом на примере
    • 3. 7. Методы решения задачи выбора оптимальной совокупности контролируемых проектных рисков качества
      • 3. 7. 1. Контекст и постановка задачи
      • 3. 7. 2. Метод решения задачи при отсутствии ресурсных ограничений.¦
      • 3. 7. 3. Метод решения задачи при наличии ресурсных ограничений
      • 3. 7. 4. Решение задачи выбора примере
  • Выводы по главе 3
  • Глава 4. Модели, методы и алгоритмы поддержки процесса мониторинга рисков программного проекта в условиях нечеткости
    • 4. 1. Этапы процессов планирования и мониторинга рисков программного проекта
    • 4. 2. Контекст процесса планирование реагирования на проектные риски
      • 4. 2. 1. Входы процесса планирования реагирования на проектные риски
      • 4. 2. 2. Стратегии процесса планирования реагирования на проектные риски
      • 4. 2. 3. Выходы процесса планирования реагирования на проектных рисков
    • 4. 3. Контекст процесса мониторинга и сокращения проектными рисками
      • 4. 3. 1. Входы процесса качественного анализа проектных рисков
      • 4. 3. 2. Методы выполнения процесса мониторинга проектных рисков
      • 4. 3. 3. Выходы процесса мониторинга рисков проекта
    • 4. 4. Задачи процессов планирования и мониторинга рисков программного проекта
    • 4. 5. Метод решения задачи идентификации ситуации возникновения рискового события
      • 4. 5. 1. Контекст формализации задачи
      • 4. 5. 2. Нечеткая ситуация как способ формализации состояния проекта
      • 4. 5. 3. Нечеткое включение ситуаций как способ определения соответствия текущей ситуации проекта с ситуациями возникновения рисковых событий
      • 4. 5. 4. Нечеткое равенство ситуаций как способ определения соответствия текущей ситуации проекта с ситуациями возникновения рисковых событий
      • 4. 5. 5. Решение задачи мониторинга на примере
    • 4. 6. Методы решения задачи выбора оптимальной альтернативы реагирования на проектные риски
      • 4. 6. 1. Контекст методов решения задачи
      • 4. 6. 2. Метод решения задачи в случае использования мнения одного эксперта
      • 4. 6. 3. Решение задачи на практическом примере
      • 4. 6. 4. Метод решения задачи для случая использования мнений группы экспертов с весовыми коэффициентами важности мнений
      • 4. 6. 5. Решение задачи на практическом примере
      • 4. 6. 6. Метод решения задачи для случая использования мнений группы экспертов с нечетким отношением предпочтения важности
      • 4. 6. 7. Решение задачи на практическом примере
  • Выводы по главе 4
  • Глава 5. Методика построения базы знаний по проектным рискам качества
    • 5. 1. Методика нечеткой лингвистической аппроксимации в интеллектуальной технологии идентификации и в анализе проектных рисков качества
      • 5. 1. 1. Лингвистические правила и принципы в принятии решений по рискам программного проекта
      • 5. 1. 2. Формализация исходной информации по рискам проекта
      • 5. 1. 3. Идентификация проектного риска с дискретным выходом
      • 5. 1. 4. Идентификация проектного риска с непрерывным выходом
      • 5. 1. 5. Применение композиционного правила вывода
      • 5. 1. 6. Идентификация иерархических рисков проекта
    • 5. 2. Методика настройки нечетких баз знаний по проектным рискам
      • 5. 2. 1. Задачи настройки нечетких баз знаний по проектным рискам
      • 5. 2. 2. Настройка параметрических функций принадлежности
  • Выводы по главе 5
  • Глава 6. Программная реализация методов, моделей и алгоритмов идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков
    • 6. 1. Задачи экспериментальной разработки
    • 6. 2. Разработка программного комплекса идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков «Риск-ППИ»
    • 6. 3. Разработка инструментальных средств «Риск-НЛВ» поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования методов нечеткого логического вывода
    • 6. 4. Разработка инструментальных средств «Риск-БСМ» Поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования методов нечеткой кластеризации
    • 6. 5. Разработка инструментальных средств «Риск-Петри» поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования нечетких сетей Петри
    • 6. 6. Разработка инструментальных средств поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков программных проектов на основе использования графического метода
    • 6. 7. Разработка инструментальных средств «Риск-РСЬ» поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков программных проектов на основе использования языка нечеткого моделирования БС
    • 6. 8. Экспериментальные исследования
  • Выводы по главе 6

Актуальность темы

: Важным направлением повышения результативности современных процессно-ориентированных CASEтехнологий является расширение их функциональных возможностей в направлении повышения качества проектируемых программных изделий (ПИ) и снижения проектных рисков качества. При этом решение проблемы снижения проектных рисков качества ПИ требует проведения дополнительных исследований и создания эффективных методов, моделей и средств современной методологии построения автоматизированных процессов проектирования и управления проектированием, решающих в интерактивном режиме трудно формализуемые задачи идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ в условиях нечеткости проектных данных.

Проектные риски сложных программных изделий являются объективным явлением, связанным со многими видами неопределенности, имеющими место на различных этапах выполнения программного проекта (ГШ) и оказывающими влияние на процессы принятия проектных и управленческих решений. Строгое регламентирование процессов проектирования и процессов управления проектированием, а также использование в проектировании* интегрированных CASE-технологий, основанных на автоматизированных принципах создания программных изделий, способствует снижению энтропии программных проектов, и соответственно уменьшает проектные риски. В связи этим проблема формализации и автоматизации процессов сокращения проектных рисков качества ПИ в условиях нечеткости проектных данных может рассматриваться как важное и актуальное направление развития теории и методологии в направлении повышения результативности проектно-управленческих работ по стадиям жизненного цикла ПИ.

Успешное решение данной проблемы в настоящее время невозможно без применения новых информационных технологий, составной частью которых являются интеллектуальные методы и средства обработки проектной информации. К последним методам следует отнести методы теории нечетких множеств (ТНМ), позволяющие на модельном уровне рассмотреть проектные проблемы идентификации проектных рисков, проблемы анализа проектных рисков и проблемы мониторинга проектных рисков и тем самым расширить круг успешно решаемых задач по формализации и автоматизации процессов сокращения проектных рисков качества ПИ в условиях нечеткости.

Задачи принятия проектных решений по проектным рискам качества в условиях неопределенности и нечеткости представляют собой слабоструктурированные или неструктурированные задачи. При этом слабо структурированные задачи характерны для этапа количественного анализа проектных рисков и этапа мониторинга проектных рисков и характеризуются отсутствием методов решения на основе непосредственных преобразований проектных данных, а постановки задач базируются на принятии проектных решений в условиях неполной информации. Неструктурированные задачи проявляются на этапах планирования, идентификации и качественного анализа проектных рисков ПИ и содержат неформализуемые процедуры, базирующиеся на неструктурированной проектной информации, которая также определяется высокой степенью неопределенности.

Теоретические исследования по применению ТНМ и ее приложений к решению актуальной проблемы сокращения проектных рисков качества ПИ ориентированы, прежде всего, на построение новых формальных схем инженерного анализа для решения проектных задач по рискам качества в сложных условиях исходных данных. Эти данные, как правило, характеризуются той или иной степенью неопределенности, обусловленной неполнотойвнутренней противоречивостью, неоднозначностью и представляют собой приближенные количественные или качественные оценки параметров процессов проектирования и процессов управления проектированием.

Использование в ТНМ понятия «лингвистическая переменная» позволяет в новых методах сокращения проектных рисков адекватно отразить приблизительное словесное описание некоторых параметров и состояний проектного риска или процесса управления проектными рисками, когда точное описание либо отсутствует, либо является слишком сложным, либо требует больших временных и финансовых затрат. В этом случае применение ТНМ совместно с методами алгебры логики обеспечивает решение многих проблемных задач по формализации и автоматизации процессов сокращения проектных рисков качества ПИ в условиях лингвистической неопределенности (нечеткости).

Основополагающими работами, оказавшими влияние на исследования автора, являются труды А. Н. Аверкина, В. Н. Азарова, А. В. Андрейчинкова, И. З. Батыршина, Р. Беллмана, Л. С. Берштейна, А. Н. Борисова, М. В. Горячевой, Л. А. Демидовой, Л. А. Заде, М. Кантора, Р. Л. Кини, С. Я. Коровина,.

B.П.Корячко, А. Коффмана, В. В. Круглова, В. М. Курейчика, А. В. Леоненкова, Н. Г. Малышева, А. Н. Мелехова, В. В. Липаева, И. П. Норенкова,.

C.А.Орловского, А. И. Петренко, Д. А. Поспелова, Х. Райфа, А. П. Ротштейна, Г. В. Рыбиной, Т. Л. Саати, Е. А. Саксонова, Э. А. Трахтенгерца, Р. Т. Фатрелла, Д. Ф. Шафера, С. Д. Штовбы, Р. Ягера и многих других.

Актуальность настоящей работы определяется важностью проблемы повышения качества ПИ, решаемой в диссертационной работе на основе реализации стратегии сокращения проектных рисков качества по стадиям ЖЦ ПИ. Это потребовало разработки новых эффективных методов, моделей, алгоритмов и инструментальных средств, обеспечивающих в составе интегрированных CALSи CASEтехнологий эффективную автоматизированную поддержку процессов идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ в условиях нечеткости проектных данных.

Объект исследования. Процесс сокращения проектных рисков программного проекта по характеристикам качества, содержащий в своем составе процесс идентификации проектных рисков, процесс анализа проектных рисков, процесс планирования проектных рисков и процесс мониторинга проектных рисков, функционирование которых рассматривается в условиях нечеткости проектных данных.

Предмет исследования. Предметом исследования являются:

1. Модели и методы формализации и автоматизации процесса идентификации проектных рисков в условиях лингвистической неопределенности и нечеткости проектных данных.

2. Методы и алгоритмы формализации и автоматизации процесса анализа проектных рисков качества ПИ в условиях отсутствия априорной информации о вероятностных характеристиках проектных рисков качества ПИ.

3. Методы и алгоритмы формализации и автоматизации процесса мониторинга проектных рисков качества в условиях нечеткости проектных данных.

Цель диссертационной работы состоит в разработке эффективных методов, моделей и алгоритмов формализации и автоматизации процессов сокращения проектных рисков качества ПИ в условиях нечеткости для использования в составе интегрированных CASE — технологий с целью автоматизации процессов идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества для повышения качества и повышения гарантий качества создаваемой программной продукции.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1.Исследование проблемы сокращения проектных рисков по стадиям жизненного цикла сложных программных изделий с целью определения и построения современной концепции программно-ориентированной методики сокращения проектных рисков качества ПИ в условиях нечеткости проектных данныхметодики, которая позволяет достаточно простую формализацию и эффективную реализацию интерактивных компьютерных методов управления проектными рисками в составе интегрированных CASE — технологий.

2. Разработка формализованной методики идентификации проектных рисков качества ПИ, содержащей в своем составе эффективные методы многопараметрического анализа и выявления потенциальных рисков программного проекта по характеристикам качества с выполнением классификации рисков проекта для этапа анализа рисков.

3. Разработка метода формализации процесса анализа проектных рисков качества, ориентированного на определение оптимального состава контролируемых проектных рисков качества по стадиям ЖЦ ПИ в условиях нечеткости и включающего в свой состав модели и алгоритмы, учитывающие иерархическую структуру моделей характеристик качества ПИ с весовыми коэффициентами значимости, способы представления нечеткой экспертной информации по рискам, условия объективной и субъективной связности рисков по стадиям ЖЦ ПИ, а также учитывающие ресурсные ограничения проекта на этапе оптимизации состава контролируемых рисков по критерию их максимального влияния на характеристики качества проекта ПИ.

4. Разработка модифицированного метода анализа иерархий, построенного на основе положений теории нечетких множеств и предназначенного для решения задачи по определению вектора степени влияния проектных рисков на обобщенный критерий качества ПИ, учитывающего по стадиям жизненного цикла программного проекта многоуровневое представление как модели характеристик качества и так модели рисков качества.

5. Разработка метода формализации процесса мониторинга проектных рисков качества, ориентированного на программное определение (идентификацию) по ходу проекта текущих рисковых ситуаций с последующим выбором рациональной альтернативы реагирования на проектные риски.

6. Разработка методики построения базы знаний по рискам программного проекта, содержащей в своем составе необходимые интеллектуальные методы, модели и алгоритмы разработки и настройки нечетких баз знаний по проектным рискам качества ПИ.

7. Разработка и исследование инструментальных средств, обеспечивающих поддержку нечетких процедур идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ, реализующих разработанные методы, модели и алгоритмы, и предназначенных для практического использования в составе интегрированных CASEтехнологий, ориентированных на проектирование и управление проектированием сложных программных изделий высокого качества.

Методы исследований. Теоретические исследования выполнены с использованием методов системного анализа, методов теории нечетких множеств, нечеткой логики, теории принятия решений, теории управления программными проектами, теории графов, аналитической геометрии, методов математического программирования и теории построения алгоритмовэкспериментальные исследования выполнены с привлечением методов математического, имитационного и IDEF — моделирования, технологий модульного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы были получены следующие основные результаты, обладающие научной новизной.

1. Разработана концепция программно-ориентированной методики сокращения проектных рисков качества ПИ, формализованная методами теории нечетких множеств и ее приложениями, основанная на декомпозиции регламентированного процесса сокращения проектных рисков 1111 на взаимосвязанные процессы идентификации рисков, анализа рисков, планирования рисков и мониторинга рисков проекта, позволяющая на практике достаточно простую реализацию интерактивных компьютерных методов в составе интегрированной CASEтехнологии с целью поддержки принятия, эффективных проектных решений по проектным рискам качества ПИ в условиях нечеткости проектных данных.

2. Разработана методика формализации и автоматизации процесса идентификации проектных рисков качества ПИ, содержащая в своем составе: графический метод многопараметрического анализа и идентификации потенциальных рисков 1111 по характеристикам качества, формализованную процедуру снижения размерности идентифицированных рисков проекта нечеткими методами автоматической классификации, формализованную процедуру идентификации рисков проекта методами нечеткого логического вывода и приложения нечетких сетей Петри для представления правил нечетких продукций.

3. Разработан метод формализации и автоматизации процесса анализа проектных рисков качества ПИ, ориентированный на определение оптимального состава контролируемых проектных рисков по стадиям жизненного цикла программного проекта, включающий в свой состав серию разработанных нечетких методов и алгоритмов, учитывающих иерархическую структуру модели характеристик качества проекта с весовыми коэффициентами значимости, способы представления нечеткой экспертной информации по проектным рискам, условия объективной и субъективной связности рисков по стадиям жизненного цикла проекта, а также учитывающих ресурсные ограничения проекта на этапе оптимизации состава контролируемых проектных рисков по критерию их максимального потенциального влияния на характеристики качества проекта ПИ.

4. Предложен модифицированный метод анализа иерархий, разработанный на основе положений теории нечетких множеств, предназначенный для решения задачи по определению вектора влияния последствий проектных рисков на обобщенный критерий качества 1111 в условиях нечеткости и многоуровневого представления иерархии характеристик и рисков качества программного проекта по стадиям его жизненного цикла.

5. Разработан метод формализации и автоматизации процесса мониторинга проектных рисков качества ПИ, ориентированный на программное определение (идентификацию) по ходу ЖЦ текущих рисковых ситуаций проекта с последующим выбором рациональной альтернативы реагирования на риски, а также содержащий в своем составе нечеткие процедуры ситуационного анализа с оптимизацией решений на основе диаграммы Хассе и содержащий способы оптимизации альтернатив для смягчения рисков в условиях нечеткости.

6. Предложена методика построения базы знаний по проектным рискам качества программного проекта, содержащая в своем составе способы нечеткой лингвистической аппроксимации в интеллектуальной технологии сокращения проектных рисков качества и процедуру настройки нечетких баз знаний по проектным рискам качества ПИ.

7. Разработаны база знаний по проектным рискам качества и интерактивные программные средства поддержки нечетких процедур идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ, реализующие разработанные методы, модели и алгоритмы сокращения проектных рисков качества ПИ и предназначенные для практического использования в составе интегрированной CASE — технологии для автоматизированного проектирования и управления проектированием сложных программных изделий высокого качества с минимальными рисками.

Соответствие паспорту специальности. Проблематика, исследованная в диссертации, соответствует двум специальностям — 05.13.12и 05.13.11.

Согласно формуле специальности 05.13.12 — это специальность, занимающаяся проблемами создания и повышения эффективности функционирования систем автоматизированного проектирования, управления качеством проектных работ на основе использования современных методов моделирования и инженерного анализа. Проблематика диссертации соответствует областям исследований: п. 1. Методология автоматизированного проектирования в технике, включая постановку, формализацию и типизацию проектных процедур и процессов проектирования, вопросы выбора методов и средств для применения в САПРп. 3. Разработка научных основ построения средств САПР, разработка и исследование моделей, алгоритмов и методов для синтеза и анализа проектных решений.

Кроме того, в диссертации решаются проблемы, входящие в формулу специальности 05.13.11, а именно решаются задачи развития теории программирования, создания и сопровождения программных средств различного назначения. Диссертация соответствует области исследования: п. 10 «Оценка качества, стандартизация и сопровождение программных систем».

Теоретическая значимость работы заключается в разработке научных основ методологии формализации и автоматизации процессов идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости проектных данных. Построение методов, моделей, алгоритмов и инструментальных средств современной методологии сокращения проектных рисков качества ПИ выполнено и основано на решении слабоструктурированных задач идентификации, анализа, планирования и мониторинг проектных рисков качества методами теории нечетких множеств и ее приложений.

Практическая ценность работы.

Практическая ценность работы состоит в том, что разработанные методы, модели, алгоритмы и инструментальные средства, ориентированные на сокращения проектных рисков, позволяют в составе интегрированных CASE — технологий повысить результативность процессов проектирования и управления проектированием в направлении повышения качества и снижения проектных рисков качества программных изделий.

Достоверность научных положений, теоретических выводов и практических результатов диссертационной работы подтверждается:

— корректным использованием понятий и выводов теории нечетких множеств и нечеткой логики, теории графов и математического программирования, теории алгоритмов и методов IDEF-моделирования;

— результатами математического, имитационного моделирования разработанных методов, моделей и алгоритмов;

— апробацией предложенных разработанных методов, моделей и алгоритмов на конкретных примерах и прикладных задачах;

— разработкой действующих программных средств, подтвержденных свидетельствами об официальной регистрации;

— наличием актов внедрения результатов диссертационной работы.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

Исследования по тематике диссертационной работы проводились в рамках фундаментальных и прикладных исследований, проводимых в Рязанском государственном радиотехническом университете совместно с отраслевыми организациями.

Фундаментальные научные исследования: НИР 17−95Г «Интегрированная система проектирования и управления НИОКР для исследовательских и конструкторских организаций Госкомвуза России (концепция и теоретические основы создания)» (1995 — 1999 гг.) — НИР 2-ООГ «Концептуальные основы создания аппаратно-программных и информационных средств автоматизированных систем с интеграцией CALS и CASE-технологий» (2000;2003 гг.) — НИР 5−05Г «Разработка теоретических основ процессно-ориентированного управления наукоемкими проектами автоматизированных систем с интеграцией CALS (ИЛИ) и CASE-технологий» (2005;2006 гг.) — НИР 1−07Г «Разработка теоретических основ процессно-ориентированной технологии создания интеллектуальных информационных систем с интеграцией ИЛИ (CALS) и CASE технологий» (2007 — 2008 гг.) — НИР 8−09Г «Разработка и развитие теоретических основ процессно-ориентированной технологии создания интеллектуальных инфокоммуникационных систем с интеграцией ИЛИ (CALS) и CASE технологий» (2009 — 2011 гг.) — НИР 1−10Г «Разработка методологии анализа и сокращения рисков программного проекта по характеристикам качества в условиях нечеткости». (2010 г.).

Прикладные научные исследования: НИР 19−00Г «Модели, методы, инструментальные средства и научно-методическое обеспечение процесса проектирования параллельных систем с использованием CASE-технологий» (2000;2002 гг.) — НИР 26−01Г «Исследование и разработка нормативно-методического обеспечения менеджмента качества на основе процессно-ориентированного управления проектами по созданию программной продукции» (2001;2002 гг.) — НИР 27−01Г «Интегрированное информационное сопровождение процессов проектирования и испытаний сложных технических комплексов на основе CALS-технологий» (2001;2002 гг.) — НИР 8−04Г «Электронная информационно-образовательная система дистанционной подготовки, профессиональной переподготовки и повышения квалификации кадров по профилю ИЛИ (САЬЗ)-технологий» (2004 г.) — ОКР 36−04 «Разработка концепции информационного взаимодействия предприятий космического комплекса на основе внедрения ИЛИ (CALS) — технологий» (2004 г., заказчик ФГУП РНИИ КП) — ОКР 24−05 «Разработка и внедрение электронной информационно-образовательной системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров предприятия по профилю САПР и ИЛИ (CALS)-технологий» (2005 г., заказчик ФГУП РНИИ КП) — ОКР 29−06 «Разработка и внедрение электронной информационно-образовательной системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров предприятия по профилю „Нормативно-методическое и инструментальное обеспечение управления проектами информационных систем“ (2006 г., заказчик ФГУП РНИИ КП) — НИР11−06Г „Интегрированная автоматизированная информационная система управления качеством образования вуза“ (2006;2007 гг.) — НИР 1006 Г „Разработка нормативной базы, информационного обеспечения и регламентов открытой информационно-образовательной среды для дистанционной подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов в области ИЛИ (CALS) и“ CASE-технологий» (2006 — 2007 гг.) — НИР 13−08Г «Разработка и развитие нормативной базы, информационного обеспечения и регламентов открытой информационно-образовательной среды для дистанционной подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов в области ИЛИ (CALS) и CASE-технологий» (2008;2009 гг.) — НИР 1509 Г «Разработка и развитие нормативной базы, информационного обеспечения и регламентов открытой информационно-образовательной среды для дистанционной подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов в области ИЛИ (CALS) и CASE-технологий» (2010;2011 гг.);

Разработанные методы, модели и алгоритмы, а также реализующие их пакеты прикладных программ внедрены и используются в ведущих проектных организациях:

1. ОАО «Российская корпорация ракетно-космического приборостроении и информационных систем» (ОАО «Российские космические системы») (г. Москва). Теоретические и экспериментальные результаты диссертации, представленные моделями, методами, инструментальными средствами и методиками использовались в процессах проектирования и управления проектированием при разработке специального программного обеспечения ОКР «Интеграция» и ОКР «Квалификация». Итогом применения указанных результатов диссертации явилось снижение проектных рисков и повышение качества проектных работ предприятия.

2. ФГУП «ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс» — «ОКБ «Спектр» (г. Рязань). Теоретические и экспериментальные результаты диссертации, представленные моделями, методами, алгоритмами и инструментальными средствами, использовались в составе интегрированных ИЛИ — и CASE — технологий при разработке программного обеспечения информационной поддержки процессов проектирования, испытаний и сертификации основных узлов автоматизированных систем и комплексов защищенного исполнения по ОКР «Экспресс», «Красногор» и др.

3. ЗАО «Корпоративные Системы Обучения» (г. Санкт-Петербург). Теоретические и экспериментальные результаты диссертациииспользовались в составе современных информационных технологий предприятия (интегрированных САПР и CASEтехнологий) при разработке специального, заказного программного и информационного обеспечений, в том числе программного обеспечения автоматизированных систем дистанционного обучения. Отмечено снижение проектных рисков предприятия по характеристикам качества программной продукции.

4. ООО «ГЕРТА» (г. Рязань). Внедрены инструментальные средства: «HOC-CALS», «Риск-ППИ», «Риск-Иден», «БД РКППИ». Использование методов и инструментальных средств в проектной деятельности предприятия позволило уменьшить трудоемкость этапа идентификации проектных рисков на 36%, этапа анализа проектных рисков на 53%, этапа планирования проектных рисков на 42% и этапа мониторинга проектных рисков качества программных проектов на 54%.

5. ООО «ТБинформ» (г. Рязань). Использованы научно-методические разработки и инструментальные программные средства в проектно-производственной деятельности предприятия в составе следующих методов и средств: методика формализации и автоматизации процессов идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программно-аппаратных устройствметодика построения базы знаний по проектным рискам качествапрограмма «Система поддержки принятия решений по рискам проекта программных изделий (Риск-ШШ)" — программа «Многокритериальная оптимизация рисков качества программной продукции (Риск-КПП)" — программа «Оптимизация процесса идентификации ситуации возникновения рискового события (Риск-Иден)" — база данных рисков качества проектов программных изделий (БД РКППИ)" — электронная информационно-образовательная среда системного моделирования и управления проектами в CALS (ИОС-CALS)». Использование разработанных методов и инструментальных средств в проектно-производственной деятельности предприятия позволило уменьшить трудоемкость этапа идентификации рисков на 15−35%, этапа анализа на 30−50%, этапа планирования на 20−40% и этапа мониторинга рисков качества программных проектов на 25−45%, а также позволило снизить фактор субъективности принимаемых проектных решений руководителями проектов.

6. ООО «ИНТРОТЕХ» (г. Рязань). Использованы научно-методические и инструментальные средства при создании заказных электронных и программно-аппаратных систем и внедрены в процессно-ориентированную технологию проектирования предприятия в составе следующих положений и методов: методики формализации и автоматизации процессов идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества программных изделийметодики построения базы знаний по проектным рискам качества программных изделийпрограммный комплекс анализа и сокращения проектных рисков: «HOC-CALS», «Риск-ППИ», «Риск-Иден», «БД.

РКППИ" — программный комплекс оценивания качества программной продукции по ИСО/МЭК 9126−1-4 «СОКПП)" — система планирования и мониторинга процесса оценивания качества программной продукции в соответствии с ИСО/МЭК 14 598−1-6 «СПМ ПП». Опытная эксплуатация указанных средств показала положительный эффект, заключающийся в снижении трудоемкости и субъективности принимаемых проектных решений, в сокращении проектных рисков и повышении качества выпускаемой программно-аппаратной продукции.

7. ООО «АУДИТ-ПРОФ» (г. Рязань). Использованы научно-методические и инструментальные средства в проектной и операционной деятельности предприятия при анализе и управлении рисками. Применение методик и программных средств позволило уменьшить трудоемкости этапов анализа и сокращения проектных рисков при увеличении объема анализируемой рисковой информации в процессах проектной и операционной деятельности предприятия.

8. ГОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» (г. Рязань). Использованы научно-методические и инструментальные средства по результатам диссертации в выполнении НИОКР НИЧ РГРТУ (17 проектов). Результаты диссертации внедрены в учебный процессе факультета вычислительной техники по специальностям: 230 102 «Системы автоматизированного проектирования вычислительных средств" — 230 101 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети" — 230 105 «Проектирование и технология электронно-вычислительных средств».

Использование результатов диссертационной работы на практике подтверждено соответствующими актами о внедрении. Получено 7 свидетельств ФГУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам (ФГУ ФИЛИ — РОСПАТЕНТ) об официальной регистрации программ для ЭВМ и получено 18 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ в Отраслевом Фонде алгоритмов и программ (ОФАП).

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Концепция программно-ориентированной методики сокращения рисков проекта программных изделий по характеристикам качества, формализованная методами и приложениями" теории нечетких множеств, основанная на декомпозиции регламентированного процесса сокращения рисков программного проекта на взаимосвязанные процессы идентификации рисков, анализа рисков, планирования рисков и мониторинга рисков проекта, позволяющая на практике достаточно простую реализацию интерактивных компьютерных методов в составе интегрированной CASEтехнологии с целью повышения результативности и эффективности автоматизированного проектирования и управления проектированием ПИ в условиях нечеткости проектных данных.

2. Методика формализации и автоматизации процесса идентификации проектных рисков качества ПИ, содержащая в своем составе: графический метод многопараметрического анализа и выявления потенциальных рисков программного проекта по характеристикам качества, формализованную процедуру снижения размерности рисков проекта нечеткими методами автоматической классификации, формализованную процедуру идентификации рисков проекта методами нечеткого вывода и приложения нечетких сетей Петри для представления правил нечетких продукций.

3. Метод формализации и автоматизации процесса анализа проектных рисков качества ПИ, ориентированный на определение оптимального состава контролируемых проектных рисков по стадиям жизненного цикла программного проекта, включающий в свой состав серию разработанных нечетких методов и алгоритмов, учитывающих иерархическую структуру модели характеристик качества проекта с весовыми коэффициентами значимости, способы представления нечеткой экспертной информации по рискам, условия объективной и субъективной связности рисков по стадиям жизненного цикла проекта, а также учитывающих ресурсные ограничения проекта на этапе оптимизации состава контролируемых рисков по критерию их максимального влияния на характеристики качества проекта ПИ.

4. Модифицированный метод анализа иерархий, разработанный на основе положений теории нечетких множеств и предназначенный для решения задачи по определению вектора* степени влияния последствий проектных рисков на обобщенный критерий качества ПИ в условиях нечеткости и многоуровневого представления иерархии характеристик качества и рисков качества по стадиям жизненного цикла программного проекта.

5. Метод формализации и автоматизации процесса мониторинга проектных рисков качества ПИ, ориентированный на программное определение (идентификацию) по ходу ЖЦ проекта текущих рисковых ситуаций с последующим выбором рациональной альтернативы реагирования на идентифицированные риски, содержащий в своем составе нечеткие процедуры ситуационного анализа с оптимизацией решений на основе диаграммы Хассе и способы оптимизации альтернатив для смягчения рисков в условиях нечеткости.

6. Методика построения базы знаний по проектным рискам качества ПИ, содержащие в своем составе процедуры нечеткой лингвистической аппроксимации в интеллектуальной технологии сокращения проектных рисков и настройки нечетких баз знаний по проектным рискам качества ПИ.

7. База знаний по проектным рискам качества и интерактивные программные средства поддержки процессов идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ, реализующие разработанные методы, модели и алгоритмы программного сокращения проектных рисков качества, предназначенные для практического использования в составе интегрированных CASE — технологий для автоматизированного проектирования и управления проектированием сложных программных изделий высокого качества с минимальными рисками.

Апробация работы. Основные научные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы создания и развития интегрированных автоматизированных систем в проектировании и производстве» (Таганрог, 1987) — Всероссийской научно-технической конференции «Математические методы распознавания образов» (Львов, 1987) — 2-й.

Всероссийской научно-практической конференции «Современные информационные технологии в образовании» (Рязань, 1988) — Международной научно-технической конференции «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации» (Москва, 1995) — Всероссийской научно-технической конференции «Перспективные информационные технологии в высшей школе» (Тамбов, 1995) — 1-й, 3-й, 4-й, 7-й, 12-й, 14-й, 15-й Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (1996, 1998, 1999, 2002, 2007, 2009, 2010) — Всероссийской научно-технической конференции «КАЧЕСТВО» (Москва, 2001) — 12-й, 13-й, 15-й, 16-й Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2004, 2004, 2008, 2010) — Международной научно-технической конференции «Научная Сессия МИФИ» (Москва, 2001, 2003, 2004) — Всероссийской научно-технической конференции «Качество и ИПИ-технологии» (Москва, 2002) — II Международном научно-практическом семинаре «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна, 2003) — 5-й Международной конференции — форуме «Применение ИЛИ (CALS) —технологий для повышения качества и конкурентно способности наукоёмкой продукции» (Москва, 2003) — Всероссийской научно-методической конференции «ТЕЛЕМАТИКА» (Санкт-Петербург, 2004, 2006, 2010) — Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2009, 2010) — Международной научно-технической конференции «Гага-ринские Чтения» (Москва, 2004) — Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в экономике и обеспечении безопасности» (Воронеж, 2009, 2010) — Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в анализе и синтезе технологических и программно-телекоммуникационных систем» (Воронеж, 2009,2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 136 печатных работ (23 — без соавторов), в том числе: 12 статей в изданиях, входящих в перечень ВАК для докторских диссертаций- 2 монографии в издательствах «Энерго-атомиздат» и «Горячая-линия Телеком" — 47 статей в научно-технических журналах и межвузовских сборниках научных трудов- 43 докладов на Международных и Всероссийских конференциях- 25 свидетельств о регистрации программ: 7 свидетельств о регистрации программ для ЭВМ в ФГУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам» «ФГУ ФИЛИ — РОСПАТЕНТ" — 18 свидетельств об официальной регистрации комплексов программ в Отраслевом фонде алгоритмов и программ (ОФАП) — 7 учебных пособий (в том числе 1 с грифом УМО).

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, списка литературы, заключения, изложенных на 396 страницах основного текста (включая 79 рисунков и 9 таблиц) и 3-х приложений на 93 страницах.

Список литературы

содержит из 351 наименования.

Выводы по главе 6.

В процессе разработки программного инструментария и экспериментальных исследований решены важные проектные задачи и получены новые научные и практические результаты.

1. Выполнен комплекс проектно-исследовательских работ (анализ системных требований, проектирование архитектуры, детальное проектирование, кодирование и тестирование компонентов, интеграция компонентов, квалификационное тестирование комплекса) направленных на создание комплексапрограммных инструментальных средств, реализующих разработанные в диссертации, модели, методы и алгоритмы идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости проектных данных.

2. Разработанные инструментальные программные средства предназначены для широкого практического использования в составе промышленных процессно-ориентированных технологий, ориентированных на создание сложных программных изделий и программных систем на их основе. Средства предназначены также для использования? в составе интегрированных.

САБЕ-технологий с целью расширения их функциональных возможностей в направлении повышения качества проектируемых ПИ, снижения проектных рисков и увеличения результативности программных проектов в условиях нечеткости проектных данных.

3. Задачи экспериментальной разработки решены здесь на основе использования принципов модульного построения и гибкого конфигурирования программного инструментария с целью поддержки заданного цикла процессов идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества программных изделий.

4. В число разработанных программных комплексов и отдельных программных модулей, реализующих разработанные в диссертации модели, методы и алгоритмы, вошли следующие программные разработки:

— программный комплекс анализа и сокращения проектных рисков, предназначенный для программной поддержки полного цикла идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ, построенный с учетом использования базы данных по рискам программных проектов;

— инструментальные средства поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков на основе использования методов нечеткого логического вывода;

— инструментальные средства поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования методов нечеткой кластеризации;

— инструментальные средства поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования нечетких сетей Петри;

— инструментальные средства поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков программных проектов на основе использования графического метода;

— инструментальные средства поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков программных проектов на основе использования языка нечеткого моделирования БСЬ.

5. Разработанные инструментальные средства внедрены в проектную практику и образовательные процессы ряда предприятий, проектных организаций и высших технических учреждений, что подтверждено соответствующими актами о внедрении (приложение 2).

6. Экспериментальная и промышленная эксплуатация разработанных инструментальных средств показала получение положительного результата в процессно-ориентированной проектной деятельности в сфере программной инженерии, когда проектные данные, циркулирующие по стадиям жизненного цикла программных изделий, обладают свойством нечеткости. Эффект проявляется в снижении трудоемкости работ по идентификации, анализу, планированию и мониторингу проектных рисков, в повышении качества создаваемых программных изделий, в снижении проектных и управленческих рисков, в повышении результативности программных проектов по запланированным характеристикам качества.

7. Разработанные инструментальные программные средства являются новыми программными продуктами готовыми к широкому использованию в проектной инженерной практике. По диссертационным разработкам получено 7 свидетельств ФГУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам об официальной регистрации программ для ЭВМ и получено 18 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ в Отраслевом Фонде алгоритмов и программ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе в рамках решения поставленной научно-технической проблемы, связанной с разработкой научных основ идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости на основе комплексного использования инструментария теории нечетких множеств, получены следующие результаты.

1. Разработана концепция программно-ориентированной методики сокращения проектных рисков качества ПИ, формализованная методами теории нечетких множеств и ее приложениями, основанная на декомпозиции регламентированного процесса сокращения проектных рисков ПП на взаимосвязанные процессы идентификации рисков, анализа рисков, планирования рисков и мониторинга рисков проекта, позволяющая на практике достаточно простую реализацию интерактивных компьютерных методов в составе интегрированной CASEтехнологии с целью поддержки принятия эффективных проектных решений по проектным рискам качества ПИ в условиях нечеткости проектных данных.

2. Разработана методика формализации и автоматизации процесса идентификации проектных рисков качества ПИ, содержащая в своем составе: графический метод многопараметрического анализа и идентификации потенциальных рисков ПП по характеристикам качества, формализованную процедуру снижения размерности идентифицированных рисков проекта нечеткими методами автоматической классификации, формализованную процедуру идентификации рисков проекта методами нечеткого логического вывода и приложения нечетких сетей Петри для представления правил нечетких продукций.

3. Разработан метод формализации и автоматизации процесса анализа проектных рисков качества ПИ, ориентированный на определение оптимального состава контролируемых проектных рисков по стадиям жизненного цикла программного проекта, включающий в свой состав серию разработанных нечетких методов и алгоритмов, учитывающих иерархическую структуру модели характеристик качества проекта с весовыми коэффициентами значимости, способы представления нечеткой экспертной информации по проектным рискам, условия объективной и субъективной связности рисков по стадиям жизненного цикла проекта, а также учитывающих ресурсные ограничения проекта на этапе оптимизации состава контролируемых проектных рисков по критерию их максимального потенциального влияния на характеристики качества проекта ПИ.

4. Предложен модифицированный метод анализа иерархий, разработанный на основе положений теории нечетких множеств, предназначенный для решения задачи по определению вектора влияния последствий проектных рисков на обобщенный критерий качества Ш1 в условиях нечеткости и многоуровневого представления иерархии характеристик и рисков качества программного проекта по стадиям его жизненного цикла.

5. Разработан метод формализации и автоматизации процесса мониторинга проектных рисков качества ПИ, ориентированный на программное определение (идентификацию) по ходу ЖЦ текущих рисковых ситуаций проекта с последующим выбором рациональной альтернативы реагирования на риски, а также содержащий в своем составе нечеткие процедуры ситуационного анализа с оптимизацией решений на основе диаграммы Хассе и содержащий способы оптимизации альтернатив для смягчения рисков в условиях нечеткости.

6. Предложена методика построения базы знаний по проектным рискам качества программного проекта, содержащая в своем составе способы нечеткой лингвистической аппроксимации в интеллектуальной технологии сокращения проектных рисков качества и процедуру настройки нечетких баз знаний по проектным рискам качества ПИ.

7. Разработаны база знаний по проектным рискам качества и интерактивные программные средства поддержки нечетких процедур идентификации, анализа, планирования и мониторинга проектных рисков качества ПИ, реализующие разработанные методы, модели и алгоритмы сокращения проектных рисков качества ПИ и предназначенные для практического использования в составе интегрированной CASE — технологии для автоматизированного проектирования и управления проектированием сложных программных изделий высокого качества с минимальными рисками.

8. Разработанные инструментальные средства внедрены в проектную практику и образовательные процессы ряда предприятий, проектных организаций и высших технических учреждений, что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

9. Экспериментальная и промышленная эксплуатация разработанных инструментальных средств показала получение положительного результата в процессно-ориентированной проектной деятельности в сфере программной инженерии, когда проектные данные, циркулирующие по стадиям жизненного цикла программных изделий, обладают свойством нечеткости. Эффект проявляется в снижении трудоемкости работ по идентификации, анализу, планированию и мониторингу проектных рисков, в повышении качества создаваемых программных изделий, в снижении проектных и управленческих рисков, в повышении результативности программных проектов по запланированным характеристикам качества.

10. Разработанные инструментальные программные средства являются новыми программными продуктами готовыми к широкому использованию в проектной инженерной практике. По диссертационным разработкам получено 7 свидетельств ФГУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам об официальной регистрации программ для ЭВМ и получено 18 свидетельств об официальной регистрации программ для ЭВМ в Отраслевом Фонде алгоритмов и программ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Н.М. Интеллектуальные информационные системы. М. «КОС ИНФ», 2003. — 188 с.
  2. А. Н. Батыршин И.З., Блишун А. Ф., Силов В. Б., Тарасов-В.Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под. ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986. — 312 с.
  3. В.Н., Леохин Ю. Л. Интегрированные информационные системы управления качеством. М.: Европейский центр по качеству, 2002. — 80 с.
  4. В.Н. и др. Управление качеством: Том 2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством. Основы обеспечения качества / Под общей редакцией В. Н. Азарова. М.: МГИЭМ, 2000. — 356 с.
  5. P.A. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. М.: Радио и связь, 194. — 178 с.6- Андрейчиков A.B., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решении в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.
  6. Арчибальд Рассел Д., Управление высокотехнологичными программами и проектами. М.: АЙТИ системный’интегратор, Изд-во ДМК, 2002. -465 с.
  7. Д. И. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений- РАН, Ин-т прикл. физики. Н. Новгород: ИПФ.- 1994. — 86с.
  8. Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1995. — 217 с.
  9. Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятие решений. М.: Мир, 1976. — С. 172−215.
  10. А.Н., Алексеев A.B. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. — 256 с.
  11. А.Н., Алексеев A.B. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.:Радио и связь, 1989. — 304 с.
  12. А.Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990. — 236с.
  13. В.В., Круглов В. В., Федулов A.C. Нечеткие модели и сети. -М: Горячая линия-Телеком, 2007. 284 с.
  14. ., Браун Дж., Каспар X. И др. Характеристики качества программного обеспечения / Пер. с англ. Е. К. Масловский. -М.:Мир, 1981 -208 с.
  15. В.Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997.- 188 с.
  16. В.Н. Дедукция и общение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988.-384 с.
  17. Д.К., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А., Цветков A.B. Типовые решения в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 2003. — 84 с.
  18. Везенов В. И, Светников О. Г., Таганов А. И Основы процессно-ориентированного управления проектами информационных систем. // Под ред. проф. Корячко В. П. М.: Энергоатомиздат, 2002. — 320 с.
  19. В.И., Светников О. Г., Таганов А.И. Выполнение требований к системе процессно-ориентированного менеджмента качества на основе
  20. CASE- и CALS-технологий // Межвуз. сб. научных трудов «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА, 2001. — С. 15−23.
  21. В.И., Светников О. Г., Таганов А. И. Методологические основы процессно-ориентированного управления проектами информационных систем: Учебное пособие. / Под редакцией д.т.н., проф. В. П. Корячко. Рязань: РГРТА, 2001.- 124 с.
  22. В.И., Таганов А. И., Таганов P.A. Применение процедуры нечеткого вывода для анализа рисков программного проекта // Научно-технический журнал «Системы управления и информационные технологии. Москва-Воронеж». № 2(24), 2006. С. 34−39.
  23. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -258 с.
  24. A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.352 с.
  25. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.- 576 с.
  26. Волкович B. JL, Михалевич B.C. Вычислительные методы и проектирование сложных систем. М.: Наука, 1982. — 286 с.
  27. В.И. Управление проектами в России. М.: «Алане», 1995. -225 с.
  28. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2001.-384 с.
  29. В.А. Методы решения проблемы нечеткости в задачах управления. Новосибирск: Наука, сиб. предприятие РАН, 1999. — 240с.
  30. ГОСТ 28 195–89. Оценка качества программных средств.
  31. ГОСТ 34.603−92. ИТ. Виды испытаний автоматизированных систем.
  32. ГОСТ Р 51 901−2002. Управление надежностью. Анализ риска технологических систем.
  33. ГОСТ Р 51 904−2002. Программное обеспечение встроенных систем. Общие требования к разработке и документированию.
  34. Грей Клиффорд Ф., Ларсон Эрик У. Управление проектами: Практическое руководство / Пер. с англ. М.: Издательство «Дело и Сервис», 2003. -528 с.
  35. JI.A. Классификация объектов на основе мультимножеств и нечеткой кластеризации // Известия ТРТУ. Таганрог, 2006. № 15(70). — С. 72−79.
  36. JI.A., Коняева Е. И. Кластеризация объектов с использованием FCM-алгоритма на основе нечетких множеств второго типа и генетического алгоритма // Вестник РГРТУ. Рязань, 2008. — № 4. — С. 46−54.
  37. JI.A., Кираковский В. В., Пылькин А. Н. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MATLAB. М.: Радио и связь, Горячая линия — Телеком, 2005.-365 с.
  38. Л.А., Пылькин А. Н. Методы и алгоритмы принятия решений в задачах многокритериального анализа. М.: Горячая линия — Телеком, 2007.-232 с.
  39. , Л.А. Многокритериальная классификация объектов на основе мультимножеств и нечеткой кластеризации // Известия ТулГУ. Серия «Радиотехника и радиооптика». Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. — Выпуск 1. — Т.8. -С. 45−56.
  40. М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. / М. Тим Джонс- пер. с англ. Осипов А. И. М.: ДМК Пресс, 2004.-321с.
  41. В.И., Башта А. И. Дискретные модели принятия решений при неполной информации. Симферополь: Таврия, 1992. — 166 с.
  42. В.П., Круглов В. В. МАТЬАВ 6.5 Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. Серия «Библиотека профессионала». -М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. 456 с.
  43. В.П., Круглов В. В. Математические пакеты расширения МАТЬАВ / Специальный справочник. СПб: Питер, 2001. — 480 с.
  44. В.В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 432 с.
  45. А.П. Экспертные модели и методы принятия решений: Учеб. пособие по курсу «Теория и методы принятия решений» / Под ред. В. Н. Вагина. М.: Изд-во МЭИ, 1995. — 110 с.
  46. В.Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. Тбилиси: Мецниереба, 1988. — 69 с.
  47. Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1974. — С. 5−49.
  48. Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятие приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 160 с.
  49. Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. Киев: Выща шк., 1991. — 191 с.
  50. А.И. Интеллектуальные информационные системы. М.: НТООО ТетраСистемс", 1997. — 368 с.
  51. В. П. Основы нечеткого моделирования процессов проектирования. М.: Компания Спутник+, 2000. — 187 с.
  52. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова — М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.
  53. В.Х. Методы обработки данных в системах с нечеткой информацией АН КиргССР. Фрунзе, 1988. — 187 с.
  54. М. Управление программными проектами. Практическое руководство по разработке успешного программного обеспечения. Пер. с англ. -М.: Вильяме, 2002. 380 с.
  55. Кини P. JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещением М.: Радио и связь, 1981. — 560 с.
  56. JI. М. Нечеткие процедуры принятия решений на основе бинарных отношений: (Инвариант, подход). М.: ВЦ РАН, 1992. — 62 с.
  57. . Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер с англ. М. А. Зуева. М.:Радио и связь, 1990. — 340 с.
  58. A.B., Кириков^ И.А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. М.: ИЛИ РАН, 2007. — 387 с.
  59. . Ю.С., Таганов А. И., Таганов P.A. Модель процесса проектирования заказных информационно-вычислительных систем по концепции открытых систем // В сб. докладов Всерос. НТК «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА, 1998.- С. 22−24.
  60. В.П., Таганов А. И., Таганов Р.А Процессно-ориентированная технология менеджмента для проектов информатизации сферы образования
  61. Труды XIII Всероссийской научно-методической конференции «Телематика 2006″. Санкт-Петербург, 2006. — Том 1.
  62. В.П., Таганов А.И Принципы развития научно-методического обеспечения системы менеджмента качества образования // В межвуз. сб. научных трудов „Информационные технологии в образовании“. Рязань: РГРТУ, 2008. — С. 14−25.
  63. В.П., Таганов А.И, Таганов Р. А. Методологические основы разработки и управления требованиями к программным системам // Монография М: Горячая линия- Телеком, 2009. — 224 с.
  64. В.П., Таганов А. И. Методика системного анализа и многоаспектного оценивания процессов управления качеством образования ВУЗа // В межвуз. сб. научных трудов „Информационные технологии в образовании“. Рязань: РГРТУ, 2006. 1
  65. В.П., Таганов А. И. Методологические основы процессно-ориентированного управления программными и информационными проектами // Научно-технический журнал „Известия Белорусской инженерной академии“., 2002. № 1(13)/2. — С. 102−106.
  66. В.П., Таганов А. И. Программный метод управления рисками качества проекта информационной системы // Научно-технический журнал. „Известия Белорусской инженерной академии“, 2004. Выпуск 1(17)/4. — С. 168- 179.
  67. В.П., Таганов А. И. Системный анализ моделей и систем менеджмента качества ВУЗа // В межвуз. сб. научных трудов „Информационные технологии в образовании“. Рязань: РГРТУ, 2006. — С. 5−18.
  68. В.П., Таганов А. И. Технология разработки описаний бизнес-процессов IDEF3: Учебное пособие / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2002. — 80 с.
  69. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы процессного моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7096 от 26.10.2006.
  70. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы информационного моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7095 от 26.10.2006.
  71. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы онтологического моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7093 от 26.10.2006.
  72. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы объектно-ориентированного моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7150 от 26.10.2006.
  73. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: регламенты управления ресурсами проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7148 от 26.10.2006.
  74. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: регламенты информационного взаимодействия предприятий интегрированной структуры / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7145 от 26.10.2006.
  75. Корячко BTL, Таганов А. И., Таганов P.A. Информационно-образовательная среда системного моделирования и управления проектами в CALS (ИОО-CALS) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 610 045 от 16.01.2002.
  76. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. Оценка эффективности процессов управления качеством.- ВУЗа / Свидетельство об, официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 6642 от 20.07.2006.
  77. В.П., Таганов А. И., Таганов Р:А. Оценка эффективности процессов управления НИОКР / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 6643 от 20.07.2006,
  78. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. Электронная информационно-образовательная среда по ИПИ-технологиям: методы управления проектами- / Свидетельство? об официальной регистрации программы, для ЭВМ в ОФАП № 3303 от 26.03.2004.
  79. Корячко В. П-, Таганов А. И., Таганов P.A. Электронная информационно-образовательная среда по ИПИ-технологиям, методы системного моделирования/ Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3302 от 26.03.2004.
  80. Корячко В. Ш, Таганов А. И-, Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы обследования и анализа- объекта автоматизации для проектов внедрения ИЛИтехнологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7151 от 26.10.2006.
  81. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы сбора информации для проектов’внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7152 от 26.10.2006.
  82. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы функционального моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7146 от 26.10.2006.
  83. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: регламенты календарного планирования проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП» № 7149 от 26.10.2006.
  84. В.П., Таганов А. И., Таганов P.A. Электронная информационно-образовательная среда по ИПИ-технологиям: электронная техническая информация и документация / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3304 от 26.03.2004.
  85. В.П., Цыцаркин Ю. М., Таганов А. И. Автоматизация проектирования информационных систем высшей школы // В сб. Всероссийской НТК «Перспективные информационные технологии в высшей школе». Тамбов, 1995.-С. 143−145.
  86. A.B. Введение в теорию нечетких множеств/ Пер с фр. -М1:Радио и связь, 1982. 432 с.
  87. В.И. Принятие ответственных решений в условиях риска и неопределенности. Саратов: СГТУ, 1997. — 75с.
  88. В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М.: Наука, 1982. — 168с.
  89. Р.И. Принятие решений в условиях неопределенности: Учеб. пособие. Баку: Азинефтехим, 1987. — 53 с.
  90. В.В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решений: Монография. Таганрог: Изд-во ТРГУ, 2001. -221 с.
  91. О.И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений., — М: Наука, Физматлит, 1996. 208с.
  92. А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. — СПб.: БХБ-Петер бург, 2003. 736 с.
  93. Д., Уидриг Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. Унифицированный подход. Пер. с англ. М.: Вильяме, 2002. — 430 с.
  94. В. В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты. М.:СИНТЕГ, 2001. — 380с.
  95. В.В. Анализ и сокращение рисков проектов сложных программных средств. М.: СИНТЕГ, 2005. — 224 с.
  96. В.В. Выбор и оценивание качества. Методы и стандарты. М.: СИНТЕГ, 2004. — 228 с.
  97. В.В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств. М.:СИНТЕГ, 2003. — 520 с.
  98. B.B. Проблемы обеспечения качества сложных программных средств. // Информационные технологии, 2000. № 12. С. 23−29.
  99. В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем М.: СИНТЕГ, 2002. — 268 с.
  100. В.В. Технико-экономическое обоснование проектов сложных программных средств. М.:СИНТЕГ, 2004. — 284с.
  101. В.В. Функциональная безопасность программных средств. -М.:СИНТЕГ, 2001. 348 с.
  102. . Г. Экспертные оценки и принятие решений М.: 1111 «Патент», 1996.-271 с.
  103. Лучшие практические навыки SPMN (Software Program Managers Network Сеть управления программами создания ПО), 1998. — 440 с.
  104. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / Пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. — 416 с.
  105. Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М.:Мир, 1990. — 208с.
  106. И.И., Шапиро В. Д., и др. Управление проектами (справочник для профессионалов). — М.: «Высшая школа», 2001. — 880 с.
  107. Маклаков C.B. BP Win и ER Win. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог- МИФИ, 2000. — 256 с.144- Малышев Н. Г., Берштейн Л. С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. — 136 с.
  108. Н.Г., Берштейн Л. С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272 с.
  109. Л.А. Информационные системы: поддержка принятия решений: Учеб.пособие. СПб, 1996.-241 с.
  110. А.Н., Бернштейн Л. С. Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272 с.
  111. А.Н., Бернштейн Л. С., Коровин С .Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986. 92 с.
  112. А.Н., Берштейн JI.C. Конечные четкие и расплывчатые множества: Ч. II. Расплывчатые множества. Таганрог: ТРТИ, 1986. — 140 с.
  113. Методологические основы управления рисками качества программного проекта: Учебное пособие / А. И. Таганов, Р. А. Таганов. Под ред. Корячко В. П. Рязань, 2007. — 142 с.
  114. Методы и модели оценивания качества программного обеспечения / Воробьев В. И., Копыльцов A.B., Пальчун Б. Н., Юсупов P.M.- СПб, 1992.- 36 с.
  115. М.В. Методы учета’риска в задачах принятия решений (по материалам II AS А). Киев: ИК. — 1989. — 14 с.
  116. Н.Г. Методы и модели систем поддержки принятия решений: Учеб. пособие. СПб, 1996. — 80 с.
  117. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М: Наука, 1986. — 312 с.
  118. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / под. ред. РЛгера. М.: Радио и связь, 1986. — 312 с.
  119. И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 432 с.
  120. И.П., Кузьмик ПК. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 319 с.
  121. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г. В. Меркурнева и др. -М.: Радио и связь, 1989. -304 с.
  122. И.Н., Лазаренко А. Г. Определение комплексного риска проектов приведением формальной модели рисковой угрозы к задаче линейного программирования // Вестник машиностроения — 2007.- № 10. С. 60−73.
  123. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации М.: Наука, 1981. — 208 с.
  124. А.Б. Пространства множеств и мультимножеств. М.: Едиториал УРСС, 2003. — 248 с.
  125. А. И, Интерполяционный принцип при построении моделей нечетко формализованных систем. М.: ВЦ АН СССР, 1990. — 32 с.
  126. Д. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984.-264 с.
  127. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М: Наука, 1986. — 288с.
  128. Прикладные нечеткие системы / Асаи К., Ватада Д., Иваи С. и др- Под ред. Т. Тэрано и др.- Пер. с яп. Ю. Н. Чернышова. М.: Мир, 1993. — 368 с.
  129. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения. Уч. курс MSCD: Пер с англ.- М., 2000, — 608 с .
  130. Размытые множества и их применения / Левнер Е. В., Птускин A.C., Фридман A.A. М., 1998. — 108 с.
  131. РД 50−34.698−90. Методические указания. Информационная технология. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов.
  132. А.П. Интеллектуальные технологии идентификации. Винница: Континент-Прим, 2004. — 270 с.
  133. А.П., Кательников Д. И. Идентификация нелинейных объектов нечёткими базами знаний // Кибернетика и системный анализ, 1998. № 5. -С. 53−61.
  134. А.П., Лойко Е. Е., Кательников Д. И. Прогнозирование количества заболеваний на основе экспертно-лингвистической информации // Кибернетика и системный анализ, 1999. № 2. — С. 178−185.
  135. А.П., Штовба С. Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. — Винница: Континент-Прим, 1997. 142 с.
  136. РутковскаяД., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия-Телеком, 2004. — 452 с.
  137. Г. В. Автоматизированное рабочее место для построения интегрированных экспертных систем: комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Новости искусственного интеллекта. 2005. № 3. С.69−87.
  138. A.C. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: НПО Издательство «Экономика», 1999. — 191 с.
  139. Т. Математические модели конфликтных ситуаций. Пер. с анг. под ред. И. А. Ушакова. М.: Сов. радио, 1977. — 304 с.
  140. Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1989. 316с.
  141. А.И. Логические процедуры синтеза моделей контурных изображений // В кн: Математические методы распознавания образов. Тез. докл. Всесоюз. конф. Львов, 1987. — 4.1. — С. 209−210.
  142. А.И. Метод синтеза логико-алгебраических моделей рисковIпроекта // Межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в образовании». Рязань: РГРТУ, 2010. — С. 141−150.
  143. А.И. Методика анализа и сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества // Научно-технический журнал «Вестник РГРТУ». № 1. Рязань, 2010. — С. 77−82.
  144. А.И. Методика сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества // Материалы конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». Рязань, 2010. — С. 77−82.
  145. А.И. Методология описания процессов IDEF3: Учебное пособие // Под. ред. В.П.Корячко- Рязан. гос. радиотехн. акад.- Рязань, 2002.- 80 с.
  146. А.И. Методы представления рисков проекта на основе структурно-символьных моделей // Межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в образовании». Рязань: РГРТУ, 2010. — С. 133−140.
  147. А.И. Методы представления сложной структурно-символьной информации // Научно-технический журнал «Вестник РГРТУ». Выпуск № 18, 2006. С. 74−80.
  148. А.И. Модели системного прогнозирования рисков качества проектов сложных программных систем // Межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях». Рязань: РГРТУ, 2010.-С. 122−126.
  149. А.И. Описание изображений на основе структурно-символьного представления // В' кн.: Автоматизированные системы обработки изображений. Тез. докладов 2-й Всесоюз. конф. -М.: Наука, 1986. С. 4344.
  150. А.И. Построение изображений физических полей на основе декомпозиции контурной информации // В межвуз. сб «Методы и приборы контроля параметров биосферы». Л.:ЛИАП, 1984. — Вып. 171. — С. 90−942.
  151. А.И. Представление правил нечетких продукций в нечеткой системе анализа и сокращения рисков проекта на основе нечетких сетей Петри // Журнал «Системы управления и информационные технологии». Москва-Воронеж, 2009. — № 4(38). — С. 46−51.
  152. А.И. Применение нечетких множеств для формализации процессов анализа и идентификации важности рисков программного проекта // Журнал Системы управления и информационные технологии, 2007. -№ 4(30).-С. 46−51.
  153. А.И. Процессы и задачи управления проектами заказных информационных систем: Учебное пособие // Под. ред. В.П.Корячко- Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань: РГРТУ, 2002. — 80 с.
  154. А.И. Синтез логико-алгебраических моделей контурных изображений // Рук. деп. в ЦНИИТЭИ 17.05.88, № 4199 пр. 88. Реферат ВИНИТИ «Депонированные научные работы», 1988. № 10. С. 155.
  155. А.И. Теоретико-множественные операции геометрического моделирования контурных изображений // В межвуз. сб.: Автоматизация проектирования микроэлектронных вычислительных средств. Рязань: РРТИ, 1990.-С. 85−91.
  156. А.И., Таганов Р.А Метод определения оптимальной альтернативы реагирования на этапе мониторинга рисков проекта // Научно-технический журнал «Вестник РГРТА». Вып. 11, 2003. С. 115−118.
  157. А.И., Таганов Р.А Методологические основы методов идентификации рисковых событий проекта // Научно-технический журнал «Вестник РГРТА». Вып. 12, 2003. С. 70−77.
  158. А.И., Таганов Р.А Методологические основы процессов создания информационных систем сферы образования. Учебное пособие под редакцией Корячко В. П. Рязань: РГРТУ, 2007. — 364 с.
  159. А.И., Таганов Р.А Процессно-ориентированная модель управления рисками качества программной продукции на всех стадиях жизненного цикла проекта //Деп. в ВИМИ 12.11.01 ДО 8900. 27 с.
  160. А.И., Таганов P.A. Качественный и количественный анализ рисков качества программных проектов / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3357 от 08.04.2004.
  161. А.И., Таганов P.A. Нечеткое ситуационное моделирование для процесса мониторинга рисков качества программных проектов / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3356 от 08.04.2004.
  162. А.И., Таганов P.A. Организация учебного процесса на основе электронной информационно-образовательной среды по CALS и CASE технологиям. // Материалы X научно-методической конференции РГРТА Рязань: РГРТА, 2003. — С. 58−62.
  163. А.И., Таганов P.A. Планирование рисков качества программного проекта методом мозгового штурма / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3358 от 08.04.2004
  164. А.И., Таганов P.A. Система формализации нечетких исходных данных программных проектов для процесса идентификации рисков качества / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3359 от 08.04.2004.
  165. А.И., Таганов P.A. Формальные методы поддержки процесса управления рисками качества проекта: Учебное пособие / Под ред. проф. Ко-рячко В. П. Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2003. — 74 с.
  166. А.И., Таганов P.A. Анализ концепций, методов и моделей управления рисками программных проектов // Деп. в ВИМИ 12.11.01 ДО 8899. 47 с.
  167. А.И., Таганов P.A. Метод определения важности субъективно-связных рисков качества программных проектов. // Научно-технический журнал «Вестник РГРТА», 2002. С. 64−69.
  168. А.И., Таганов P.A. Метод определения уровня целостности программного средства на основе оценки его риска // Материалы международной конф. «Гагаринские чтения XXX». М. 2004. — С. 89−90.
  169. А.И., Таганов P.A. Методологические основы управления рисками качества программного- проекта: Учебное пособие. / Под. редакцией Корячко В. П. Рязань: РГРТУ, 2007. — 142 с.
  170. А.И., Таганов P.A. Методы оптимизации рисков качества программного проекта // Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2001. — 45 е.: Ил. -Библиогр. 37 назв. — Рус. — ДО 8914 от 05.06.02. Деп. в ВИМИ.
  171. А.И., Таганов P.A. Организация учебного процесса на основе электронной информационно-образовательной среды по CALS и CASE технологиям // Научно-технический журнал «Вестник РГРТА». Выпуск № 13, 2003. С. 52−57.
  172. А.И., Таганов P.A. Применение нечетких ситуационных моделей для идентификации рисков программного проекта // Журнал Системы управления и информационные технологии. Москва-Воронеж, 2007. № 4.2(30).-С. 297−303.
  173. А.И., Таганов P.A. САПР информационных технологий: электронная техническая информация и документация: Учебное пособие / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. — 48 с.
  174. А.И., Таганов P.A. Системная инженерия: анализ и управление требованиями систем: Учебное пособие / Под. редакцией В.П.Корячко- Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань: РГРТУ, 2008. — 126 с.
  175. А.И., Журавлева E.H., Мишин A.C. Процедура классификации рисков проекта методами нечеткой кластеризации // Сб. материалов 57-й научно-технической конф. РГРТУ, 2010. Рязань: РГРТУ. С. 71−72.
  176. А.И., Таганов P.A. Системная инженерия: модели и процессы жизненного цикла систем: Учебное пособие допущено УМО по спец. «Системы автоматизированного проектирования» / Под ред. В. П. Корячко. Рязань: РГРТА, 2005. — 120 с.
  177. А.И., Таганов P.A. Системная инженерия: моделирование и разработка требований систем: Учебное пособие / Под. редакцией В.П.Корячко- Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань: РГРТУ, 2008. — 122 с.
  178. А.И., Таганов P.A. Технология разработки типовых моделей и процессов системы менеджмента качества вуза: Учебное пособие. / Под редакцией Корячко В. П. Рязань: РГРТУ, 2007. — 112 с.
  179. А.И., Таганов P.A., Черныш С. А. Анализ процесса определения уровня целостности программных средств на системном и формальном уровне // Научно-технический журнал. «Известия Белорусской инженерной академии». Выпуск 1(17)/1, 2004. С. 49−57.
  180. А.И., Таганова Е. А. Вопросы управления рисками качества образования в вузе // В межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в образовании». Рязань: РГРТУ, 2007. — С. 62−74.
  181. А.И., Таганов P.A. САПР информационных технологий: электронная техническая информация и документация: Учебное пособие // Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. — 48 с.
  182. А.И., Фомичев А. Н. Использование Web-технологий для удалённого взаимодействия с программами на языке MATLAB // В межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в образовании». Ря-зань:РГРТУ, 2008. — С.103−110.
  183. P.A. Анализ ресурсов базовых инструментальных средств реинжиниринга // Межвузовский сб. науч. трудов «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем». Москва: НИЦПрИС, 1998. -С. 130−133.
  184. P.A. Оптимизация планирования и идентификации рисков качества проекта информационной системы методом анализа иерархий // Межвуз сб. научных трудов «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА, 2001.-С. 63−72.
  185. Р.А. Парадигма управления рисками качества программной продукции // Межвуз. сб. научных трудов «Новые информационные технологии». Рязань: РГРТА, 2001. — С. 56−63.
  186. Р.А. Представление процесса управления рисками проекта моделями IDEF и DFD // Сборник тезисов докладов 6-й всероссийской НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». Рязань: РГРТА, 2001. — С. 83−85.
  187. Р.А., Везенов В. И., Светников О. Г., Таганов А. И. Система оценивания качества программной продукции по ИСО/МЭК 9126−1-4 (СОКПП) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 003 610 449 от 19.02.2003.
  188. P.A., Таганов А. И. Многокритериальная оптимизация рисков качества программной продукции (Риск КПП) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 001 611 541 от 15.11.2001.
  189. P.A., Таганов А. И. Оптимизация процесса идентификации ситуации возникновения рискового события («Риск-Иден») / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 610 046 от 16.01.2002.
  190. P.A., Таганов А. И. База данных рисков качества проектов программных изделий («БДРКППИ») / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 620 044 от 25.03.2002.
  191. P.A., Таганов А. И. Система поддержки принятия решений по рискам проекта программных изделий («Риск-ПИИ») / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 610 047 от 16.01.2002.
  192. P.A., Фомов О. П., Таганов А. И., Чуринов О. М. Система информационной поддержки управления работами в рамках кооперации предприятий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3351 от 05.05.2004.
  193. A.C., Ципес Г. Л. Управление проектами. Стандарты, методы, опыт. М.: «Олимп-Бизнес», 2003. — 240 с.
  194. Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. — 376с.
  195. Э.А. Принятие решений на основе компьютерного анализа: Препринт. М., 1996. — 69 с.
  196. Р. И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. -М.: Наука, 1981,-258с.
  197. Р. Т., Шафер Д. Ф., Шафер JI. И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимальных затратах. Пер. с англ. М.: Вильяме, 2003. — 1130 с.
  198. A.C. Нечеткие реляционные когнитивные карты// Изв. РАН. Теория и системы управления, 2005. № 5. С. 3−12.
  199. Э., Джексон Д., Дик Д. Разработка и управление требованиями: практическое руководство пользователя. Telelogic UK Ltd., Oxford, UK, 2005.-345 с.
  200. И.В. Математические модели риска и неопределенности. -СПб, 1998.-201 с.
  201. Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983. — 183 с.
  202. Р. Имитационное моделирование систем: искусство и наука. -М.: Мир, 1978.-418 с.
  203. С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Винница: КонтинентПрим, 2003. — 198 с.
  204. С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. -М.: Горячая линия Телеком, 2007. — 288 с.
  205. Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, расчет и приложения: Пер. с англ.- М.: Радио и связь, 1992. 512 с.
  206. Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. Пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. — 320 с.
  207. ISO 12 119:1994. (ГОСТ Р 2000 г). ИТ. Требования к качеству и тестирование.
  208. ISO 12 182:1998. (ГОСТ Р- 2002). ИТ. Классификация программных средств.
  209. ISO 12 207:1995. (ГОСТ Р 1999). ИТ. Процессы жизненного цикла программных средств.
  210. ISO 14 598−1-6:1998−2000. Оценивание программного продукта. 4.1. Общий обзор. 4.2. Планирование и управление. Ч. З. Процессы для разработчиков. 4.4. Процессы для покупателей. 4.5. Процессы для оценщиков. 4. 6. Документирование и оценивание модулей.
  211. ISO 14 756: 1999. ИТ. Измерение и оценивание производительности программных средств компьютерных вычислительных систем.
  212. ISO 14 764: 1999. (ГОСТ Р 2002). ИТ. Сопровождение программных средств.
  213. ISO 15 271:1998. (ГОСТ Р 2002). ИТ. Руководство по применению ISO 12 207.
  214. ISO 15 288: 2004. Проектирование систем. Процессы жизненного цикла систем.
  215. ISO 15 408 -1−3. 1999. (ГОСТ Р 2002). Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. 4.1. Введение и общая модель. 4. 2. Защита функциональных требований. 4.3. Защита требований к качеству.
  216. ISO 15 846:1998. ТО. Процессы жизненного цикла программных средств. Конфигурационное управление программными средствами.
  217. ISO 15 910:1999. (ГОСТ Р 2002) ИТ. Пользовательская документация программных средств.
  218. ISO 16 326:1999. (ГОСТ Р 2002). ИТ. Руководство по применению ISO 12 207 при административном управлении проектами.
  219. ISO 6592:2000. ОИ. Руководство по документации для вычислительных систем.
  220. ISO 9000:2000. (ГОСТ Р 2001). Система менеджмента (административного управления) качества. Основы и словарь.
  221. ISO 9001:2000. (ГОСТ Р 2001). Система менеджмента (административного управления) качества. Требования.
  222. ISO 9004:2000. (ГОСТ Р 2001). Система менеджмента (административного управления) качества. Руководство по улучшению деятельности.
  223. ISO 9126:1991. (ГОСТ 1993). ИТ. Оценка программного продукта. Характеристики качества и руководство по их применению.
  224. ISO 9294:1990. (ГОСТ-1993 г). ТО. ИТ. Руководство по управлению документированием программного обеспечения.
  225. ISO 9126−1-4. 2002. ИТ. Качество программных средств: 4.1. Модель качества. 4.2. Внешние метрики. 4.3. Внутренние метрики. 4. 4. Метрики качества в использовании.
  226. IEC 61 508:1−6: 1998−2000. Функциональная безопасность электрических / электронных и программируемых электронных систем. 4асть 3. Требования к программному обеспечению. 4асть 6. Руководство по применению стандартов IEC 61 508−2 и IEC 61 508−3.
  227. ISO 10 011−1-3: 1990. Руководящие положения по проверке систем качества. 4.1. Проверка. 4.2. Квалификационные критерии для инспекторов-аудиторов систем качества. Ч. З. Управление программами проверок.
  228. ISO 10 006 1999. Quality management Guidelines to quality in project management. First edition 1997−12−15.313.. ISO/IEC 9126−4: Software engineering Product quality — Part 4: Quality in use metrics.
  229. ANSI/PMI 99−001−2004. Руководство к Своду знаний по управлению проектами (Руководство РМВОК). 388 с.
  230. Boehm B.W. Tutorial: Software Risk Management, IEEE Computer Society Press, 1989.-47 p.
  231. Buchbinder B. NASA risk management program.-Washington.-1990- 7 c.
  232. Can- M J., Konda S.L.Taxonomy-Based Risk Identification, SEI Technical Report SEI-93-TR-006, Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1993
  233. Castillo O, Melin P. A nev hybrid approach for plant monitoring and diagnostics using type-2 fuzzy logic and fractal theory // Proceeding of the International Conference FUZZ 2003. P. 102−107.
  234. CDM method handbook, oracle method custom development. Oracle Cor-paration, 1996. 389p.
  235. Charette R.N. Software Engineering Risk Analysis and Management, New york: McGraw-Hill, 1989. 13 p.
  236. Chen Y.-P., Li S.-N. Natural partition-based forecasting model for fuzzy time series I I IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2004, P. 25−29.
  237. Coupland S., John R.I. Geometric tupe-1 and type-2 fuzzy logic systems // IEEE transactions on fuzzy systems, 2007. Vol. 15. № 1. — P. 3−15.
  238. Frankel E.G. Systems reliability and risk analysis. Dordrecht etc.: Kluwer acad.publ. 1988.-429 p.
  239. Genetic risk, risk perception, and decision making: Proc. of a conf. held July 28−29, 1986, Leuven, Belgium Bergsma Daniel. New York: Liss.- 333 p.
  240. Grandell J. Aspects of risk theory.-New York etc: Springer.-1991. 175 p.
  241. Hauptmanns U. Engineering risks: Evaluation and valuation: Transl. from germ./ Hauptmanns U., Werner W. -Berlin et al.: Springer, 1991. -XIII, 246 p.
  242. Higuera R.P., Gluch D.P. An Introduction to Team Risk Management, SEI Special Report SEI-94-SR-001. Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1999.
  243. Higuera R.P.,. Haimes Y. Y Software Risk Management. SEI Technical Report SEI-96-TR-012. Software Engineering Institute, University ofVirgia, 1996.
  244. ISO/IEC 14 598−1:1999. Information technology Software product evaluation — Part 1. General overview.
  245. ISO/IEC 14 598−2:2000. Information technology Software product evaluation — Part 2. Planning and management.
  246. ISO/IEC 14 598−3:2000. Information technology Software product evaluation — Part 3. Process for developers.
  247. ISO/IEC 14 598−4:1999. Information technology Software product evaluation — Part 4. Process for acquirers.
  248. ISO/IEC 14 598−5:1998. Information technology Software product evaluation — Part 5. Process for evaluators.
  249. ISO/IEC 14 598−6 Information technology Software product evaluation -Part 6. Documentation’s of models evaluation.
  250. ISO/IEC 9126−1 Software engineering-Product quality-Part 1: Quality model.
  251. ISO/IEC 9126−2: Software engineering Product quality — Part 2: External metrics.
  252. ISO/TR 10 006:1997 «Менеджмент качества. Руководство качеством при управлении проектами».
  253. Jensen R., Shtn G. Fuzzy-rough sets assisted attribute selection // IEEE transactions on fuzzy systems, 2007. Vol. 15. — № 1. — P. 73−89.
  254. Karolak D.W. Software Engineering Risk Management, Washington, 1996. 126 p.
  255. Kontio J. Basili V.R. Empirical Evaluation of a Risk Management Method. Maryland, 1997−8 p.
  256. Kontio J. The Riskit Method for Software Risk Management. Maryland: Institute for Advanced Computer Studies and Department of Computer Science U.S.A., 1997.-45 p.
  257. Kumamoto H. Probabilistic risk assessment and management for engineers and scientists. New York: IEEE press, 1996. — 597 p.
  258. Lee L.W., Wang L.H., Chen S.M., Leu Y.H. Handling forecasting problems based on two-factors high-order fuzzy time series // IEEE transactions on fuzzy systems, 2006. Vol. 14. — № 3. — P. 468−477.
  259. Mamdani E.H. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis/ IEEE Transactions on Computers, vol. 26, no 12, 1977. — P. 1182−1191.
  260. Mendel J.M. Advances in type-2 fuzzy sets and systems // Information Sciences, 2007. Vol. 177.-P. 84−110.
  261. Mendel J.M. Computing derivatives in interval type-2 fuzzy logic systems // IEEE transactions on fuzzy systems, 2004. Vol. 12. — № 1. — P. 84−98.
  262. Monarch I., Gluch D.P. An Experiment in Software Development Risk Information, SEI Technical Report SEI-95-TR-014, Pittsburgh, PA: Software Engineering Institute, 1995. P. 234−238.
  263. Project Management Method (PJM) корпорации Oracle «Стандартный подход к руководству проектом». Версия 2.1. Ноябрь, 1996. 546 р.
  264. Reed A. Computer risk manager: A manual for EDP contingency planning. -Oxford: Elsevier- Sunninghill: Alkemi, 1989. — 117 p.
  265. Shaw T.E. An overview of risk management techniques, methods and application. Washington. — 1990. — 14 p.
  266. Vlay G.J. Risk management integration with system engineering and program management. Washington. — 1990. — 11 p.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!