Автоматизация процесса аттестации уровней зрелости процессов программного проекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, кандидат технических наук Гильман, Дмитрий Владимирович

• Гильман, Дмитрий Владимирович
• кандидат технических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат технических наук Гильман, Дмитрий Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

ГЛАВА 1 Обзор и анализ моделей и методов аттестации уровня зрелости процессов проекта

1.1 Принципы процессного и системного подходов

1.2 Анализ моделей и методов оценки зрелости процессов проекта

1.2.1 Области оценки зрелости и аттестации процессов

1.2.2 Профили нормативно-методических документов для оценки и аттестации процессов проекта

1.3 Контекстные модели оценки и аттестации зрелости процессов

1.3.1 Контекст аттестации зрелости процессов

1.3.2 Контекст усовершенствования процессов

1.3.3 Контекст определения зрелости процессов

1.4 Структура эталонной модели

1.4.1 Назначение эталонной модели

1.4.2 Измерение «процесс»

1.4.3 Измерение «зрелость»

1.5 Концепция построения современной методики аттестации зрелости процессов проекта

1.6 Подход к формализации современной методики аттестации зрелости процессов проекта

1.6.1 Ограничения стандартизованного подхода

1.6.2 Концепция формализованного подхода к аттестации процессов проекта

1.7 Выводы по первой главе

ГЛАВА 2 Формализация и автоматизация решения задачи определения уровней зрелости процессов проекта в условиях нечеткости

2.1 Область определения задачи определения уровней зрелости процессов проекта

2.2 Эталонная модель процессов жизненного цикла проекта

2.2.1 Модель «Измерение зрелость»

2.2.2 Модель атрибутов процесса

2.2.3 Модель рейтингов атрибутов процессов

2.3 Модель целевой зрелости процессов программного проекта

2.4 Модель аттестованной зрелости процессов проекта

2.5 Подход к определению рейтингов атрибутов процессов

2.6 Подход к определению уровней зрелости процесса на основе модели взвешенного графа

2.7 Подход к определению уровня зрелости процесса проекта на основе модели нечеткого графа

2.7.1 Правила укрупнения нечеткого графа процесса

2.7.2 Алгоритмы укрупнения нечеткого графа процесса

2.7.3 Обобщенный алгоритм укрупнения нечеткого графа процесса

2.8 Подход к определению уровня зрелости процесса проекта на основе модели вероятностного графа

2.9 Подход к определению уровня зрелости процесса проекта на основе модели нечеткого вероятностного графа

2.9.1 Правила укрупнения нечеткого вероятностного графа процесса проекта

2.9.2 Алгоритмы укрупнения нечеткого вероятностного графа процесса проекта

2.9.3 Обобщенный алгоритм укрупнения НВГ процесса

2.10 Выводы по второй главе

ГЛАВА 3 Формализация и алгоритмизация решения задачи оценки рисков процессов проекта

3.1 Область определения задачи оценки процессных рисков

3.2 Подход к оценке процессных рисков на основе нечеткого логического вывода

3.2.1 Особенности нечеткого логического вывода в контексте оценки процессных рисков

3.2.2 Основные этапы нечеткого логического вывода в контексте оценки процессных рисков

3.3 Алгоритм нечеткого логического вывода к оценке процессных рисков

3.4 Подход к оценке процессных рисков на основе нечетких графовых

моделей

Выводы по третье главе

ГЛАВА 4 Программная реализация моделей и алгоритмов аттестации уровня зрелости процессов проекта

4.1 Задачи экспериментальной разработки

4.1.1 Анализ системных требований

4.2 Разработка инструментальных средств поддержки процесса аттестации уровня зрелости процесса проекта

4.3 Разработка инструментальных средств поддержки процесса анализа риска, сопряженного с процессом

4.4 Экспериментальные исследования

4.4.1 Задачи экспериментальных исследований

4.4.2 Промышленная база для проведения экспериментальных исследований

4.4.3 Результаты экспериментальных исследований

Выводы по четвертой главе

Заключение

Список литературы

Приложение №1

Приложение №2

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процесса аттестации уровней зрелости процессов программного проекта»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Важным направлением повышения результативности современных процессно-ориентированных систем автоматизации проектирования (САПР) является расширение их функциональных возможностей на основе усовершенствования процессов проектирования и процессов управления проектированием. Решение указанной проблемы требует проведения специальных исследований и разработок, связанных с созданием эффективных методов, моделей и средств, для решения в интерактивном режиме трудно формализуемых задач, связанных с глубоким анализом и аттестацией уровня зрелости процессов и процессных рисков проекта в условиях нечеткости проектных данных, что характерно для современных САПР.

Процессные риски сложно организованных процессов интегрированных САПР программных изделий являются объективным явлением, связанным со многими видами неопределенности, имеющими место на различных этапах выполнения программного проекта и оказывающими влияние на процессы принятия проектных и управленческих решений. Повышение уровня зрелости процессов на основе стратегии усовершенствования процессов проектирования и процессов управления проектированием в интегрированных САПР, а также использование в проектировании интегрированных САБЕ-технологий, основанных на автоматизированных принципах создания программных изделий, способствуют снижению энтропии программных проектов, и соответственно уменьшают процессные риски. В связи этим проблема формализации и автоматизации процессов анализа и аттестации уровня зрелости процессов проекта в условиях нечеткости проектных данных может рассматриваться как важное и актуальное направление развития теории и методологии усовершенствования процессов программной инженерии для по-

вышения результативности проектно-управленческих работ по стадиям жизненного цикла наукоемких изделий.

Успешное решение данной проблемы в настоящее время невозможно без применения новых информационных технологий, составной частью которых являются интеллектуальные методы и средства обработки проектной информации в САПР. К последним методам следует отнести методы теории нечетких множеств (ТНМ) и нечеткой логики, позволяющие на модельном уровне рассмотреть проблемы определения уровня зрелости процессов и оценки процессных рисков проекта и тем самым расширить круг успешно решаемых задач по аттестации и усовершенствованию процессов в составе интегрированных САПР.

Теоретические исследования по применению ТНМ и ее приложений к решению актуальной проблемы аттестации процессов проекта или проектной организации ориентированы, прежде всего, на построение новых формальных схем инженерного анализа и принятия решений по определению уровня зрелости процессов и оценки процессных рисков в сложных условиях исходных данных. Эти данные, как правило, характеризуются той или иной степенью неопределенности, обусловленной неполнотой, внутренней 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 моделях и алгоритмах аттестации процессов проекта адекватно отразить приблизительное словесное описание некоторых параметров и состояний процессного риска или уровня зрелости процесса, 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 задач по фор-

мализации и автоматизации процесса аттестации процессов проекта в условиях лингвистической неопределенности (нечеткости).

Основополагающими работами, оказавшими влияние на исследования автора, являются труды Р.Беллмана, Л.С.Берштейна, А.Н.Борисова, Л.А.Демидовой, Л.А.Заде, С.Я.Коровина, В.П.Корячко, А.Коффмана, В.В.Круглова, В.М.Курейчика, А.В.Леоненкова, Н.Г.Малышева, А.Н.Мелехова, И.П.Норенкова, С.А.Орловского, А.И.Петренко, Д.А.Поспелова, А.Н.Пылькина, А.П.Ротштейна, Е.А.Саксонова, А.И.Таганова, С.Д.Штовбы, Р.Ягера и многих других.

Актуальность настоящей работы определяется важностью проблемы повышения результативности интегрированных САПР в направлении повышения качества проектируемых наукоемких ПИ. Это потребовало проведения исследований и разработки новых эффективных моделей, алгоритмов и инструментальных средств, обеспечивающих в составе интегрированных CALS- и CASE-технологий эффективную автоматизированную поддержку процесса аттестации уровня зрелости процессов в условиях нечеткости проектных данных, что характерно для современных САПР.

Использование автоматизированного процесса оценивания и аттестации процессов проекта или процессов проектной организации способствует выработке культуры постоянного совершенствования и соответствующих механизмов поддержания этой культуры, разработке процессов, отвечающих целям проектов организации, а также оптимизации использования ресурсов.

Цель работы

Целью диссертационной работы является разработка новых моделей, алгоритмов и инструментальных средств, обеспечивающих формализацию и автоматизацию процесса аттестации уровней зрелости процессов жизненного цикла проекта в условиях нечеткости исходных данных, создающих необходимые условия для глубокого анализа и усовершенствования процессов про-

екта, предназначенных к применению в составе интегрированных САПР с целью мониторинга процессов проекта в направлении повышения их результативности по критериям качества проектных работ и сокращения рисков, сопряженных с процессами проекта.

Основные задачи

Цель диссертационного исследования предопределила постановку и необходимость решения следующих задач:

1. Провести анализ проблемы усовершенствования процессов программного проекта в контексте формализации задач, связанных с определением уровня зрелости процессов проекта, с оценкой процессных рисков жизненного цикла программного проекта, с целью формирования научно обоснованного подхода к построению современной методики аттестации процессов программного проекта в условиях нечеткости исходных данных.

2. Разработать необходимые модели и алгоритмы, обеспечивающие эффективное решение задачи, связанной с определением уровня зрелости процессов программного проекта в условиях нечеткости исходных данных.

3. Разработать необходимые модели и алгоритмы, обеспечивающие эффективное решение задачи, связанной с оценкой процессных рисков программного проекта в условиях лингвистической неопределенности.

4. Разработать необходимые инструментальные программные средства, реализующие разработанные модели и алгоритмы и предназначенные для автоматизации процесса аттестации процессов программного проекта в условиях нечеткости и лингвистической неопределенности.

Объект исследования

Объектом диссертационного исследования является понятие «процесс», определённое стандартом ИСО 9000:2000 и ИСО 15504 как комплекс скоординированных управляемых работ, выполняемых для достижения поставленной цели в условиях конкретных ресурсных ограничений. В теоретической части работы процесс проекта рассматривается как обобщённый си-

стемный процесс, в составе которого присутствуют функция анализа уровней зрелости процесса и функция оценки рисков, сопряженных с процессом.

Предмет исследования

Предметом исследования являются модели, алгоритмы и инструментальные средства, обеспечивающие повышение эффективности решения слабоструктурированных задач, связанных с анализом уровня зрелости процессов и оценки процессных рисков проекта в условиях нечеткости исходных данных, ориентированные на их программную реализацию и использование в составе интегрированных САПР для мониторинга и аттестации процессов жизненного цикла программных проектов.

Методы исследования

При аналитическом обзоре литературных источников использовались общепринятые методы сбора, систематизации, анализа и обобщения данных в отношении задач, связанных с аттестацией уровней зрелости процессов и анализом рисков, сопряженных с процессами программного проекта.

Теоретические исследования и поиск решения сформулированных задач осуществлялись методами теории нечетких множеств, методами анализа и синтеза дискретных процессов, изучением проектных процессов на сетевых моделях с применением инструментов нечетких графов, а также с применением методов обобщения выявленных закономерностей средствами математической логики.

Апробация и корректность теоретически найденных закономерностей и решений проверялась вычислительными экспериментами и практическим применением результатов исследования в условиях реальной проектной деятельности.

Научная новизна

В диссертационной работе предложены эффективные модели и алгоритмы решения сформулированных задач, научная новизна которых состоит в следующем:

1. Предложен подход к построению современной методики аттестации процессов программного проекта в условиях нечеткости исходных данных, основанный на решении методами теории нечетких множеств и нечеткой логики слабоструктурированных задач, связанных с определением уровня зрелости процессов проекта и оценкой процессных рисков.

2. Разработаны модель и алгоритмы решения задачи определения уровня зрелости процессов программного проекта в условиях нечеткости исходных данных, основанные на представлении модели процесса в виде нечеткого графа и на использовании математического аппарата теории нечетких множеств для построения алгоритмов, обеспечивающих свертывание нечеткого графа с целью получения искомого решения.

3. Разработана модель процесса оценки процессных рисков, основанная на качественном представлении экспертных данных по характеристикам анализируемого процесса, а также предложен алгоритм нечеткой оценки процессных рисков, основанный на построении нечеткой базы знаний по процессным рискам, формируемой посредством применения положений теории нечеткой идентификации и нечеткой логики.

4. Разработаны инструментальные программные средства, реализующие разработанные модели и алгоритмы, и позволяющие существенно повысить уровень автоматизации процесса аттестации процессов программного проекта и качество решения слабоструктурированных задач, связанных с определением уровня зрелости процесса и оценкой процессных рисков в условиях нечеткости.

Соответствие паспорту специальности

Проблематика, исследованная в диссертации, соответствует специальности 05.13.12 «Системы автоматизации проектирования». Согласно формуле специальности 05.13.12 - это специальность, занимающаяся проблемами создания и повышения эффективности функционирования систем автоматизированного проектирования, управления качеством проектных работ на ос-

нове 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 САПР; п. 3. Разработка научных основ построения средств САПР, разработка и исследование моделей, алгоритмов и методов для синтеза и анализа проектных решений.

Теоретическая значимость

Теоретическая значимость работы заключается в разработке научных основ формализации и автоматизации процесса аттестации процессов жизненного цикла программных проектов в условиях нечеткости проектных данных, что открывает новые возможности повышения эффективности функционирования интегрированных систем автоматизированного проектирования, управления качеством проектных работ на основе использования современных методов моделирования и инженерного анализа. Построение моделей, алгоритмов и инструментальных средств современной методики аттестации процессов проекта выполнено и основано на решении слабоструктурированных задач, связанных с определением уровня зрелости процессов проекта и оценкой процессных рисков в условиях нечеткости методами теории нечетких множеств и ее приложений.

Практическая ценность работы

Практическая ценность работы состоит в том, что разработанные модели, алгоритмы и инструментальные средства позволяют в составе интегрированных САПР повысить результативность процесса аттестации процессов проектирования и управления проектированием в направлении их усовершенствования, что отражается в повышении качества и снижении проектных рисков качества проектируемых изделий.

Достоверность

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 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 8-09Г «Разработка и развитие теоретических основ процессно-ориентированной технологии создания интеллектуальных инфокоммуникационпых систем с интеграцией ИПИ (CALS)- и CASE-технологий» (2009 - 2011 гг.); НИР МОГ «Разработка методологии анализа и сокращения рисков программного проекта по характеристикам качества в условиях нечеткости» (2010 г.); НИР 18-12Г «Разработка и развитие теоретических и научно-методических основ процессно-ориентированной технологии создания интеллектуальных инфокоммуника-ционных» (2012 - 2014 гг.).

Прикладные научные исследования: НИР 15-09Г «Разработка и развитие нормативной базы, информационного обеспечения и регламентов открытой информационно-образовательной среды для дистанционной подготовки, переподготовки и повышения квалификации специалистов в области ИПИ (CALS)- и CASE-технологий» (2010-2011 гг.).

Результаты, получегтые в работе, внедрены на следующих предприятиях и в организациях: ФГУП «ГНПРКЦ «ЦСКБ-Прогресс» - «ОКБ «Спектр» (г. Рязань), ООО «ТБинформ» (г. Рязань), ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» (г. Рязань), ООО "Барс-ИТ проект" (г. Рязань)

Использование результатов диссертационной работы на практике подтверждено соответствующими актами о внедрении. Получено свидетельство ФГБУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам» (ФГБУ ФИПС - РОСПАТЕНТ) об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту

На защиту вынося тся следующие результаты диссертационной работы:

1. Подход к построению современной методики аттестации процессов программного проекта в условиях нечеткости исходных данных, базирующийся на методологической основе ИСО 15504 с дополнительным введением в структуру методики слабоструктурированных задач, связанных с определением уровня зрелости процессов проекта и оценкой процессных рисков в условиях нечеткости.

2. Модель и алгоритмы решения слабоструктурированной задачи определения уровня зрелости процессов программного проекта в условиях нечеткости исходных данных, основанные на представлении модели процесса в виде нечеткого графа и на использовании математического аппарата теории

нечетких множеств для построения алгоритмов, обеспечивающих свертывание нечеткого графа с получением искомого решения.

3. Модель процесса оценки процессных рисков, основанная на качественном представлении экспертных данных по характеристикам анализируемого процесса, и алгоритм нечеткой оценки процессных рисков, основанный на построении нечеткой базы знаний, формируемой посредством применения положений теории нечеткой идентификации и нечеткой логики.

4. Инструментальные программные средства, реализующие разработанные модели и алгоритмы и позволяющие в составе интегрированных САПР существенно повысить уровень автоматизации процесса аттестации процессов программного проекта и качество решения слабоструктурированных задач, связанных с определением уровня зрелости процесса и оценкой процессных рисков в условиях нечеткости.

Апробация работы

Основные научные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: 14-17-й Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании» (Рязань, 2009, 2010, 2011, 2012); Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций» (Рязань, 2010); Международной открытой научной конференции «Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях» (Воронеж, 2010); 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); Меж-

дународной научно-практической конференции «Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности» (Тамбов, 2013)

Публикации

По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ (3 - без соавторов), в том числе: статья в издании, входящем в перечень ВАК для кандидатских и докторских диссертаций; 4 статьи в научно-технических журналах и межвузовских сборниках научных трудов; 8 докладов на международных и всероссийских конференциях; свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в ФГБУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам» (ФГБУ ФИПС - РОСПАТЕНТ).

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, списка литературы, заключения, изложенных на 151 страницах (включая 40 рисунков и 7 таблиц), и 2-х приложений на 5 страницах. Список литературы содержит 113 наименований.

Личный вклад автора

Все результаты диссертационной работы, в том числе постановка задач, разработка и исследование защищаемых моделей и алгоритмов, основные научные результаты, выводы и рекомендации, принадлежат лично автору. Программные средства, реализующие модели и алгоритмы, разработаны под руководством и при непосредственном участии автора. Работы, выполненные в соавторстве, посвящены общей постановке проблемы, концепции ее решения, предложенной автором, конкретизации разработанных методов, моделей и алгоритмов для ряда актуальных прикладных задач, разработке отдельных программных средств.

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Гильман, Дмитрий Владимирович

Выводы по четвертой главе

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 комплекса программных инструментальных средств, реализующих разработанные в диссертации модели, методы и алгоритмы поддержки процесса определения уровня зрелости и оценки риска, сопряженного с процессом на основе нечетких входных данных.

2. Разработанные инструментальные программные средства предназначены для практического использования в составе систем аттестации уровней зрелости процессов проекта или проектных организаций и будут использованы ответственными аттестаторами на соответствующих этапах анализа аттестуемых процессов. Это позволит глубже изучить суть процессов и увидеть проблемы внутри процесса, а также объективно получить оценки атрибутов процесса в условиях нечеткости получаемых данных.

3. Задачи экспериментальной разработки решены здесь на основе использования принципов модульного построения и гибкого конфигурирования программного инструментария.

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

5. Экспериментальная и промышленная эксплуатация разработанных инструментальных средств показала получение положительного результата в работе по определению уровней зрелости отдельных процессов проектных организаций.

Эффект проявляется в снижении требований к персоналу проводящему аттестацию, за счет возможности получения оценок для этапов аттестуемого процесса от участников процесса, этот момент также приводит к большей объективности получаемых данных и возможности оценки данных поступающих в виде нечеткой (лингвистической) информации, в снижении трудоемкости оценки полученных данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе в рамках решения поставленной научно-технической проблемы, связанной с развитием и совершенствованием технологии оценивания и аттестации зрелости процессов на основе создания новых моделей, формализованных методов и алгоритмов, обеспечивающих решение слабо структурированных задач по анализу и оцениванию процессов в условиях нечеткости с целью повышения точности оценок по атрибутам процессов, получены следующие результаты.

1. Предложены подходы к формализации процедуры определения уровней зрелости процессов проекта, основанные на представлении анализируемых процессов в зависимости от вида исходной информации в виде взвешенных графов, нечетких графов, вероятностных графов, нечетких вероятностных графов, что позволяет на формализованном уровне рассмотреть возможные варианты построения специальных правил и алгоритмов укрупнения графовых моделей анализируемых процессов проекта до уровня обобщающей дуги с весом, характеризующим результат решения задачи определения уровня зрелости процесса в условиях нечетких исходных данных.

2. Разработаны теоретические положения, обосновывающие возможности алгоритмического построения специальных правил укрупнения графовых моделей процесса проекта с учетом условно-вероятностных и нечетких видов информационного представления исходных данных по весам дуг графовых моделей.

3. Разработаны обобщенные алгоритмы решения задачи, связанной с определением уровней зрелости процессов проекта в условиях нечеткости, основанные на теоретически обоснованных правилах и алгоритмах укрупнения моделей анализируемых процессов до требуемого уровня с учетом вероятностных и нечетких исходных данных, присвоенных весов дугам графовых моделей процесса.

4. Разработан алгоритм анализа риска, сопряженного с процессом, с использованием нечеткого логического вывода.

5. Предложен подход к формализации исходной информации по риску, сопряженному с процессом, в условиях получения разрозненной информации в виде лингвистических характеристик.

6. Разработанные инструментальные средства внедрены в проектную практику проектных организаций, что подтверждено соответствующими актами о внедрении.

7. Экспериментальная и промышленная эксплуатация разработанных инструментальных средств показала получение положительного результата в проектной деятельности в сфере программной инженерии. Эффект проявляется в снижении трудоемкости работ по анализу атрибутов процесса и оценке риска, а также в повышении качества анализа процесса.

8. Разработанные инструментальные программные средства являются новым программным продуктом готовому к широкому использованию в проектной инженерной практике. По диссертационным разработкам получено свидетельство ФГБУ «Федеральный институт промышленной собственности Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам» об официальной регистрации программ для ЭВМ (Приложение 2).

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Гильман, Дмитрий Владимирович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ISO 9000:2000 «Quality management systems - Fundamentals and vocabulary» (Системы административного управления качеством. Основополагающие принципы и словарь).

2. ISO 9001:2000 «Quality management systems - Requirements» (Системы административного управления качеством. Требования).

3. ISO 9004:2000 «Quality management systems - Guidelines for performance improvement» (Системы административного управления качеством. Руководящие указания по усовершенствованию).

4. ISO 19011:2001 «Quality management systems - Guidelines for auditing quality and environmental management systems».

5. ISO/IEC TR 15504 Technical Report. «Information technology - Software process assessment. Part 1-9».

6. ISO/IEC TR 10006:1997 «Quality management - Guidelines to quality in project management» (Административное управление качеством. Руководящие указания по качеству при административном управлении проектами);

7. ISO/IEC TR 10007:1997 «Quality management - Guidelines for configuration management» (Административное управление качеством. Руководящие указания административного управления конфигурацией).

8. ISO/IEC TR 16326:1999 «Software engineering - Guide for the application of ISO/IEC 12207 to project management» (Программная инженерия. Руководство по приложению ИСО/МЭК 12207 к административному управлению проектами).

9. ISO/IEC TR 15271:1998 «Information technology - Guide for ISO/IEC 12207 (Software Life Cycle Processes)» (Информационная технология. Руководство по применению ИСО/МЭК 12207).

10. ISO/IEC TR 15846:1998 «Information technology - Software life cycle processes - Configuration management» (Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств. Управление конфигурацией);

11. ISO/IEC 12119:1994 «Information technology - Software packages - Quality requirements and testing» (Информационная технология. Пакеты программных

средств. Требование к качеству и тестирование).

12. ISO/IEC TR 14759:1999 «Software engineering - Mock up and prototype - A categorization of software mock up and prototype models and their use» (Программная инженерия. Макетирование и прототипирование).

13. ISO/IEC 9126:1991 «Information technology - Software product evaluation -Quality characteristics and guidelines for their use» (Информационная технология. Оценка программного продукта. Характеристики качества и руководящие указания по их применению).

14. ISO/IEC 14598:1999 «Information technology - Software product evaluation -Part 1-5» (Информационная технология. Оценка программной продукции);

15. ISO/IEC 15026:1998 «Information technology - System and software integrity levels» (Информационная технология. Уровни целостности программных средств и систем).

16. ISO/IEC 14764:1999 «Information technology - Software maintenance» (Информационная технология. Сопровождение программных средств).

17. ISO/IEC TR 14471:1999 «Information technology - Software engineering -Guidelines for the adoption of CASE tools» (Информационная технология. Программная инженерия. Руководящие указания по адаптации инструментальных средств CASE).

18. ISO/IEC TR 9294:1990 «Information technology - Guidelines for the management of software documentation» (Информационная технология. Руководящие указания по административному управлению программной документацией).

19. Mamdani Е.Н. Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis/ - IEEE Transactions on Computers, vol. 26, no 12, 1977. - P. 1182-1191.

20. Sugeno M. Terano T. An approach to the identification of human characteristics by arrluing the fuzzy integral.- In:Proc of 3-rd IF AC Symposium on Identification and System Parameter Estimation. Hague 1973, Part 2. P.l064-1065

21. Sugeno M. Fuzzy decision-making problems - Trans SICE, 1975 VII №6, p.85-92

22. CMMI for Development, version 1.3, CMMI Product Team, 2010 Carnegie Mellon University

23. Аверкин 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.

24. Алиев P.A. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. - М.: Радио и связь, 194. - 178 с.

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

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

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

28. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов A.C. Нечеткие модели и сети. - М: Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с.

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

30. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Как управлять проектами. - М.: Синтег, 1997. -188 с.

31. Везенов 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.

1. 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.

32. Волкович B.JL, Михалевич B.C. Вычислительные методы и проектирование сложных систем. - М.: Наука, 1982. - 286 с.

33. Воропаев В.И. Управление проектами в России. - М.: «Алане», 1995. - 225 с.

34. Гаврилов Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб: Питер, 2001.-384 с.

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

36. Гильман Д.В., Таганов P.A. «Алгоритмы преобразования нечетких графовых моделей процессных рисков проекта» //Межвузовский сборник научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях» Рязань, 2012 г., с. 48-53

37. Демидова JI.A. Методы, модели и алгоритмы поддержки принятия решений в условиях неопределенности на основе теории нечетких множеств, мультимножеств и генетических алгоритмов // Задачи системного анализа, управления и обработки информации: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 2. - М.: МГУП, 2008. - 171 с.

38. Демидова Л.А., 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.

39. Демидова Л.А., Пылькин А.Н. Методы и алгоритмы принятия решений в задачах многокритериального анализа. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. -232 с.

40. Донской В.И., Башта А.И. Дискретные модели принятия решений при неполной информации. - Симферополь: Таврия, 1992. - 166 с.

41. Дьяконов В.П., Круглов В.В. MATLAB 6.5 Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. Серия «Библиотека профессионала». - М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. - 456 с.

42. Дьяконов В.П., Круглов В.В. Математические пакеты расширения MATLAB / Специальный справочник. - СПб,: Питер, 2001. - 480 с.

43. Демидова Л. А., Пылькин А. Н. Методы и алгоритмы принятия решений в задачах многокритериального анализа. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007.

44. Заде Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. М.: Знание, 1974. С. 5-49.

45. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

46. Зайченко Ю.П. Исследование операций. Нечеткая оптимизация: Учеб. пособие. - Киев: Выща шк., 1991. - 191 с.

47. Ибрагимов В.А. Элементы нечеткой математики. - Баку, 2009

48. Игнатов В. П. Основы нечеткого моделирования процессов проектирования.

- М.: Компания Спутник+, 2000. - 187 с.

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

50. Кантор М. Управление программными проектами. Практическое руководство по разработке успешного программного обеспечения. Пер. с англ. — М.: Вильяме, 2002. - 380 с.

51. Кини Р. Д., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещением. М.: Радио и связь, 1981.

52. Корячко В.П., Таганов А.И., Таганов P.A. Монография

53. Корячко 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.

54. Кофман A.B. Введение в теорию нечетких множеств/ Пер с фр. - М.:Радио и связь, 1982.-432 с.

55. Кузнецов В.И. Принятие ответственных решений в условиях риска и неопределенности. - Саратов: СГТУ, 1997. - 75с.

56. Кулиев Р.И. Принятие решений в условиях неопределенности: Учеб. пособие. - Баку: Азинефтехим, 1987. - 53 с.

57. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. -СПб.: БХБ-Петербург, 2003. - 736 с.

58. Леффингуэлл Д., Уидриг Д. Принципы работы с требованиями к программному обеспечению. Унифицированный подход. Пер. с англ. - М.: Вильяме, 2002. -430 с.

59. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / Пер. с англ.

- М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 416 с.

60. Малышев Н.Г., Берштейн JI.C., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 136 с.

61. Мелихов А. Н., Бернштейн J1. С. Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.

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

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

64. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / под. ред. Р.Ягера. - М.: Радио и связь, 1986. - 312 с.

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

66. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. - М.: МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2009. - 432 с.

67. 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.

68. 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.

69. Ротштейн 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.

70. Ротштейн А.П., Кузнецов П.Д. Проектирование бездефектных человеко-машинных технологий. К.: Техника, 1992 - 180 с.

71. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Нечеткая надежность алгоритмических процессов. -Винница: Континент-Прим, 1997. - 142 с.

72. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации. - Винница: Континент-Прим, 2004. - 270 с.

73. Ротштейн А.П., Кательников Д.И. Идентификация нелинейных объектов нечёткими базами знаний // Кибернетика и системный анализ, 1998. - №5. - С. 5361.

74. РутковскаяД., Пилиньский М., Рутковский J1. Нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткие системы: Пер. с польск. И.Д.Рудинского. - М.: Горячая линия-Телеком, 2004. - 452 с.

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

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

77. Гильман Д.В. Использование нечеткого вероятностного графа для оценки показателя надежности проекта. // В сборнике научных трудов 15 Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». - Рязань, 2010. С.

78. Гильман Д.В. Формализация процесса оценивания рисков программного проекта по характеристикам качества в условиях нечеткости». // В сборнике научных трудов 15 Всероссийской научно-технической конференции «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». - Рязань, 2010. С.

79. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Задачи и методы нечеткой идентификации и нечеткого мониторинга процессных рисков проекта» //Сборник научных трудов VIII Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы современных наук», 2012 г., Пшемысль, Польша том 7, с. 15-19

80. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Подходы к нечеткой идентификации и анализу процессных рисков проекта» //Сборник научных трудов VIII Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы современных наук», 2012 г., Пшемысль, Польша том 5, с.26-30

81. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Аспекты нечеткой идентификации и анализа процессных рисков по стадиям жизненного цикла проекта» //Межвузовский сборник научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях» Рязань, 2012 г., с. 143-147

82. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Формализация задач мониторинга процессных рисков по стадиям жизненного цикла проекта» //Межвузовский сборник научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях» Рязань, 2012 г., с. 147-153

83. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Задачи и алгоритмы структурной оптимизации процессов проекта по критериям риска» //Межвузовский сборник научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях» Рязань, 2012 г., с. 153158

84. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Задачи и методы нечеткого управления рисками программного проекта» //Научно-технический журнал «Системы управления и информационные технологии» №2(48) Москва-Воронеж 2012 с.79-83

85. Модель нечеткого анализа процессных рисков программного проекта в условиях неопределенности

86. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Способ идентификации интегрального риска процессов программного проекта в условиях нечеткости» // сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности» Тамбов, 31 января 2013 г., с. 140-141

87. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Формализация процедур аттестации зрелости процессов программных проектов методами теории нечетких множеств» // сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности» Тамбов, 31 января 2013 г., с.141-142

88. Таганов А.И., Гильман Д.В. «Алгоритмы определения рейтинга процессов на основе формализмов нечетких множеств и нечетких графов» // сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы в научной работе и образовательной деятельности» Тамбов, 31 января 2013 г., с.138-140

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

90. Таганов А.И. Анализ и классификация рисков проекта методами нечеткой классификации // Научно-технический журнал «Информационные технологии моделирования и управления». - Воронеж «Научная книга», 2010. - С. 455-461.

91. Таганов А.И. Модели, методы и инструментальные средства анализа и управления рисками на проектах сложных программных систем по характеристикам качества в условиях нечеткости // В межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях и образовании». - Рязань:РГРТУ, 2009.-С.96-106.

92. Таганов А.И. Нечеткие ситуационные модели принятия решений по характеристикам качества программного проекта // Материалы 15-й Международной науч. техн. конф. Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Часть2. - Рязань: РГРТУ, 2008. - С.26-28.

93. Таганов 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.

94. Таганов А.И. Современная методика анализа и сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества в условиях нечеткости // В межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях и образовании». - Рязань: РГРТУ, 2009. - С. 149-162.

95. Таганов 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.

96. Таганов А.И. Способ снижения размерности задачи анализа рисков программного проекта методами нечеткой классификации // Современные проблемы информатизации в моделировании и социальных технологиях: Сб. трудов. Вып. 15 / Под ред. д.т.н., проф. О.Я.Кравца. - Воронеж: «Научная книга», 2010. -С. 290291.

97. Таганов А.И., Абакумова Е.Е. Информационное обеспечение электронной образовательной среды «Модели и методы интеллектуальной технологии проектирования нечетких систем» // В межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в образовании». - Рязань: РГРТУ, 2008. - С.38-41.

98. Таганов А.И., Абакумова Е.Е. Модели и методы интеллектуальной технологии проектирования нечетких систем // В межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии в научных исследованиях и образовании». - Рязань: РГРТУ, 2009. - С.45-49.

99. Таганов А.И., Леуцкий A.A., Фомичев А.Н Принципы нечеткого анализа рисков алгоритмических процессов // Материалы 15-й Международной науч. техн. конф. Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Часть2. - Рязань: РГРТУ, 2008. - С.5-7.

100. Таганов А.И., Таганов P.A. Идентификация рисков качества программного проекта в условиях неопределенности // Научная сессия МИФИ-2003. Сборник научных трудов.Т.2 «Технология разработки программных систем». - М.: МИФИ, 2003.

101. Таганов А.И., Таганов Р.А Многокритериальная оптимизация рисков качества проекта программных средств в условиях неопределенности // В сб: Материалы Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». - Рязань: РГРТА.2001. - С. 33-35.

102. Таганов 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.

103. Таганов А.И., Таганов P.A. Разработка математических методов поддержки мониторинга рисков качества в условиях неопределенности сложных программных проектов // Рязан. гос. радиотехн. акад. - Рязань, 2001. - 32 е.: Ил. - Библиогр. 28 назв. - Рус. - ДО 8915 от 05.11.06.02 Деп. в ВИМИ.

104. Таганов 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.

105. Таганов 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.

106. Таганов 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.

107. Таганов А.И., Таганов P.A., Фомов О.П. Управление рисками программных проектов на основе модели зрелости возможностей CMMI. // Межвуз. сб. научных трудов «Информационные технологии и телекоммуникации в образовании и науке». - Рязань: РГРТА, 2005. - С. 107- 121.

108. Таганов А.И., Хохлова A.C., Таганова Е.А. Методологические вопросы усовершенствования процессов предприятия в соответствии с моделью интеграции моделей зрелости возможностей. // Журнал «Известия Белорусской инженерной академии» № 1 (15)/1, 2003. - С. 107 - 118.

109. Фатрелл 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.

110. Халл Э., Джексон Д., Дик Д. Разработка и управление требованиями: практическое руководство пользователя. - Telelogic UK Ltd., Oxford, UK, 2005. - 345 с.

111. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. -Винница: Континент_Прим, 2003. - 198 с.

112. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

113. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. Пособие. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 320 с.