Многокритериальная оптимизация отказоустойчивой программой архитектуры специализированными эволюционными алгоритмами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Шеенок, Дмитрий Александрович

• Шеенок, Дмитрий Александрович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Шеенок, Дмитрий Александрович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 РАЗРАБОТКА СЛОЖНЫХ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ

1.1 Проектирование программного обеспечения

1.2 Модели надёжности программного обеспечения

1.3 Модели оценки стоимости программного обеспечения

1.4 Планирование трудозатрат на разработку надёжного программного

обеспечения

Выводы

2 МОДЕЛЬ ОТКАЗОУСТОЙЧИВОЙ АРХИТЕКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

2.1 Исходная модель архитектуры программного обеспечения

2.2 Модификация модели архитектуры программного обеспечения

Выводы

3 ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

3.1 Задача оптимизации отказоустойчивой программной архитектуры

3.2 Генетический алгоритм многокритериальной безусловной оптимизации программной архитектуры

3.3 Генетический алгоритм многокритериальной условной оптимизации ..81 Выводы

4 СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ О ВЫБОРЕ ОПТИМАЛЬНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

4.1 Описание программной системы «GA optimization software architecture»

4.2 Применение системы и анализ результатов

4.3 Методика применения генетического алгоритма на этапе

архитектурного проектирования

2

Выводы

5 МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ТРУДОЗАТРАТ НА РЕАЛИЗАЦИЮ

ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ

5 Л Описание методики оценки затрат программных систем

5.2 Применение методики и анализ результатов

Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Акт об использовании результатов исследования

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Многокритериальная оптимизация отказоустойчивой программой архитектуры специализированными эволюционными алгоритмами»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. Проблема обеспечения качества программного обеспечения (ПО) сложных информационно-управляющих систем исследовалась рядом российских и зарубежных ученых.

Качество конечного программного продукта, поставляемого на открытый рынок или заказчику, является определяющим фактором для успеха и конкурентоспособности предприятий, занятых в данной сфере. Одним из основополагающих показателей качества системы является надёжность её функционирования. Недостаточная надёжность сложных программных средств может нанести ущерб, значительно превышающий положительный эффект от их применения в таких критических областях как управление движением, технологические процессы, оборона, медицина, финансовые операции, космические технологии. При функционировании таких систем недопустимы программные сбои. Это повлияло на развитие и применение стандартов, методов и инструментов автоматизации процессов программной инженерии, которые могут обеспечить проектирование программных архитектур с заданными высокими показателями надёжности. Одним из эффективных и дорогостоящих подходов обеспечения надёжности программных систем является методология избыточности.

Однако чрезмерно высокие требования к надёжности программного обеспечения для подобных систем принципиально не могут быть выполнены вследствие реальных ограничений на все виды ресурсов: бюджет, время разработки, производительность вычислительных систем.

Поэтому при проектировании надёжного программного обеспечения возникает проблема поиска оптимального варианта архитектуры, соответствующего наибольшей надёжности будущей системы при допустимых затратах на её разработку. Учитывая сложность и размеры современных программных систем, для решения данной задачи требуется развитие модельно-алгоритмического аппарата, позволяющего автоматизировать этап архитектурного проектирования.

Работы в данной области требуют больших затрат, однако современные масштабы программных разработок и внедрения информационно-управляющих систем не оставляют сомнений в экономической целесообразности, своевременности и актуальности поставленных в диссертации задач.

В связи этим, возникает техническая проблема, заключающаяся в разработке системы поддержки принятия решения о выборе эффективных характеристик отказоустойчивой архитектуры проектируемой программной системы. Это требует развития модельно-алгоритмического обеспечения, методов и средств анализа надёжности и трудоемкости сложных программных средств, что является научной проблемой.

Предметом исследования является генетический алгоритм оптимизации отказоустойчивой программной архитектуры.

Объектом исследования является отказоустойчивая архитектура сложных программных систем.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности проектирования отказоустойчивых программных систем за счет многокритериальной оптимизации характеристик архитектуры, при ограничениях на надёжность функционирования системы и трудозатраты на её разработку.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- проанализировать проблему оценки надёжности программного обеспечения и затрат трудовых ресурсов на её обеспечение;

- модифицировать модель надежности архитектуры ПО сложных информационно-управляющих систем для учета введения программной избыточности и трудозатрат на её реализацию;

- разработать генетический алгоритм многокритериальной условной оптимизации, позволяющий найти оптимальные характеристики архитектуры ПО с заданными ограничениями по надёжности, трудозатратам на реализацию и среднее время выполнения отдельных архитектурных компонентов;

- реализовать систему поддержки принятия решений о выборе

оптимальной архитектуры программного обеспечения;

5

— применить реализованную программную систему при решении тестовых и реальных практических задач проектирования архитектуры ПО;

- разработать и апробировать методику оценки затрат на реализацию системы с учетом введения программной избыточности и затрат на отдельные этапы жизненного цикла ПО.

Методы исследования. При выполнении работы использовались методы прикладного системного анализа, методы оценки стоимости разработки программного обеспечения, элементы теории вероятностей, теория надёжности программного обеспечения, методология мультиверсионного проектирования отказоустойчивого программного обеспечения, методы эволюционных вычислений, методология разработки программного обеспечения.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Модифицирована модель надёжности архитектуры программного обеспечения сложных информационно-управляющих систем, отличающаяся учетом введения программной избыточности различными методами, позволяющая рассчитать трудозатраты на реализацию компонентов и среднее время выполнения программных модулей.

2. Предложен новый оператор кроссинговера в генетическом алгоритме, отличающийся от известных учетом связи между генами, и позволяющий задавать вероятность разрыва хромосомы между ними.

3. Впервые разработан генетический алгоритм многокритериальной условной оптимизации, позволяющий осуществлять поиск эффективных характеристик отказоустойчивой программной архитектуры с учетом ограничений на коэффициент готовности системы, трудозатраты на реализацию и среднее время выполнения отдельных модулей.

Теоретическая значимость результатов диссертационного исследования состоит в разработке нового эволюционного алгоритма для многокритериальной условной оптимизации отказоустойчивой программной архитектуры и модифицированного оператора кроссинговера с заданной вероятностью выбора точки разрыва связанных генов.

Результаты, полученные при выполнении диссертационной работы, создают теоретическую основу для разработки моделей, методов и алгоритмов, направленных на повышение эффективности процессов разработки и модернизации программных систем.

Практическая ценность. Разработанная в результате работы над диссертацией программная система позволяет экономить время и вычислительные ресурсы при выборе оптимального варианта проектируемой программной архитектуры по критериям надёжности и трудоемкости, а также осуществлять поиск оптимальных решений по модернизации архитектур уже существующих программных систем.

Предложен подход к прогнозированию затрат и надёжности проектируемых программных компонентов, с использованием зависимости надёжности функциональных точек и трудозатрат на её достижение.

Разработана методика оценки затрат на все этапы жизненного цикла реализации или модернизации отказоустойчивых программных систем.

Достоверность полученных результатов подтверждается тестированием и оценкой результатов применения разработанной системы в реальных проектах, согласованностью расчетных и экспериментальных данных, корректностью выполненных математических выкладок.

Реализация результатов работы. Разработанные на основе модифицированной модели надёжности архитектуры и нового генетического алгоритма программные системы зарегистрированы в Роспатенте, что делает их доступными широкому кругу специалистов по системному анализу, архитектурному проектированию и планированию разработки сложных информационных систем.

Разработанная программная система внедрена в компании ООО «Сибирские интеграционные системы» и используется при модернизации программного обеспечения информационной системы Пенсионного Фонда Российской Федерации.

Результаты диссертационного исследования, разработанные алгоритмы и программная система используются при проведении занятий по дисциплинам «Алгоритмы и структуры данных», «Управление данными», «Технология автоматизированного проектирования информационных систем» в Красноярском институте железнодорожного транспорта.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Модифицированная модель надёжности архитектуры программного обеспечения позволяет учитывать введение программной избыточности различными методами, трудозатраты на реализацию компонентов, и среднее время выполнения программных модулей.

2. Применение модифицированного оператора кроссинговера с заданной вероятностью разрыва связанных генов, повышает эффективность генетического алгоритма оптимизации.

3. Генетический алгоритм многокритериальной условной оптимизации отказоустойчивой программной архитектуры позволяет осуществлять поиск эффективных характеристик архитектуры программного обеспечения.

Апробация работы. Результаты проведенных исследований докладывались в период 2011-2013 гг. на 9 конференциях различного уровня, в том числе:

- XV научно-техническая конференция КрИЖТ ИрГУПС (Красноярск,

2011);

- Вторая межвузовская научно-практическая конференция «Транспортная инфраструктура Сибирского региона» (Иркутск, 2011);

- VIII Международная заочная научно-практическая конференция «Актуальные вопросы технических, экономических и гуманитарных наук» (Георгиевск, 2012);

- IV Международная научная конференция «Актуальные вопросы современной науки» (Санкт-Петербург, 2012);

- Международная научно-практическая конференция «Логистические системы в глобальной экономике» (Красноярск, 2013);

- XI международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, 2013);

- VIII Международная научно-практическая конференция «Техника и технология: новые перспективы развития» (Москва, 2013);

- I Международная конференция «Научные аспекты инновационных исследований» (Самара, 2013).

- Международная научно-практическая конференция «The Strategies of Modern Science Development» (Елм, США, 2013).

Диссертационная работа в целом обсуждалась на научных семинарах кафедры «Математика и информатика» Красноярского института железнодорожного транспорта (2010-2012 гг.) и кафедры «Системный анализ и исследование операций» Сибирского государственного аэрокосмического университета (2012-2013 гг.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 20 работ, среди которых 6 статей в журналах, входящих в перечень ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.

1 РАЗРАБОТКА СЛОЖНЫХ ОТКАЗОУСТОЙЧИВЫХ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ

1.1 Проектирование программного обеспечения

Разработка отказоустойчивого программного обеспечения является отдельным аспектом разработки надёжных информационно-управляющих систем. В таких областях как производство, транспорт, финансы, оборона и медицина, сбой в работе программного обеспечения может привести к катастрофическим последствиям. Поэтому одной из основных задач при разработке программного обеспечения является создание таких алгоритмов и методов разработки ПО, которые могут обеспечить устойчивость всей системы к программным и аппаратным сбоям [76, 81].

Решению данной проблемы посвящены исследования, таких ученых как Авижиенис [89-90], Майерс [35], Боэм [93, 95, 96], Луи [106, 107], Дилон [17], Берман [91], Липаев [28-34], Ковалев [20-25], Орлов [40], Черкесов [61] и других.

Разработка таких систем требует большего вклада временных, трудовых и финансовых ресурсов. Поэтому в разработке высокобюджетных программных систем для применения в критически важных областях большую роль играет предварительная оценка затрат. Расхождение планируемых и фактических затрат может привести не только к срыву сроков сдачи продукта, но и к серьезным финансовым потерям, судебным искам со стороны заказчика и даже к банкротству компании разработчика.

Фаза архитектурного проектирования программного обеспечения

В современных методологиях разработки программного обеспечения выделяют этап проектирования программной архитектуры. Уже при формировании требований к программному продукту начинается проектирование его архитектуры. Системный архитектор определяет общую структуру каждого

10

архитектурного представления, декомпозицию представлений и интерфейсы элементов системы, которые будут взаимодействовать между собой. Таким образом, происходит разбиение большой системы на более мелкие части (модули) в соответствии с определенным уровнем абстракции. При этом границы архитектурного компонента определяются по-разному в зависимости от архитектурного подхода и степени подробности описания архитектуры [71].

В модульном подходе к построению программной системы, как правило, используется иерархическая структура взаимодействия её модулей. Иерархическая схема программного обеспечения показывает структуру связей между модулями системы. Иерархическая структура системы характеризуется вертикальным управлением, когда модули верхнего уровня координируют работу модулей нижнего уровня. Также действия модулей верхнего уровня зависят от информации, полученной в результате функционирования модулей нижних иерархических уровней. Таким образом, сверху вниз идут в основном управляющие воздействия, а снизу вверх - информация о результатах соответствующего выполнения или расчетов. Число архитектурных уровней в модели архитектуры программной системы зависит от особенностей конкретного проекта программной системы.

Для соблюдения требований к надёжности проектируемой программной

системы необходимо уже на стадии архитектурного проектирования детально

прорабатывать набор связей между компонентами и устанавливать иерархию их

взаимодействия. Если на данном этапе будет допущена ошибка проектирования,

то её исправление потребует большого количества ресурсов. Компоненты,

которые предполагается использовать наиболее часто или компоненты, связанные

с множеством других компонентов, будут оказывать наибольшее влияние на

надёжность проектируемой системы. Взаимосвязи компонентов позволяют

распространяться сбою из компонента, в котором он произошел, к другим

компонентам. Интенсивность обнаружения отказов во время разработки

отдельного программного компонента зависит от эффективности процесса его

тестирования. Для снижения вероятности сбоя в таких компонентах также

11

применяется введение программной избыточности, которое заключается в использовании разнообразия в методах или технологиях разработки [45].

При выборе того или иного варианта построения архитектуры отказоустойчивой программной системы руководствуются критериями надёжности и трудозатрат на реализацию системы с заданной надёжностью. Очевидно, что положения этих критериев противоречат друг другу, так как система с большей надёжностью требует больших затрат ресурсов.

Основные понятия и причины программных сбоев

Для обеспечения отказоустойчивой работы программно-технического комплекса (ПТК) в целом, необходимо обеспечить достаточный уровень отказоустойчивости составляющих его узлов. Таким образом, необходимо обеспечить:

- надёжность программного обеспечения;

- надёжность серверов;

- надёжность оборудования;

- бесперебойную подачу электропитания и соответствие её предельно допустимым нормам;

- отказоустойчивую и помехозащищенную структурированную кабельную систему;

- необходимый уровень подготовки персонала использующего ПТК;

- регламентное техническое обслуживание ПТК;

- оперативную и квалифицированную техническую поддержку.

Обеспечение надёжности программного обеспечения информационной

системы является более сложной задачей, чем обеспечение надёжности аппаратного обеспечения так как [18, 70]:

- элементы ПО не стареют при длительной эксплуатации;

- число вариантов использования ПО значительно больше числа вариантов использования аппаратуры;

- в ПО гораздо проще вносить исправления и дополнения, чем в аппаратуру, но при внесении исправлений могут быть внесены дополнительные ошибки.

Методы обеспечения отказоустойчивости программного обеспечения

На практике существует два дополняющих друг друга подхода, используемых при разработке отказоустойчивого программного обеспечения информационно-управляющих систем [7]:

1. Предотвращение сбоев. В процессе проектирования и реализации программных систем используются такие технологии разработки ПО, которые сводят к минимуму вероятность ошибки оператора и позволяют найти системные ошибки до того, как система будет запущена в промышленную эксплуатацию. Предотвращение сбоев, фактически, означает, что заказчику будет поставлена программная система, в которой вероятность возникновения сбоя сведена к нулю. Это достигается с помощью статических и динамических методов тестирования, которые позволяют обнаружить ошибки и исправить их до начала эксплуатации системы. Однако, при уменьшении количества ошибок в программе стоимость обнаружения новых ошибок возрастает экспоненциально. Это значит, что обеспечить необходимый уровень надёжности достаточно сложной программной системы только за счет тестирования практически невозможно.

2. Устойчивость к сбоям. Программная система проектируется таким образом, чтобы дать возможность обнаружить и исправить ошибки, обрабатывая некорректное поведение системы до того, как это приведет к её отказу. Устойчивость к сбоям подразумевает наличие в системе возможности обработки ошибок отдельных модулей в процессе их исполнения.

Существует несколько подходов, которые позволяют обеспечить функционирование программной системы при наличии в ней ошибок [6, 35]:

1. Методы отступления, которые применяются, когда системе важно корректно закончить работу. Например, если сбой возникает в системе,

управляющей технологическими процессами [56, 62], и в результате эта система выходит из строя, то может быть выполнен специальный фрагмент программы, обеспечивающий безаварийное завершение всех управляемых системой процессов.

2. Методы изоляции ошибок, основное назначение которых предотвратить распространение последствий ошибок на другие компоненты системы. Таким образом, в системе сбои могут возникать, но они изолируются. При этом происходит отключение отдельных функций, а оставшаяся часть системы остается работоспособной.

3. Применение отказоустойчивых программных архитектур. Такие архитектуры предполагают использование избыточного количества версий компонентов программного обеспечения и применение блока проверки допустимости выполнения версий компонента или алгоритма сравнения результатов выполнения.

При проектировании программных систем с высокими требованиями к готовности, в том числе систем реального времени, которые должны выполнить свои функции в полном объеме и ни в коем случае не останавливаться, методы отступления и изоляции ошибок не применимы. Для достижения устойчивости к сбоям таких систем наиболее эффективным является применение отказоустойчивых программных архитектур.

Мультиверсионное проектирование программного обеспечения

Одной из наиболее перспективных и положительно зарекомендовавших себя методологий обеспечения высокой надёжности программного обеспечения является введение программной избыточности. Но простое дублирование компонентов, как при аппаратном резервировании, недопустимо, так как в отличие от аппаратуры, программные ошибки имеют внутреннюю природу и при дублировании не исчезнут. При введении программной избыточности возникновение сбоя в функционально эквивалентных модулях (версиях) на одних

и тех же входных данных происходит в различных точках его исполнения [39, с. 34].

Создание функционально-эквивалентных, но, тем не менее, разных модулей может быть достигнуто при разработке версий одного модуля разными специалистами или применением разных языков программирования. Программную избыточность используют для разработки компонентов, к которым происходит наиболее частое обращение, или результаты работы которого участвуют в критически важных циклах управления [16].

Разнообразие может быть в следующем:

- квалификация и опыт разработчиков;

- алгоритмы и структуры данных;

- языки программирования;

- инструментальные средства программирования и среды проектирования (включая компиляторы);

- методы тестирования.

Существует два основных подхода к реализации мультиверсионности программного модуля. Первый подход NVP (N-version programming — мультиверсионное программирование) [53, 89-90, 106-107] был предложен ученым А. Авижиенисом в 1985 г. При этом подходе версии выполняются параллельно (рисунок 1). Результат их работы определяется с помощью какого-либо алгоритма голосования.

Рисунок 1 - Схема работы при методе NVP

Алгоритмы голосования могут быть различными в зависимости от задачи. Обычно используется выбор результата по абсолютному большинству (если эквивалентных выходов больше половины) или по согласованному большинству (если есть самая большая группа эквивалентных выходов) [37]. При этом выходные значения являются идентичными при заданной погрешности.

Второй подход RB (Recoveiy Block - блок восстановления) [53, 88, 106-108, 110-111, 113-114, 118, 121] был предложен ученым Б. Ренделом в 1975 г. При этом подходе каждый критичный программный компонент содержит множество версий вычислительного модуля. Также содержит приемочный тест, который проверяет работу версий, и подпрограмму, которая по результатам выполнения теста либо принимает результаты вычисления, либо запускает их повторно, но уже с помощью другой версии вычислительного модуля (рисунок 2).

Рисунок 2 - Схема работы при методе RB

Также применяются гибридные методы введения программной избыточности [106, 121]:

1. CRB - согласованный блок восстановления {consensus RB). Данный подход был предложен ученым Китом Скоттом в 1987 г. Если происходит сбой в алгоритме голосования, или алгоритм голосования не может выбрать результат, то модуль продолжает работу по схеме блока восстановления.

2. NSCP (N-self checking programming) или NVP с самоконтролем. Данный подход был предложен ученым Жан-Клодом Лапри в 1987 г. Приемочный тест играет роль фильтра. Также используется соответствующий алгоритм

голосования, учитывающий, что в некоторых версиях результат может быть не приемлемым.

1.2 Модели надёжности программного обеспечения

Программное обеспечение применяется во многих областях жизнедеятельности человека и в зависимости от того, в какой области оно применяется, зависят требования к надёжности его функционирования. Например, вероятность безотказной работы бортовой системы управления космическим зондом должна составлять не менее 0.9999 [12]. Поэтому такие характеристики надёжности как вероятность безотказной работы ПО, интенсивность отказов ПО и другие необходимо оценивать.

Существующие модели оценки надёжности позволяют произвести оценку качественных показателей программного обеспечения на основании данных, полученных при тестировании.

Все модели надёжности подразделяются на аналитические и эмпирические.

Аналитические модели позволяют измерить и оценить количественные показатели надёжности, основываясь на данных о поведении программы в процессе её тестирования.

Эмпирические модели основаны на анализе структурной особенности программного обеспечения. В них рассматривается зависимость показателей надёжности от количества межмодульных связей, циклов в модулях и т.д. Эмпирические модели включены в классификационную схему, так как они позволяют выявить взаимосвязь между сложностью автоматизированных систем обработки данных и их надёжностью. Эти модели используются на этапе проектирования ПО, когда осуществляется разбиение будущей системы на модули и известна общая структура системы.

Аналитические модели оценки надёжности могут быть динамическими и статическими. В динамических моделях появление отказов в программе рассматривается в течение времени. В статических моделях появление отказов не

связывается с течением временем, а учитывается только зависимость числа обнаруженных ошибок от числа тестовых прогонов или зависимость числа обнаруженных ошибок от характеристик области входных данных.

Для использования динамических моделей в процессе тестирования должны фиксироваться данные о появлении отказов во времени. Если фиксируются интервалы времени между отказами, то может быть получена зависимость интенсивности отказов от времени. Также может фиксироваться только количество отказов за произвольный интервал времени.

Динамические модели надёжности

В модели оценки надёжности Ьа Рас1и1а предусматривается проведение тестирования за т этапов. По завершению каждого этапа тестирования в программное обеспечение вносятся изменения по исправлению обнаруженных ошибок. Возрастающая функция надёжности рассчитывается исходя из числа ошибок, обнаруженных на каждом этапе тестирования. Надёжность программы во время г-го этапа равна:

Л(0 = /?(«>)-4,

I

где .К(со) - предельная надёжность программы; А - параметр роста надёжности. Эти неизвестные величины предлагается находить по системе уравнений:

¿й^-тЬ

< ,=1 V / '

^НГ, А (Л 1

> —-'--Щоо) + — • - =0.

где 5, - число тестых прогонов; т, — число отказов, во на г-м этапе тестирования.

Найденный по этой модели показатель /?(/) является надёжностью функционирования программы на г-м этапе тестирования. Данная модель является прогнозной и позволяет вычислить вероятность безотказной работы программы на следующих этапах выполнения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шеенок, Дмитрий Александрович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алиев, Х.Р. Комбинированная модель оценки разработки программного обеспечения на основе СОСОМО II и Functional Point, Спб.: журнал «Научно-технические ведомости СПБГПУ» 2009 г. 117 с.

2. Антамошкин, А.Н., Ковалев И.В. Определение оптимальной структуры мультиверсионного программного обеспечения при ограничениях по времени и стоимости [Текст]/ Антамошкин А.Н., Ковалев И.В. - Вестник CAA. № 1, 2000. С.

3. Ахмедов, P.M. Автоматизированные системы управления воздушным движением: Новые информационные технологии в авиации: Учеб. Пособие / P.M. Ахмедов, A.A. Бибутов, A.B. Васильев и др.; Под ред. С.Г. Пятко и А.И. Красова. СПб: Политехника, 2004, 446 с.

4. Бахтизин, В.В. Учебное пособие по дисциплине Надежность программного обеспечения, Минск, 2007.

5. Баценко, Д.В. Классификация параметров стоимости модели постархитектуры. - Мат. Конф. «1нженер1я програмного забезпечення 2005». -НАУ. - 2005. - С. 51-56.

6. Благо датских, В. А. Стандартизация разработки программных средств [Текст] / В.А. Благодатских, В.А. Волнин, К.Ф. Поскакалов ; под ред. О.С. Разумова. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 288 с.

7. Богатырев, В.А. К повышению надежности вычислительных систем на основе динамического распределения функций / В.А. Богатырев // Изв. Вузов. Приборостроение. № 4, 1981.

8. Борисенко, М.Л., Использование нечеткой модели при оптимизации характеристик программных средств с помощью многокритериального генетического алгоритма: Дис. Канд. Техн. Наук: Москва, 2002 — 153 с.

9. Василенко, Н.В., Макаров В.А. Модели оценки надежности программного обеспечения. // Вестник НГУ. 2008. № 28. С. 126-132.

10. Василенко, Ю.Н. Алгоритмические методы оценки программного обеспечения. - Мат. Конф. «1нженер1я програмного забезпечення 2005». - НАУ. -2005.-С. 42-51.

11. Вороновский, Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. X.: ОСНОВА, 1997.

12. Гагарина, Л.Г. Технология разработки программного обеспечения: учебное пособие [Текст] / Л.Г. Гагарина , Е.В. Кокорева, Б.Д. Виснадул ; под ред. Л.Г. Гагариной. - М.: ИД "Форум": ИНФРА-М, 2008. - 400 с.

, 13. Галушин, П.В. Асимптотический вероятностный генетический алгоритм дискретной оптимизации // П.В. Галушин, О.Э. Семёнкина // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. Академика М.Ф. Решетнева. № 5 (38). - 2011. - С. 25-29.

14. Глазова, М.А., Моделирование стоимости разработки проектов в ИТ-компаниях: Дис. Канд. Экон. Наук: Москва, 2008 - 205 с

15. Гуменникова, A.B., Адаптивные поисковые алгоритмы для решения сложных задач многокритериальной оптимизации: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2006 - 129 .

16. Дегтерев, A.C. Архитектурная надежность программного обеспечения информационно-телекоммуникационных технологий / A.C. Дегтерев, М.А. Русаков// Сборник материалов всероссийской заочной электронной конференции «Приоритетные направления развития науки, технологий и техники» (Москва, март 2005 г.).- М.: РАЕН, 2005. С. 161-162.

17. Дилон, Б. Инженерные методы обеспечения надежности систем / Б. Дилон, И. Сингх. - М.: Мир, 1984. - 318 с.

18. Ильенкова, С. Д. Управление качеством. Учебник [Текст] / С.Д. Ильенкова, Н.Д. Ильенкова, С.Ю. Ягудин и др.; Под ред. С.Д. Ильенковой. - М.: ЮНИТИ, 1998,- 198 с.

19. Инге-Вечтомов С.Г. Генетика с основами селекции: Учеб. Для биолог. Спец. Ун-тов. - М.: Высш. Шк., 1989. - 591 с.

20. Ковалев, И.В. Многоатрибутивная модель формирования гарантоспособного набора проектов мультиверсионных программных систем / И.В. Ковалев, Р.Ю. Царев; Вестник НИИ СУВПТ. - Вып.7. - Красноярск: НИИ СУВПТ, 2001.-С. 129-137.

21. Ковалев, И.В. Модели поддержки многоэтапного анализа надежности программного обеспечения автоматизированных систем управления/ И.В. Ковалев, Р.Ю. Царев, М.А. Русаков, М.Ю. Слободин// Проблемы машиностроения и автоматизации-№ 2, 2005 - С. 73-81.

22. Ковалев, И.В. Мультиверсионный метод повышения программной надежности информационно-телекоммуникационных технологий в корпоративных структурах / И.В. Ковалев, Р.В. Юнусов; Телекоммуникации и информатизация образования. 2003. №2, С. 50-55.

23. Ковалев, И.В. Надежностная оценка информационных технологий при комплексной автоматизации управления предприятием/ И.В. Ковалев, М.А. Русаков, М.Ю. Слободин // Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики: Сб. материалов международной научной конференции/ ВУиТ. -Тольятти, 2005. - С. 131-136.

24. Ковалев, И.В. Надежность архитектуры программного обеспечения телекоммуникационных технологий / И.В. Ковалев, Н.В. Василенко, Р.В.Юнусов; Международная научная конференция Telematica'2001, Санкт-Петербург, 2001-С. 23-24.

25. Ковалев, И.В. Оптимальное проектирование мультиверсионных систем управления / И.В. Ковалев, A.A. Попов, A.C. Привалов. — Доклады НТК с международным участием «Информационные технологии в инновационных проектах» . - Ижевск: ИжГТУ, 2000. - С. 24-29.

26. Крыжановская, A.A. Использование программ для ЭВМ - деятельность, создающая повышенную опасность для окружающих [Текст]/ Журнал российского права. - М.: Норма, 2004, № 6. - с. 78-87

27. Лазарев, В.М., Свиридов А.П. нейросети и нейрокомпьютеры. Монография. - М.: 2011. - 131 с.

28. Липаев, B.B. Анализ и сокращение рисков проектов сложных программных средств. Москва: НПО Синтег, 2005.

29. Липаев, В.В. Методы обеспечение качества крупномасштабных программных средств. М.: РФФИ. СИНТЕГ, 2003.

30. Липаев, В.В. Надежность программных средств. - М.: СИНТЕГ, 1998.

31. Липаев, В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. Изд. Второе переработанное и дополненное. М.: СИНТЕГ, 2002.

32. Липаев, В.В. Сопровождение и управление конфигурацией сложных программных средств. - М.: СИНТЕГ, 2006, 372 с.

33. Липаев, В.В. Технико-экономическое обоснование проектов сложных программных средств. М.: СИНТЕГ, 2004.

34. Липаев, В.В. Экономика производства сложных программных продуктов. М.:СИНТЕГ, 2008. 432 стр.

35. Майерс, Г. Надежность программного обеспечения [Текст] / Г. Майерс; перевод с англ. Ю.Ю. галимова; под ред. В.Ш. Кауфмана. - М.: Мир, 1980. - 360 с.

36. Меламед, А.Я., Методы оценки трудоемкости разработки программного обеспечения корпоративных информационных систем: Дис. Канд. Техн. Наук: Москва, 2006 137 с.

37. Морозов, В.А. Модификация алгоритма голосования NVP-CV для одного вида матриц согласования [Текст] / В.А. Морозов // Вестник СибГАУ. -2007.-№ 1. - С.81-87.

38. Назаров, A.B., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем — СПб.: Наука и Техника, 2003. — 384с.

39. Новой, A.B., Система анализа архитектурной надежности программного обеспечения.: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2011 - 131 с.

40. Орлов, С.А., Технологии разработки программного обеспечения: Учебник / С. Орлов. - СПб.: Питер, 2002. - 464 с

41. Основная программа по администрированию // Издание Пенсионного Фонда Российской Федерации «Я работаю в ПФР». - 2011. - с. 4 [Электронный ресурс]. URL: http://files.pfrf.ru/userdata/presscenter/gazeti/201 l/gaz_co_201110.pdf (дата обращения: 15.03.2013).

42. Панченко, Т.В. Генетические алгоритмы [Текст]: учебно-методическое пособие / под ред. Ю.Ю. Тарасевича. - Астрахань: Издательский дом «Астраханский университет», 2007. - 83 с.

43. Привалов, A.C., Система формирования гарантоспособной программной архитектуры для АСУ ТП: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2000. - 150 с.

44. Раводин, О.М. Надежность, контроль и диагностика ЭВС и программного обеспечения. Учебное пособие. [Текст]/ О.М. Раводин, Томск: ТМЦДО, 2006. - 159 с.

45. Русаков, М.А., Многоэтапный анализ архитектурной надежности в сложных информационно-управляющих системах: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2005 - 168 с.

46. Семенкин, Е.С. Коэволюционный алгоритм для задач условной и многокритериальной оптимизации // Семенкин Е.С., Сергиенко Р.Б. -Программные продукты и системы. - №4. - 2010. - С. 24-28.

47. Семенкин, Е.С. Оптимизация технических систем. Учебное пособие / Е.С. Семенкин, О.Э. Семенкина, С.П. Коробейников. - Красноярск: СИБУП, 1996. -284 с.

48. Сергиенко, Р.Б. Коэволюционный алгоритм для задач условной и многокритериальной оптимизации / Р.Б. Сергиенко, Е.С. Семенкин // Программные продукты и системы. - №4. - 2010. - С. 24-28.

49. Сергиенко, Р.Б., Автоматизированное формирование нечетких классификаторов самонастраивающимися коэволюционными алгоритмами: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2010 - 192 с.

50. Сидоров, H.A. Утилизация программного обеспечения, экономический аспект Кибернетика и системный анализ. - 1994. - № 3. - С 151-167.

51. Сидоров, H.A., Баценко Д.В., Василенко Ю.Н., Щебетин Ю.В., Иванова JI.H. Методы и средства оценки стоимости программного обеспечения. «Проблеми системного пщходу в економпц». - НАУ. - 2004. - № 7 - С. 113-118.

52. Сидоров, H.A., Модели, методы и средства оценки стоимости программного обеспечения. - Проблемы программирования. - НАНУ, - 2, 3. -2006.

53. Соммервилл, И. Инженерия программного обеспечения [Текст] / И. Соммервилл, 6-е издание. : пер. с англ. - М. : Издательский дом "Вильяме", 2002. 624 с.

54. Сопов, Е.А., Эволюционные алгоритмы моделирования и оптимизации сложных систем: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2004 - 129 с.

55. Спицын, В.Г., Цой Ю.Р. Представление знаний в информационных системах: учебное пособие. - Томск: Изд-во ТПУ, 2006. - 146 с.

56. Терсков, В.А, Цели и проблемы синтеза вычислительных систем, работающих в реальном масштабе времени. Международный симпозиум «Непараметрика 2000». - Красноярск: Сибирская аэрокосмическая академия, 2000. сс. 63-70.

57. Тэллес, М. Наука отладки [Текст] / М. Тэллес, Ю. Хсих ; пер. с англ. С. Лунин. - М. КУДИЦ-ОБРАЗ, 2003. - 560 с.

58. Хогланд, Г. Взлом программного обеспечения. Анализ и использование кода [Текст]/ Г. Хогланд, Г. Мак-Гроу, М.: Издательский дом "Вильяме", 2005. 400 с.

59. Хорошевский, В.Г. Инженерный анализ функционирования вычислительных машин и систем / М.: Радио и связь, 1987. - 256 с.

60. Царев, Р.Ю., Система многоатрибутивного формирования мультиверсионных программных средств отказоустойчивых систем управления: Дис. Канд. Техн. Наук: Красноярск, 2003. - 143 с.

61. Черкесов, Т.Н. Надежность аппаратно-программных комплексов - СПб.: Питер, 2005.

62. Шабалин, Н. Г. Автоматизированная система управления качеством технологических процессов на железнодорожном транспорте (АСУ КТП). М.: Железнодорожные технологии, 2004. 348 с.

63. Шеенок, Д.А. Анализ существующих моделей оценки стоимости разработки программного обеспечения // Электронное научно-практическое периодическое издание «Экономика и социум». Вып. 5. - 2012. - С. 931-939.

64. Шеенок, Д.А. Генетический алгоритм оптимизации программной архитектуры (Genetic Algorithm optimization software architecture): свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / Шеенок Д.А., Терсков В.А. -М.: Реестр программ для ЭВМ, 2013. Номер гос. per. №2013616165.

65. Шеенок, Д.А. Генетический алгоритм поиска оптимальной архитектуры программного обеспечения // Актуальные вопросы современной науки: Материалы IV международной научной конференции 14-15 декабря 2012 г. -2012. - С.62-68.

66. Шеенок, Д.А. Инструментальное средство проектирования оптимальной архитектуры отказоустойчивых программных систем // Программная инженерия. №6.-2013.-С. 20-26.

67. Шеенок, Д.А. Модификация модели программной архитектуры для многокритериальной условной оптимизации // Перспективы развития информационных технологий: Материалы XI международной научно-практической конференции. - 2013. - С.76-81.

68. Шеенок, Д.А. Оптимизация программной архитектуры при разработке информационной системы Пенсионного Фонда России // Информационные ресурсы России. №3. - 2013. - С. 30-33.

69. Шеенок, Д.А. Планирование трудозатрат при разработке надежных программных систем // Техника и технология: новые перспективы развития: Материалы VIII Международной научно-практической конференции (25.02.2013). -2013.-С. 46-50.

70. Шеенок, Д.А. Программная надежность автоматизированных систем управления технологическими процессами на железнодорожном транспорте // Транспортная инфраструктура Сибирского региона: Материалы второй межвузовской научно-практической конференции, 16-18 мая 2011 г. Иркутск. -том 1.-2011.-С. 244-248.

71. Шеенок, Д.А. Проектирование надежной архитектуры программного обеспечения финансово-управленческих систем // Актуальные вопросы технических, экономических и гуманитарных наук: Материалы VIII международной заочной научно-практической конференции, г. Георгиевск, 5-6 декабря 2012 г. - 2012. - С. 27-30.

72. Шеенок, Д.А. Система оценки затрат на модернизацию программного обеспечения (Evaluation System Labor): свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / Шеенок Д.А., Кукарцев В.В. - М.: Реестр программ для ЭВМ, 2013. Номер гос. per. №2013611112.

73. Шеенок, Д.А. Система расчета надежности программной архитектуры и трудозатрат (Software Architecture Reliability and Labor): свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / Шеенок Д.А., Терсков В.А. -М.: Реестр программ для ЭВМ, 2013. Номер гос. per. №2013616127.

74. Шеенок, Д.А. Формирование модели трудозатрат для функциональных точек программного обеспечения // Научные аспекты инновационных исследований: Материалы I Международной конференции г. Самара, 6-8 марта 2013 г.-Т.1.-2013.-С. 39-42.

75. Шеенок, Д.А., Жуков В.Г., Терсков В.А. Повышение надежности программного обеспечения сложных систем // Вестник СибГАУ. Вып. 5(45). -2012.-С. 28-33.

76. Шеенок, Д.А., Ильин Е.С., Терсков В.А. Проблемы использования вычислительных систем при управлении сложными технологическими процессами // Вестник КРО РИА: сб. научн. трудов. Вып. 1(27). - 2010. - С. 98103.

77. Шеенок, Д.А., Кукарцев B.B. Оптимизация программной архитектуры логистических информационных систем // Логистические системы в глобальной экономике: материалы Междунар. науч.-практ. конф. (14-15 марта 2013 г., Красноярск). Ч. 1. - 2013. - С. 138-145.

78. Шеенок, Д.А., Кукарцев В.В. Оценка затрат на модернизацию программного обеспечения критических по надежности систем // Вестник СибГАУ. Вып. 5(45). - 2012. - С. 62-65.

79. Шеенок, Д.А., Кукарцев В.В. Прогнозирование стоимости разработки систем с программной избыточностью // Известия Волгоградского государственного технического университета №14(117). - 2013. (Сер. «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах». Вып. 17)-С. 101-105.

80. Шеенок, Д.А., Терсков В.А. Оптимизация программной архитектуры на основе генетического алгоритма с аллелями в шкале порядка // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. Вып. 2. - 2013. - С. 17-24.

81. Шеенок, Д.А., Терсков В.А., Ильин Е.С. Повышение надежности программного обеспечения систем управления технологическими процессами // Труды пятнадцатой научно-технической конференции КрИЖТ ИрГУПС (5 мая 2011 г.). Т.1.-2011.-С. 72-76.

82. Щебетин, Ю.В. Методика анализа функциональных точек программного обеспечения. - Мат. Конф. «1нженер1я програмного забезпечення 2005». - НАУ. -2005.-С. 56-62

83. Юдин, Д.Б. Математические методы оптимизации устройств и алгоритмов АСУ / Д.Б. Юдин, А.П. Горяшко, A.C. Немировский. — М.: Радио и связь, 1982.-288 с.

84. Юнусов, Р.В. Система модельно-алгоритмической поддержки многоэтапного анализа надежности программных средств: Автореф. Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Красноярск: КГТУ, 2003.-22 с.

85. Albrecht, A.J. Measuring application development productivity // IBM Applications develop. Symp. - CA, 1979.

86. Albrecht, A.J., Gaffney J.E. Software function, source lines of codes, and development effort prediction: a software science validation. - IEEE Trans. Software Eng.- 1983.-4 p.

87. Anderson,T. Software Tolerance: An Evaluation [Text] / T.Anderson, P.A. Barrett, D.N. Halliwell, M. R. Moulding // IEEE Trans. Soft. Eng. - 1985. - Vol. SE-11 (12).-P. 1502-1510.

88. Andrews, J.D. Fault Tree and Markov Analysis Applied to Various Design Complexities [Электронный ресурс]. - URL: http://www.fault-tree.net/papers/ericson-fta-vs-markov.pdf (дата обращения: 10.08.2013).

89. Avizienis, A. The N-Version Approach to Fault-Tolerant Software [Text] / A. Avizienis//IEEE Trans. Soft. Eng. - 1985. - Vol. SE-11 (12).-P. 1511-1517.

90. Avzienis, A. Fundamental Concepts of Dependability [Text] / A. Avizienis, J.-C. Laprie and B. Randell // Research Report N01145, LASS-CNRS, April 2001.

91. Berman, O. Choosing an Optimal Set of Libraries / O. Berman, M. Cutler.; IEEE Transaction on reliability. Vol. 45, No 2, June 1996, Pp. 303-307.

92. Boehm, B.W. Chris Abts, Sonita Chulani. Software Development Cost Estimation Approaches - A Survey. - University of Southern California, IBM Research [Электронный ресурс]. URL: http://sunset.usc.edu/publications/TECHRPTS/2000/ usccse2000-505/usccse2000-505.pdf (дата обращения: 29.09.2013).

93. Boehm, B.W. Information Processing / B.W. Boehm, A.C. Haile. Data Automation Implications of Air Force Command and Control Requirements in the 1980's (CCPI - 1985), Vol. I: Highlights, Report SAMSO/XRS-71-1, U.S. Air Force Systems Command (NTIS: AD 90003IL), Los Angeles, CA, 1985.

94. Boehm, B.W. Software cost estimation with COCOMO II. - Prentice Hall PTR, 2000.

95. Boehm, B.W. Software engineering economics. - Prentice-Hall. - 1981. -

320 p.

96. Boehm, B.W. The COCOMO 2.0 Software Cost Estimation Model. -American Programmer. - 2000. - 586 p.

97. Coates, J. Technological Forecasting and Social Change. - Elsevier Science Inc.- 1999. 235 p.

98. Deb, K. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II / K. Deb, S. Agarwal, A. Pratap, T. Meyarivan // IEEE Trans, on Evolutionary Computation. -№6(2). - 2002. - pp. 182-197.

99. Deb, K. Controllled elitist non-dominated sorting genetic algorithms for better convergence / K. Deb, T. Goel // Proceedings of the First International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization. - Zurich, Switzerland, 2001. - pp.67-81.

100. Dunham, J.R. Eds. Production of reliable flight crucial software: Validation method research for fault-tolerant avionics and control systems sub-working-group meeting / J.R. Dunham, C.J. Knight.-NASA Conf. Pub. 2222, NASA, 1985.

101. Fonseca, C.M. Genetic algorithms for multiobjective optimization: Formulation, discussion and generalization / C.M. Fonseca, P.J. Fleming // Proceeding of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms. - Urbana-Champaign, IL, 1993.-pp.416-423.

102. Goldberg, D. E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.

103. Holland, J. H. Adaptation in natural and artificial systems. - Ann Arbor. MI: University of Michigan Press, 1975.

104. Horn, J. Multiobjective optimization using the Niched Pareto genetic algorithm / J. Horn, N. Nafpliotis. - IlliGAL Report No. 93005, Illinois Genetic Algrithms Laboratory, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana-Champaign, IL, 1993.

105. IBM Rational Unified Process (RUP) [Электронный ресурс]. - URL: http://www.interface.ru/home.asp?artId=5154 (дата обращения: 12.10.2013).

106. Lyu, M. Handbook of Software Reliability Enfmeering [Text] | M. Lyu . -New York : McGraw-Hill and IEEE Computer Society Press. - 1966. - 851 P.

107. Lyu, M. Software Fault Tollerance [Text] | M.Lyu. - New York : John Wiley & Sonc Ltd. - 1995. - 340 P.

108. Misra, P. N. Software Reliability analysis [Text] / P.N. Misra // IBM System Journal. - 1983. - Vol. 22. NO 3. - P.262-270.

109. Parkinson, S.N. Parkinson's Law and Other Studies in Administration. -Houghton-Miffm. - 1957,- 148 p.

110. Pham, H. Handbook of reliability engineering [Text] / H. Pham. - London : Springer.-2003.-696 P.

111. Pham, H. System Software Reliability [Text] / H. Pham. - London : Springer. - 2006. - 456 P.

112. Putnam, L., Myers, W. Measures for Excellence, Youdon Press Compution Series, 1992.

113. Randell, B. System Structure for Software Fault-Tolerance [Text] / B. Randell // IEEE Trans. Soft. Eng. - 1975. - Vol. SE-1. - P. 220-232.

114. Randell, B. The Evolution of the Recovery Block Concept [Text] / B. Randell, J. Xu : John Wiley & Sonc Ltd. - 1995. - P. 1-21.

115. Schaffer, J.D. Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms. In J.J. Grefenstette (Ed.) / J.D. Schaffer // Proceedings of an Internation Conference on Genetic Algorithms and Their Applications. - Pittsburg, PA, 1985. -pp.93-100.

116. Sheenok, D. The model dependence labor and software reliability // The Strategies of Modern Science Development: International scientific - practical conference (Yelm, WA, USA, 29-30 March 2013). - 2013. - P. 54-61.

117. Shepperd, M., C. Schofield Estimating software project effort using analogy. - IEEE Trans Software Eng. - 1997. - P. 736-743.

118. Shooman, M. L. Reliability of Computer and Networks: Fault Tolerance, Analysis, and Design [Text] / M.L. Shooman - New York : John Wiley & Sonc ltd. -2002. - 546 P.

119. Srinivas, N. Multi-objective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms / N. Srinivas, K. Deb // Evolutionary Computation. - №2(3). - 1994. pp. 221-248.

120. The Standish Group Report [Электронный ресурс]. URL: http://www.projectsmart.co.uk/docs/chaos-report.pdf (дата обращения: 29.09.2013).

121. Torres-Pomales, W. Software Fault Tolerance: A Tutorial [Text] / W. Torres-Pomales . - Virginia : CASI. - 2000. 66 p.

122. Zitzler, E. Multiobjective evolutionary algorithms: A comparative case study and the strength pareto approach / E. Zitzler, L. Thiele // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - Vol. 3, No. 4. - 1999. pp. 257-271.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Акт об использовании результатов исследования

s грпап L Integra* юп

? system«,

' г О *£ ИМ11 р^ШШ HHiaC I

ОПЧ- i"d243-i3 '07"

т iJl! _ A чг> -в U!!."i) П ^Ы^ it DiC

Акт

об использовании результатов диссертационного исследования Шеенка Дмитрия Александровича

г Красноярск

23 апреля 2013 года

Настоящий акт составлен о том что разработанный Шеенком Д А специализированный генетический алгоритм многокритериальной условной оптимизации архитектуры программного обеспечения используется при планировании разработки компонентов программно-технического комплекса «Администрирование страховых взносов» (ПТК АСВ) который эксплуатируется в информационной системе Пенсионного фонда Российской Федерации

Применение программной системь GA optimization software architecture в процессе проектирования ПТК АСВ повышает эффективность выбора характеристик программных компонентов в условиях ограниченных трудовых ресурсов на разработку и высоких требований к надежности функционирования системы

Генеральный директор

ООО ^Сибирские интеграционные системы»

Спиридонова