DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.20

ПРОЕКТУВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ОЦІНКИ ЯКОСТІ ПЗ ВБУДОВАНИХ СИСТЕМ

Vladyslav Ivanovich Zybin, Iryna Victorivna Liutenko

Анотація


У даній статті представлена система для оцінки якості програмного забезпечення вбудованих систем з використанням системи прийняття рішень на основі нечіткої логіки. Дані підхід дозволить поліпшити оцінку якості програмного забезпечення, за рахунок урахування його особливостей. У даній статті визначено основні критерії якості програмного забезпечення, використовувані при оцінці якості даного програмного забезпечення. Була оглянута основна література, в якій була описана нечітка логіка, системи прийняття рішень, що використовують нечітку логіку, а також системи оцінки якості програмного забезпечення, в тому числі і програмного забезпечення для вбудованих систем. Були розглянуті основні характеристики та властивості вбудованих систем. На підставі розглянутих характеристик і властивостей вбудованих систем виробилося ранжування критеріїв, які в подальшому будуть використовуватися в методиці оцінки я кості програмного забезпечення. Були розглянуті основні критерії, які використовуються для оцінки якості програмного забезпечення, а також представлені критерії, які були розподілені за ступенем впливу на оцінку якості програмного забезпечення вбудованих систем. Була розглянута нечітка логіка, а точніше: основні властивості нечіткої логіки і нечітких чисел, основні математичні оператори, що застосовуються до нечітким числах. Розібрана система побудови правил для бази правил, а також процес дефазифікації, побудований на підставі центоїдного методу. Було розглянуто приклад оцінки програмного забезпечення для вбудованих систем. В даному прикладі були визначені лінгвістичні змінні, а також їх числові діапазони, які використовувалися для первісної оцінки критеріїв якості даного програмного забезпечення. Кожен діапазон оцінок був розподілений згідно впливу критерію на якість програмного забезпечення. Також була визначена вихідна лінгвістична змінна і її числове значення. В кінці, на основі заданих значень була виведена оцінка заданого програмного забезпечення. Отриманий теоретичний результат в даній статті є основою для побудови системи для оцінки якості програмного забезпечення для вбудованих системи.

Ключові слова


прийняття рішень; нечітка логіка; вбудовані системи; якість програмного забезпечення; оцінка програмного забезпечення; тестування програмного забезпечення

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


ISO/IEC 25010. Available at: http://iso25000.com/index.php/en/iso25000- standards/iso-25010 (accessed 27.04.2020).

Zadeh L. A. Fuzzy Sets. Information and control 1965, vol. 8, pp. 338–353.

Gieseckea S., Hasselbringa W., Riebischb M. Classifying architectural constraints as a basis for software quality assessment. Advanced Engineering Informatics. 2007, vol. 21, issue 2, pp. 169– 179.

Siavvas M. G., Chatzidimitriou K. C., Symeonidis A. L. QATCH - An adaptive framework for software product quality assessment. Expert Systems with Applications. 2017, vol. 86, pp. 350–366.

Pasrija V., Kumar S., Srivastava P. R. Assessment of Software Quality: Choquet Integral Approach. Procedia Technology. 2012, vol. 6, pp. 153–162.

Ahrem A. A., Ashinyants M. R., Petrov S. A. Nechetkij logicheskij vyvod v sisteme prinyatiya reshenij [Fuzzy inference in the decisionmaking system]. Trudy ISA RAN [Proceedings of ISA RAN]. 2007, vol. 29, pp. 265–275.

Gorbachenko I. M. Ocenka kachestva programmnogo obespecheniya dlya sozdaniya sistem testirovaniya [Quality assessment of software for creating testing systems]. Fundamental'nye issledovaniya [Basic research]. 2013, no. 6 (part 4), pp 823–827.

Klyuev E.I., Grinenko E.A. Podhod k ocenke kachestva programmnyh sredstv [Approach to software quality assessment]. Inzheneriia prohramnoho zabespechennia [Software Security Engineering]. 2014, no. 3 (19), pp. 5–14.

Garousia V., Feldererbe M., Karapıçakc Ç. M., Yılmazd U. Testing embedded software: A survey of the literature. Information and Software Technology. 2018, vol. 104, pp. 14–45.

Mehmood N., Petersen M. K., BörstlerJ., Wnuk K. Regression testing for large-scale embedded software development – Exploring the state of practice. Information and Software Technology. 2020, vol. 120, article 106243.

Seo J., Choi B., Yang S. Lightweight embedded software performance analysis method by kernel hack and its industrial field study. Journal of Systems and Software. 2012, vol. 85, issue 1, pp. 28–42.

Burakov V. V. Metodika ocenki kachestva programmnyh sredstv [Software Quality Assessment Methodology]. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Priborostroenie [News of higher educational institutions. Instrumentation]. 2008, vol. 51, no. 1, pp. 35–41.

Pronina O. I., Patykop E. E. Ispol'zovanie nechetkih mnozhestv pri opredelenii klassa avtomobilya [Using fuzzy sets when determining a car class]. Visnyk Natsionalnoho tekhnichnoho universytetu «KhPI»: zbirnyk naukovykh prats. Seriia: Systemnyi analiz, upravlinnia ta informatsiini tekhnolohii [Bulletin of the National Technical University "KhPI": a collection of scientific papers. Series: Systems Analysis, Control and Information Technology]. 2017, no. 28 (1250), pp. 41–48.

Rutkovska D., Pilinski M., Rutkovski L. Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa, Łodż, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2004. 410 s. (Russ. ed.: Rutkovska D., Pilinski M., Rutkovski L. Nejronnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sistemy. Moscow, Goryachaya liniya - Telekom Publ., 2006. 452 p.).

Grinyaev Yu. V. Teoriya nechetkih mnozhestv. Uchebnoe posobie dlya studentov [Theory of fuzzy sets. Study guide for students]. Tomsk, Tomskij gosudarstvennyj universitet sistem upravleniya i radioelektroniki Publ., 2008. 141 p.