Симець І. І. Моделі і методи прогнозування та аналізу надійності технічних систем з урахуванням процесу розробки ПЗ

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0825U000582

Здобувач

Спеціальність

  • 121 - Інженерія програмного забезпечення

16-06-2022

Спеціалізована вчена рада

PhD 21

Національний університет "Львівська політехніка"

Анотація

У дисертаційній роботі розв'язано актуальну науково-прикладну задачу у галузі інженерії програмного забезпечення – підвищення достовірності прогнозування та оцінювання показників надійності програмно-апаратних систем шляхом удосконалення відповідних моделей надійності та створення методів і засобів автоматизації їх побудови. В першому розділі розглянуто основні поняття, критерії та показники надійності програмних систем. Представлено детальний опис моделей надійності ПЗ та їх особливостей. Аналіз показав, що зростання складності програмно-апаратних систем вимагає розроблення і вдосконалення моделей надійності з підвищенням ступеня їх адекватності. Практичне використання певних методів і моделей є дещо ускладнене і пов’язане з розв’язанням задач великої розмірності та складними розрахунками, які унеможливлюють виконання даних робіт вручну, оскільки зростає імовірність помилки при побудові та аналізі таких моделей, відповідно цей процес потребує спеціальних методів автоматизації. Розглянуто використання моделі на основі ланцюгів Маркова вищого порядку, як засобу для підвищення достовірності оцінки показників надійності ПЗ, оскільки дана модель враховує передісторію виконання попередніх модулів програмної системи. Також, розглянуто методи прогнозування дефектності програмного забезпечення на основі метрик коду. У другому розділі описано розроблені методи для автоматизації подання процесу Маркова вищого порядку еквівалентним процесом першого порядку з додатковими віртуальними станами та для визначення функції працездатності для Марковських моделей надійності ПЗ. Використання розроблених методів дозволяє автоматизувати процес використання відповідних моделей надійності, зменшує вплив людського фактора, і, відповідно, знижує ймовірність внесення помилки при використанні даних методів і моделей та підвищує достовірність оцінки надійності. Для демонстрації практичного використання та перевірки розробленого методу подання Марковського процесу вищого порядку його було реалізовано та апробовано на прикладі оцінки надійності програмного забезпечення польотів наносупутників CubeSat. Дане дослідження спрямоване на визначення того, як зміниться інтенсивність відмови програмної системи під час оцінки за допомогою традиційних ланцюгів Маркова безперервного часу, а також ланцюгів Маркова другого і третього порядку. Значення розраховані за допомогою моделей другого та третього порядку, не є сумою чи усередненням кривих першого порядку. За результатами дослідження стало очевидно, що ланцюги Маркова вищого порядку дають змогу значно підвищити точність оцінки надійності складних програмних систем як за рівнем відмов, так і за критерієм залежності від часу. У розділі, також, описано визначені комбінаторні формули, які дозволяють визначити максимальну і мінімальну кількість станів системи із загального простору станів, а також окремі формули для визначення максимальної і мінімальної кількості працездатних станів і станів простою із загальної множини для системи із n елементів і r відновлень. Дані формули дозволяють швидко оцінити можливий простір станів системи із відомими значеннями n і r без використання спеціальних технічних засобів. Третій розділ спрямовано на удосконалення моделей прогнозування дефектності ПЗ шляхом використання методів машинного навчання для вибору метрик, які найбільше впливають на дефектність модулів ПЗ, та розроблення методу класифікації модулів ПЗ за дефектністю на основі використання стекового ансамблю нейронних мереж. Усі дослідження було виконано за допомогою мови програмування Python, бібліотеки Scikit-learn і нейромережної бібліотеки Keras. На основі результатів дослідження побудовано модель дефектності ПЗ з використанням обмеженої множини метрик коду, отриманих як найважливіші метрики та регресійного методу. Розроблено метод класифікації модулів ПЗ за дефектністю на основі метрик коду з використанням стекового ансамблю нейронної мережі на основі радіально-базисних функцій, рекурентної нейронної мережі та мережі довгої короткочасної пам’яті. У четвертому розділі для автоматизованого використання, тестування і верифікації розроблених методів було спроєктовано та розроблено відповідне програмне забезпечення. Програмне забезпечення для автоматизації подання Марковського процесу вищого порядку у вигляді еквівалентного процесу першого порядку з додатковими віртуальними станами реалізовано за допомогою бібліотеки ReactJS (для візуалізації графа було використано бібліотеку react-d3-graph) і мови програмування JavaScript. Програмний засіб для розрахунку надійнісних характеристик складних технічних систем на основі функції працездатності дозволяє візуально представити функціонування і взаємодію модулів системи та на їх основі визначити функцію працездатності системи, побудувати граф станів і переходів, визначити та розв’язати систему диференціальних рівнянь і визначити певні показники надійності. Тестування розробленого ПЗ продемонструвало високий рівень швидкодії при моделювання.

Публікації

1. Yakovyna, V. S., Seniv, M. M., Symets, I. I., & Sambir, N. B. (2020). Algorithms and software suite for reliability assessment of complex technical systems. Radio Electronics, Computer Science, Control, (4), 163–177. https://doi.org /10.15588/1607-3274-2020-4-16

2. Yakovyna, V. S., Seniv, M. M., Lytvyn, V. V., & Symets І. І. (2019). Програмний модуль розв’язування систем диференціальних рівнянь Колмогорова-Чепмена для автоматизації надійнісного проектування. Науковий вісник НЛТУ України, 29(5), 141-146. https://doi.org/ 10.15421/40290528.

3. Яковина, В. С., Сенів, М. М., & Симець, І. І. (2019). Засоби автоматизованого формулювання умов працездатності складних технічних систем. Науковий вісник НЛТУ України, 29(9), 136-141. https://doi.org/ 10.36930/40290924.

4. Vitaliy Yakovyna, Ivan Symets. A method of high-order Markov chain representation through an equivalent first-order chain for software reliability assessment // Комп'ютерні системи та інформаційні технології. – 2021. – № 3. – С. 66–73. https://doi.org/10.31891/CSIT-2021-5-9

5. Vitaliy Yakovyna, Ivan Symets. Towards a software defect proneness model: feature selection // Прикладні аспекти інформаційних технологій. – 2021. – Vol. 4, № 4. – P. 354–365. https://doi.org/10.15276/aait.

6. Яковина, В. С., & Симець, І. І. (2021). Прогнозування дефектів програмного забезпечення ансамблем нейронних мереж. Науковий вісник НЛТУ України, 31(6), 104-111. https://doi.org/10.36930/40310616.

7. Yuriy Bobalo, Maksym Seniv, Vitaliy Yakovyna, Ivan Symets Method of Reliability Block Diagram Visualization and Automated Construction of Technical System Operability Condition // Advances in Intelligent Systems and Computing III, vol 871. Springer, Cham. P. 599-610. https://doi.org/ 10.1007/978-3-030-01069-0_43.

8. Yakovyna, Vitaliy, Ivan Symets. 2021. “Reliability Assessment of CubeSat Nanosatellites Flight Software by High-Order Markov Chains.” Procedia Computer Science 192: 447–56. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.046.

9. Yuriy Bobalo, Maksym Seniv, Ivan Symets Algorithms of automated formulation of the operability condition of complex technical systems // Perspective technologies and methods in MEMS design (MEMSTECH’2018) : pros. of ХІV-th Intern. Conf., 18-22 april 2018, Lviv - Polyana, Ukraine. – P. 220-224

10. Maksym Seniv, Vitaliy Yakovyna, Ivan Symets Software for visualization of reliability block diagram and automated formulation of operability conditions of technical systems// Perspective technologies and methods in MEMS design (MEMSTECH’2018) : pros. of ХІV-th Intern. Conf., 18-22 april 2018, Lviv - Polyana, Ukraine. – P. 191-195.

11. Yuriy Bobalo, Vitaliy Yakovyna, Maksym Seniv, Ivan Symets. Technique of automated construction of states and transitions graph for the analysis of technical systems reliability. // Proceedings of the 13th International scientific and technnical conference CSIT-2018, 11-14 September 2018. – Lviv, Ukraine 2018. – P. 314.

12. Vitaliy Yakovyna, Maksym Seniv, Ivan Symets. Techniques of Automated Processing of Kolmogorov – Chapman Differential Equation System for Reliability Analysis of Technical Systems. // Proceedings of the 15th Intern. Conf. on The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics, CADSM'2019, 26 February – 2 March, 2019. – Lviv–Polyana, Ukraine 2019.

14. Yakovyna, V., Seniv, M., Symets, I. The Relation between Software Development Methodologies and Factors Affecting Software Reliability // Proceedings of IEEE 15th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), CSIT 2020, 23-26 Sept. 2020. - Zbarazh, Ukraine. - 377 - 381; https://ieeexplore.ieee.org/document/9321937

Файли

Схожі дисертації