НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ, АНАЛИЗА И МОНИТОРИНГА ПРОЕКТНЫХ РИСКОВ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНЫХ ИЗДЕЛИЙ В УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКОСТИ

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Системы автоматизации проектирования
Страниц:
504


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Предмет исследования. Предметом исследования являются:

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

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

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

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

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Соответствие паспорту специальности. Проблематика, исследованная в диссертации, соответствует двум специальностям — 05. 13. 12и 05. 13. 11.

Согласно формуле специальности 05. 13. 12 — это специальность, занимающаяся проблемами создания и повышения эффективности функционирования систем автоматизированного проектирования, управления качеством проектных работ на основе использования современных методов моделирования и инженерного анализа. Проблематика диссертации соответствует областям исследований: п. 1. Методология автоматизированного проектирования в технике, включая постановку, формализацию и типизацию проектных процедур и процессов проектирования, вопросы выбора методов и средств для применения в САПР- п. 3. Разработка научных основ построения средств САПР, разработка и исследование моделей, алгоритмов и методов для синтеза и анализа проектных решений.

Кроме того, в диссертации решаются проблемы, входящие в формулу специальности 05. 13. 11, а именно решаются задачи развития теории программирования, создания и сопровождения программных средств различного назначения. Диссертация соответствует области исследования: п. 10 & laquo-Оценка качества, стандартизация и сопровождение программных систем& raquo-.

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

Практическая ценность работы.

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

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

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

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

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

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

— наличием актов внедрения результатов диссертационной работы.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Основные положения, выносимые на защиту

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, списка литературы, заключения, изложенных на 396 страницах основного текста (включая 79 рисунков и 9 таблиц) и 3-х приложений на 93 страницах. Список литературы содержит из 351 наименования.

Выводы по главе 6

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ПоказатьСвернуть

Содержание

Глава 1 Обзор и анализ методов, моделей и алгоритмов поддержки принятия решений по проектным рискам программных изделий.

1.1 Проблемы анализа и сокращения рисков проектов сложных программных изделий.

1.2 Модели характеристик качества программных изделий.

1.2.1 Эталонная модель качества программных изделий.

1.2.2 Требования к качеству программных изделий.

1.2.3 Модель внешнего и внутреннего качества.

1.2.4 Модель эксплуатационного качества.

1.3 Модели и стандарты управления рисками проектов программных средств.

1.3.1 Стандартизация управления рисками программных изделий.

1.3.2 Анализ моделей сокращения рисков проектов программных изделий.

1.4 Концепция современной методики сокращения проектных рисков качества.

1.4.1 Подготовка исходных данных для сокращения проектных рисков качества.

1.4.2 Идентификация проектных рисков качества.

1.4.3 Оценивание опасности угроз рисков проекта.

1.4.4 Сокращение проектных рисков качества.

1.4.5 Контроль и мониторинг проектных рисков.

1.5 Разработка концептуальной модели процесса сокращения проектных рисков качества.

1.6 Классификация задач поддержки принятия решений по проектным рискам качества в условиях нечеткости.

1.7 Обоснование применения теории нечетких множеств для построения нечетких моделей процесса сокращения проектных рисков качества.

Выводы по главе 1.

Глава 2 Модели, методы и алгоритмы идентификации проектных рисков качества программных изделий в условиях нечеткости.

2.1 Основные задачи процесса идентификации проектных рисков качества.

2.1.1 Исходная информация для процесса идентификации проектных рисков.

2.1.2 Инструменты и методы идентификации проектных рисков.

2.1.3 Выходы процесса идентификации проектных рисков.

2.2 Графический метод идентификации рисковых событий проекта.

2.2.1 Прямой структурно-символьный способ представления графических моделей проектных рисков.

2.2.2 Лингвистический способ представления алфавита базовых графических моделей проектных рисков.

2.2.3 Программный способ представления алфавита графических моделей проектных рисков.

2.2.4 Программно-лингвистический способ представления алфавита графических моделей проектных рисков.

2.3 Метод синтеза контурных моделей рисковых полей проекта.

2.3.1 Научно-методический базис построения контурных моделей рисковых полей проекта.

2.3.2 Методология программного синтеза рисковых полей проекта.

2.4 Снижение размерности идентифицированных проектных рисков методами автоматической классификации.

2.4.1 Теоретический анализ задачи кластерного анализа проектных рисков.

2.4.2 Выбор метода (алгоритма) для решения задачи.

2.4.3 Решение задачи методом нечетких с-средних.

2.5 Идентификация рисковых ситуаций проекта методами нечеткого вывода.

2.5.1 Теоретический анализ проблемы.

2.5.2 Методы нечеткого вывода для построения продукционной системы идентификации и анализа проектных рисков.

2.6 Идентификация и анализ рисков проекта на основе использования нечетких сетей Петри.

2.6.1 Теоретический анализ проблемы.

2.6.2 Правила представления правил нечетких продукций на основе нечетких сетей Петри.

2.6.3 Представление правил нечетких продукций в системе идентификации и анализа рисков проекта.

Выводы по главе 2.

Глава 3 Модели, методы и алгоритмы анализа рисков программного проекта в условиях нечеткости.

3.1 Задачи и этапы анализа проектных рисков.

3.1.1 Контекст процесса качественного анализа проектных рисков.

3.1.2 Входы процесса качественного анализа проектных рисков.

3.1.3 Методы выполнения качественного анализа проектных рисков.

3.1.4 Выходы процесса качественного анализа проектных рисков.

3.1.5 Контекст процесса количественного анализа рисков.

3.1.6 Входы процесса количественного анализа проектных рисков.

3.1.7 Методы выполнения качественного анализа проектных рисков.

3.1.8 Выходы процесса количественного анализа проектных рисков.

3.2 Методы определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта.

3.2.1 Контекст задачи определения искомого вектора.

3.3 Метод D1 определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества программного проекта.

3.3.1 Формализация подхода к решению проблемной задачи.

3.3.2 Прямые методы решения проблемной задачи.

3.3.3 Косвенные методы решения проблемной задачи.

3.3.4 Решение проблемной задачи методом 01 на примере.

3.4 Метод Т)2 определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта.

3.4.1 Формализация подхода к решению проблемной задачи.

3.4.2 Решение проблемной задачи методом Б2 на примере.

3.5 Метод Э З определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта.

3.5.1 Формализация подхода к решению проблемной задачи.

3.5.2 Решение проблемной задачи методом БЗ на примере.

3.6 Метод Б4 определения вектора влияния последствий рисков на обобщенный критерий качества проекта.

3.6.1 Формализация подхода к решению проблемной задачи.

3.6.2 Формализация решения задачи при однозначной связности проектных рисков.

3.6.3 Формализация решения задачи при субъективной связности проектных рисков.

3.6.4 Решение задачи методом на примере.

3.7 Методы решения задачи выбора оптимальной совокупности контролируемых проектных рисков качества.

3.7.1 Контекст и постановка задачи.

3.7.2 Метод решения задачи при отсутствии ресурсных ограничений.¦.

3.7.3 Метод решения задачи при наличии ресурсных ограничений.

3.7.4 Решение задачи выбора примере.

Выводы по главе 3.

Глава 4 Модели, методы и алгоритмы поддержки процесса мониторинга рисков программного проекта в условиях нечеткости.

4.1 Этапы процессов планирования и мониторинга рисков программного проекта.

4.2 Контекст процесса планирование реагирования на проектные риски.

4.2.1 Входы процесса планирования реагирования на проектные риски.

4.2.2 Стратегии процесса планирования реагирования на проектные риски.

4.2.3 Выходы процесса планирования реагирования на проектных рисков.

4.3 Контекст процесса мониторинга и сокращения проектными рисками.

4.3.1 Входы процесса качественного анализа проектных рисков.

4.3.2 Методы выполнения процесса мониторинга проектных рисков.

4.3.3 Выходы процесса мониторинга рисков проекта.

4.4 Задачи процессов планирования и мониторинга рисков программного проекта.

4.5 Метод решения задачи идентификации ситуации возникновения рискового события.

4.5.1 Контекст формализации задачи.

4.5.2 Нечеткая ситуация как способ формализации состояния проекта.

4.5.3 Нечеткое включение ситуаций как способ определения соответствия текущей ситуации проекта с ситуациями возникновения рисковых событий.

4.5.4 Нечеткое равенство ситуаций как способ определения соответствия текущей ситуации проекта с ситуациями возникновения рисковых событий.

4.5.5 Решение задачи мониторинга на примере.

4.6 Методы решения задачи выбора оптимальной альтернативы реагирования на проектные риски.

4.6.1 Контекст методов решения задачи.

4.6.2 Метод решения задачи в случае использования мнения одного эксперта.

4.6.3 Решение задачи на практическом примере.

4.6.4 Метод решения задачи для случая использования мнений группы экспертов с весовыми коэффициентами важности мнений.

4.6.5 Решение задачи на практическом примере.

4.6.6 Метод решения задачи для случая использования мнений группы экспертов с нечетким отношением предпочтения важности.

4.6.7 Решение задачи на практическом примере.

Выводы по главе 4.

Глава 5 Методика построения базы знаний по проектным рискам качества.

5.1 Методика нечеткой лингвистической аппроксимации в интеллектуальной технологии идентификации и в анализе проектных рисков качества.

5.1.1 Лингвистические правила и принципы в принятии решений по рискам программного проекта.

5.1.2 Формализация исходной информации по рискам проекта.

5.1.3 Идентификация проектного риска с дискретным выходом.

5.1.4 Идентификация проектного риска с непрерывным выходом.

5.1.5 Применение композиционного правила вывода.

5.1.6 Идентификация иерархических рисков проекта.

5.2 Методика настройки нечетких баз знаний по проектным рискам.

5.2.1 Задачи настройки нечетких баз знаний по проектным рискам.

5.2.2 Настройка параметрических функций принадлежности

Выводы по главе 5.

Глава 6 Программная реализация методов, моделей и алгоритмов идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков.

6.1 Задачи экспериментальной разработки.

6.2 Разработка программного комплекса идентификации, анализа и мониторинга проектных рисков «Риск-ППИ».

6.3 Разработка инструментальных средств «Риск-НЛВ» поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования методов нечеткого логического вывода.

6.4 Разработка инструментальных средств «Риск-БСМ» Поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования методов нечеткой кластеризации.

6.5 Разработка инструментальных средств «Риск-Петри» поддержки процессов идентификации и анализа проектных рисков на основе использования нечетких сетей Петри.

6.6 Разработка инструментальных средств поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков программных проектов на основе использования графического метода.

6.7 Разработка инструментальных средств «Риск-РСЬ» поддержки процесса идентификации и анализа проектных рисков программных проектов на основе использования языка нечеткого моделирования БСЬ.

6.8 Экспериментальные исследования.

Выводы по главе 6.

Список литературы

1. Абдикеев Н. М. Интеллектуальные информационные системы. М. & laquo-КОС ИНФ& raquo-, 2003. — 188 с.

2. 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.

3. Азаров В. Н., Леохин Ю. Л. Интегрированные информационные системы управления качеством. М.: Европейский центр по качеству, 2002. — 80 с.

4. Азаров В. Н. и др. Управление качеством: Том 2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством. Основы обеспечения качества / Под общей редакцией В. Н. Азарова. М.: МГИЭМ, 2000. — 356 с.

5. Алиев P.A. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. М.: Радио и связь, 194. — 178 с. 6- Андрейчиков A.B., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование решении в экономике. М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.

6. Арчибальд Рассел Д., Управление высокотехнологичными программами и проектами. М.: АЙТИ системный’интегратор, Изд-во ДМК, 2002. -465 с.

7. Батищев Д. И. Многокритериальный выбор с учетом индивидуальных предпочтений- РАН, Ин-т прикл. физики. Н. Новгород: ИПФ.- 1994. — 86с.

8. Батищев Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1995. — 217 с.

9. Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятие решений. М.: Мир, 1976. — С. 172−215.

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

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

12. Борисов А. Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Рига: Зинатне, 1990. — 236с.

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

14. Боэм Б., Браун Дж., Каспар X. И др. Характеристики качества программного обеспечения / Пер. с англ. Е. К. Масловский. -М. :Мир, 1981 -208 с.

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

16. Вагин В. Н. Дедукция и общение в системах принятия решений. М.: Наука, 1988. -384 с.

17. Васильев Д. К., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А., Цветков A.B. Типовые решения в управлении проектами. М.: ИПУ РАН, 2003. — 84 с.

18. Везенов В. И, Светников О. Г., Таганов А. И Основы процессно-ориентированного управления проектами информационных систем. // Под ред. проф. Корячко В. П. М.: Энергоатомиздат, 2002. — 320 с.

19. Везенов В. И., Светников О. Г., Таганов А. И. Выполнение требований к системе процессно-ориентированного менеджмента качества на основе

20. CASE- и CALS-технологий // Межвуз. сб. научных трудов & laquo-Новые информационные технологии& raquo-. Рязань: РГРТА, 2001. — С. 15−23.

21. Везенов В. И., Светников О. Г., Таганов А. И. Методологические основы процессно-ориентированного управления проектами информационных систем: Учебное пособие. / Под редакцией д.т.н., проф. В. П. Корячко. Рязань: РГРТА, 2001.- 124 с.

22. Везенов В. И., Таганов А. И., Таганов P.A. Применение процедуры нечеткого вывода для анализа рисков программного проекта // Научно-технический журнал & laquo-Системы управления и информационные технологии. Москва-Воронеж". № 2(24), 2006. С. 34−39.

23. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998. -258 с.

24. Вендров A.M. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000. 352 с.

25. Венцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.- 576 с.

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

27. Воропаев В. И. Управление проектами в России. М.: & laquo-Алане»-, 1995. -225 с.

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

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

30. ГОСТ 28 195–89. Оценка качества программных средств.

31. ГОСТ 34. 603−92. ИТ. Виды испытаний автоматизированных систем.

32. ГОСТ Р 51 901−2002. Управление надежностью. Анализ риска технологических систем.

33. ГОСТ Р 51 904−2002. Программное обеспечение встроенных систем. Общие требования к разработке и документированию.

34. Грей Клиффорд Ф., Ларсон Эрик У. Управление проектами: Практическое руководство / Пер. с англ. М.: Издательство & laquo-Дело и Сервис& raquo-, 2003. -528 с.

35. Демидова JI.A. Классификация объектов на основе мультимножеств и нечеткой кластеризации // Известия ТРТУ. Таганрог, 2006. № 15(70). — С. 72−79.

36. Демидова JI.A., Коняева Е. И. Кластеризация объектов с использованием FCM-алгоритма на основе нечетких множеств второго типа и генетического алгоритма // Вестник РГРТУ. Рязань, 2008. — № 4. — С. 46−54.

37. Демидова JI.A., Кираковский В. В., Пылькин А. Н. Алгоритмы и системы нечеткого вывода при решении задач диагностики городских инженерных коммуникаций в среде MATLAB. М.: Радио и связь, Горячая линия — Телеком, 2005. -365 с.

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

39. Демидова, Л. А. Многокритериальная классификация объектов на основе мультимножеств и нечеткой кластеризации // Известия ТулГУ. Серия & laquo-Радиотехника и радиооптика& raquo-. Тула: Изд-во ТулГУ, 2006. — Выпуск 1. — Т.8. -С. 45−56.

40. Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. / М. Тим Джонс- пер. с англ. Осипов А. И. М.: ДМК Пресс, 2004. -321с.

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

42. Дьяконов В. П., Круглов В. В. МАТЬАВ 6.5 Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. Серия & laquo-Библиотека профессионала& raquo-. -М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006. 456 с.

43. Дьяконов В. П., Круглов В. В. Математические пакеты расширения МАТЬАВ / Специальный справочник. СПб: Питер, 2001. — 480 с.

44. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 432 с.

45. Еремеев А. П. Экспертные модели и методы принятия решений: Учеб. пособие по курсу & laquo-Теория и методы принятия решений& raquo- / Под ред. В. Н. Вагина. М.: Изд-во МЭИ, 1995. — 110 с.

46. Жуковин В. Е. Нечеткие многокритериальные модели принятия решений. Тбилиси: Мецниереба, 1988. — 69 с.

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

48. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятие приближенных решений. М.: Мир, 1976. — 160 с.

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

50. Змитрович А. И. Интеллектуальные информационные системы. М.: НТООО ТетраСистемс& raquo-, 1997. — 368 с.

51. Игнатов В. П. Основы нечеткого моделирования процессов проектирования. М.: Компания Спутник+, 2000. — 187 с.

52. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д. А. Поспелова — М.: Радио и связь, 1990. — 304 с.

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

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

55. Кини P. JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещением М.: Радио и связь, 1981. — 560 с.

56. Китайник JI. М. Нечеткие процедуры принятия решений на основе бинарных отношений: (Инвариант, подход). М.: ВЦ РАН, 1992. — 62 с.

57. Клир. Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер с англ. М. А. Зуева. М. :Радио и связь, 1990. — 340 с.

58. Колесников A.B., Кириков^ И. А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. М.: ИЛИ РАН, 2007. — 387 с.

59. Кондрашов. Ю.С., Таганов А. И., Таганов P.A. Модель процесса проектирования заказных информационно-вычислительных систем по концепции открытых систем // В сб. докладов Всерос. НТК & laquo-Новые информационные технологии& raquo-. Рязань: РГРТА, 1998.- С. 22−24.

60. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов Р. А Процессно-ориентированная технология менеджмента для проектов информатизации сферы образования

61. Труды XIII Всероссийской научно-методической конференции & laquo-Телематика 2006″. Санкт-Петербург, 2006. — Том 1.

62. Корячко В. П., Таганов А. И Принципы развития научно-методического обеспечения системы менеджмента качества образования // В межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2008. — С. 14−25.

63. Корячко В. П., Таганов А. И, Таганов Р. А. Методологические основы разработки и управления требованиями к программным системам // Монография М: Горячая линия- Телеком, 2009. — 224 с.

64. Корячко В. П., Таганов А. И. Методика системного анализа и многоаспектного оценивания процессов управления качеством образования ВУЗа // В межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2006. 1

65. Корячко В. П., Таганов А. И. Методологические основы процессно-ориентированного управления программными и информационными проектами // Научно-технический журнал & laquo-Известия Белорусской инженерной академии& raquo-., 2002. № 1(13)/2. — С. 102−106.

66. Корячко В. П., Таганов А. И. Программный метод управления рисками качества проекта информационной системы // Научно-технический журнал. & laquo-Известия Белорусской инженерной академии& raquo-, 2004. Выпуск 1(17)/4. — С. 168- 179.

67. Корячко В. П., Таганов А. И. Системный анализ моделей и систем менеджмента качества ВУЗа // В межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2006. — С. 5−18.

68. Корячко В. П., Таганов А. И. Технология разработки описаний бизнес-процессов IDEF3: Учебное пособие / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2002. — 80 с.

69. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы процессного моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7096 от 26. 10. 2006.

70. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы информационного моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7095 от 26. 10. 2006.

71. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы онтологического моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7093 от 26. 10. 2006.

72. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы объектно-ориентированного моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7150 от 26. 10. 2006.

73. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: регламенты управления ресурсами проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7148 от 26. 10. 2006.

74. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: регламенты информационного взаимодействия предприятий интегрированной структуры / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7145 от 26. 10. 2006.

75. Корячко BTL, Таганов А. И., Таганов P.A. Информационно-образовательная среда системного моделирования и управления проектами в CALS (ИОО-CALS) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 610 045 от 16. 01. 2002.

76. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. Оценка эффективности процессов управления качеством.- ВУЗа / Свидетельство об, официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 6642 от 20. 07. 2006.

77. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов Р: А. Оценка эффективности процессов управления НИОКР / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 6643 от 20. 07. 2006,

78. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. Электронная информационно-образовательная среда по ИПИ-технологиям: методы управления проектами- / Свидетельство? об официальной регистрации программы, для ЭВМ в ОФАП № 3303 от 26. 03. 2004.

79. Корячко В. П-, Таганов А. И., Таганов P.A. Электронная информационно-образовательная среда по ИПИ-технологиям, методы системного моделирования/ Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3302 от 26. 03. 2004.

80. Корячко В. Ш, Таганов А. И-, Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы обследования и анализа- объекта автоматизации для проектов внедрения ИЛИтехнологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7151 от 26. 10. 2006.

81. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы сбора информации для проектов’внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7152 от 26. 10. 2006.

82. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: методы функционального моделирования для проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 7146 от 26. 10. 2006.

83. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. База знаний ВУЗа: регламенты календарного планирования проектов внедрения ИЛИ технологий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП& quot- № 7149 от 26. 10. 2006.

84. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. Компьютеризированная информационно-образовательная среда моделирования систем с использованием CASE-технологий // Сб. докладов Международной НТК & laquo-Научная сессия МИФИ 2001″. М.: МИФИ, 2001. Т. 12. — С. 158−189.

85. Корячко В. П., Таганов А. И., Таганов P.A. Электронная информационно-образовательная среда по ИПИ-технологиям: электронная техническая информация и документация / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3304 от 26. 03. 2004.

86. Корячко В. П., Цыцаркин Ю. М., Таганов А. И. Автоматизация проектирования информационных систем высшей школы // В сб. Всероссийской НТК & laquo-Перспективные информационные технологии в высшей школе& raquo-. Тамбов, 1995. -С. 143−145.

87. Кофман A.B. Введение в теорию нечетких множеств/ Пер с фр. -М1: Радио и связь, 1982. 432 с.

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

89. Кузьмин В. Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений. М.: Наука, 1982. — 168с.

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

91. Курейчик В. В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решений: Монография. Таганрог: Изд-во ТРГУ, 2001. -221 с.

92. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений. , — М: Наука, Физматлит, 1996. 208с.

93. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. — СПб.: БХБ-Петер бург, 2003. 736 с.

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

95. Липаев В. В. Обеспечение качества программных средств. Методы и стандарты. М. :СИНТЕГ, 2001. — 380с.

96. Липаев В. В. Анализ и сокращение рисков проектов сложных программных средств. М.: СИНТЕГ, 2005. — 224 с.

97. Липаев В. В. Выбор и оценивание качества. Методы и стандарты. М.: СИНТЕГ, 2004. — 228 с.

98. Липаев В. В. Методы обеспечения качества крупномасштабных программных средств. М. :СИНТЕГ, 2003. — 520 с.

99. Липаев B.B. Проблемы обеспечения качества сложных программных средств. // Информационные технологии, 2000. № 12. С. 23−29.

100. Липаев В. В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем М.: СИНТЕГ, 2002. — 268 с.

101. Липаев В. В. Технико-экономическое обоснование проектов сложных программных средств. М. :СИНТЕГ, 2004. — 284с.

102. Липаев В. В. Функциональная безопасность программных средств. -М. :СИНТЕГ, 2001. 348 с.

103. Литвак Б. Г. Экспертные оценки и принятие решений М.: 1111 & laquo-Патент»-, 1996. -271 с.

104. Лучшие практические навыки SPMN (Software Program Managers Network Сеть управления программами создания ПО), 1998. — 440 с.

105. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / Пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. — 416 с.

106. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: Пер. с нем. М. :Мир, 1990. — 208с.

107. Мазур И. И., Шапиро В. Д., и др. Управление проектами (справочник для профессионалов). — М.: & laquo-Высшая школа& raquo-, 2001. — 880 с.

108. Маклаков C.B. BP Win и ER Win. CASE-средства разработки информационных систем. М.: Диалог- МИФИ, 2000. — 256 с. 144- Малышев Н. Г., Берштейн Л. С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. — 136 с.

109. Малышев Н. Г., Берштейн Л. С., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272 с.

110. Матвеев Л. А. Информационные системы: поддержка принятия решений: Учеб. пособие. СПб, 1996. -241 с.

111. Мелихов А. Н., Бернштейн Л. С. Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272 с.

112. Мелихов А. Н., Бернштейн Л. С., Коровин С .Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986. 92 с.

113. Мелихов А. Н., Берштейн JI.C. Конечные четкие и расплывчатые множества: Ч. II. Расплывчатые множества. Таганрог: ТРТИ, 1986. — 140 с.

114. Методологические основы управления рисками качества программного проекта: Учебное пособие / А. И. Таганов, Р. А. Таганов. Под ред. Корячко В. П. Рязань, 2007. — 142 с.

115. Методы и модели оценивания качества программного обеспечения / Воробьев В. И., Копыльцов A.B., Пальчун Б. Н., Юсупов P.M.- СПб, 1992.- 36 с.

116. Михалевич М. В. Методы учета’риска в задачах принятия решений (по материалам II AS А). Киев: ИК. — 1989. — 14 с.

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

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

119. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / под. ред. РЛгера. М.: Радио и связь, 1986. — 312 с.

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

121. Норенков И. П., Кузьмик П К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 319 с.

122. 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.

123. Омельченко И. Н., Лазаренко А. Г. Определение комплексного риска проектов приведением формальной модели рисковой угрозы к задаче линейного программирования // Вестник машиностроения — 2007.- № 10. С. 60−73.

124. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации М.: Наука, 1981. — 208 с.

125. Петровский А. Б. Пространства множеств и мультимножеств. М.: Едиториал УРСС, 2003. — 248 с.

126. Пискунов А. И, Интерполяционный принцип при построении моделей нечетко формализованных систем. М.: ВЦ АН СССР, 1990. — 32 с.

127. Питерсон Д. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984. -264 с.

128. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М: Наука, 1986. — 288с.

129. 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.

130. Принципы проектирования и разработки программного обеспечения. Уч. курс MSCD: Пер с англ.- М., 2000, — 608 с.

131. Размытые множества и их применения / Левнер Е. В., Птускин A.C., Фридман A.A. М., 1998. — 108 с.

132. РД 50−34. 698−90. Методические указания. Информационная технология. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов.

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

134. Ротштейн А. П., Кательников Д. И. Идентификация нелинейных объектов нечёткими базами знаний // Кибернетика и системный анализ, 1998. № 5. -С. 53−61.

135. 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.

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

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

138. Рыбина Г. В. Автоматизированное рабочее место для построения интегрированных экспертных систем: комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Новости искусственного интеллекта. 2005. № 3. С. 69−87.

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

140. Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций. Пер. с анг. под ред. И. А. Ушакова. М.: Сов. радио, 1977. — 304 с.

141. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1989. 316с.

142. Таганов А. И. Анализ и классификация рисков проекта методами нечеткой классификации // Научно-технический журнал & laquo-Информационные технологии моделирования и управления& raquo-. Воронеж & laquo-Научная книга& raquo-, 2010. — С. 455−461.

143. Таганов А. И. Логические процедуры синтеза моделей контурных изображений // В кн: Математические методы распознавания образов. Тез. докл. Всесоюз. конф. Львов, 1987. — 4.1. — С. 209−210.

144. Таганов А. И. Метод синтеза логико-алгебраических моделей рисковIпроекта // Межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2010. — С. 141−150.

145. Таганов А. И. Методика анализа и сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества // Научно-технический журнал & laquo-Вестник РГРТУ& raquo-. № 1. Рязань, 2010. — С. 77−82.

146. Таганов А. И. Методика сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества // Материалы конференции & laquo-Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций& raquo-. Рязань, 2010. — С. 77−82.

147. Таганов А. И. Методология описания процессов IDEF3: Учебное пособие // Под. ред. В.П. Корячко- Рязан. гос. радиотехн. акад.- Рязань, 2002.- 80 с.

148. Таганов А. И. Методы представления рисков проекта на основе структурно-символьных моделей // Межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2010. — С. 133−140.

149. Таганов А. И. Методы представления сложной структурно-символьной информации // Научно-технический журнал & laquo-Вестник РГРТУ& raquo-. Выпуск № 18, 2006. С. 74−80.

150. Таганов А. И. Модели системного прогнозирования рисков качества проектов сложных программных систем // Межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в научных исследованиях& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2010. -С. 122−126.

151. Таганов А. И. Описание изображений на основе структурно-символьного представления // В' кн.: Автоматизированные системы обработки изображений. Тез. докладов 2-й Всесоюз. конф. -М.: Наука, 1986. С. 4344.

152. Таганов А. И. Построение изображений физических полей на основе декомпозиции контурной информации // В межвуз. сб & laquo-Методы и приборы контроля параметров биосферы& raquo-. Л. :ЛИАП, 1984. — Вып. 171. — С. 90−942.

153. Таганов А. И. Представление правил нечетких продукций в нечеткой системе анализа и сокращения рисков проекта на основе нечетких сетей Петри // Журнал & laquo-Системы управления и информационные технологии& raquo-. Москва-Воронеж, 2009. — № 4(38). — С. 46−51.

154. 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.

155. Таганов А. И. Процессы и задачи управления проектами заказных информационных систем: Учебное пособие // Под. ред. В.П. Корячко- Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань: РГРТУ, 2002. — 80 с.

156. Таганов А. И. Синтез логико-алгебраических моделей контурных изображений // Рук. деп. в ЦНИИТЭИ 17. 05. 88, № 4199 пр. 88. Реферат ВИНИТИ & laquo-Депонированные научные работы& raquo-, 1988. № 10. С. 155.

157. Таганов А. И. Теоретико-множественные операции геометрического моделирования контурных изображений // В межвуз. сб.: Автоматизация проектирования микроэлектронных вычислительных средств. Рязань: РРТИ, 1990. -С. 85−91.

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

159. Таганов А. И., Таганов Р. А Метод определения оптимальной альтернативы реагирования на этапе мониторинга рисков проекта // Научно-технический журнал & laquo-Вестник РГРТА& raquo-. Вып. 11, 2003. С. 115−118.

160. Таганов А. И., Таганов Р. А Методологические основы методов идентификации рисковых событий проекта // Научно-технический журнал & laquo-Вестник РГРТА& raquo-. Вып. 12, 2003. С. 70−77.

161. Таганов А. И., Таганов Р. А Методологические основы процессов создания информационных систем сферы образования. Учебное пособие под редакцией Корячко В. П. Рязань: РГРТУ, 2007. — 364 с.

162. Таганов А. И., Таганов Р. А Оптимизация состава контролируемых рисков качества программного проекта // Научная сессия МИФИ-2003. Сборник научных трудов. Т.2 & laquo-Технология разработки программных систем& raquo-. М.: МИФИ, 2003. -С. 123−124.

163. Таганов А. И., Таганов Р. А Процессно-ориентированная модель управления рисками качества программной продукции на всех стадиях жизненного цикла проекта //Деп. в ВИМИ 12. 11. 01 ДО 8900. 27 с.

164. Таганов А. И., Таганов Р. А Система поддержки принятия решений по рискам проекта программных изделий // В сб. научных трудов & laquo-Научная Сессия МИФИ-2002& raquo-. Т.2. & laquo-Программное обеспечение. Информационные технологии& raquo-. М.: МИФИ, 2002 — С. 77−78.

165. Таганов А. И., Таганов P.A. Качественный и количественный анализ рисков качества программных проектов / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3357 от 08. 04. 2004.

166. Таганов А. И., Таганов P.A. Нечеткое ситуационное моделирование для процесса мониторинга рисков качества программных проектов / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3356 от 08. 04. 2004.

167. Таганов А. И., Таганов P.A. Организация учебного процесса на основе электронной информационно-образовательной среды по CALS и CASE технологиям. // Материалы X научно-методической конференции РГРТА Рязань: РГРТА, 2003. — С. 58−62.

168. Таганов А. И., Таганов P.A. Планирование рисков качества программного проекта методом мозгового штурма / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3358 от 08. 04. 2004

169. Таганов А. И., Таганов P.A. Система формализации нечетких исходных данных программных проектов для процесса идентификации рисков качества / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3359 от 08. 04. 2004.

170. Таганов А. И., Таганов P.A. Формальные методы поддержки процесса управления рисками качества проекта: Учебное пособие / Под ред. проф. Ко-рячко В. П. Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2003. — 74 с.

171. Таганов А. И., Таганов P.A. Анализ концепций, методов и моделей управления рисками программных проектов // Деп. в ВИМИ 12. 11. 01 ДО 8899. 47 с.

172. Таганов А. И., Таганов P.A. Метод определения важности субъективно-связных рисков качества программных проектов. // Научно-технический журнал & laquo-Вестник РГРТА& raquo-, 2002. С. 64−69.

173. Таганов А. И., Таганов P.A. Метод определения уровня целостности программного средства на основе оценки его риска // Материалы международной конф. & laquo-Гагаринские чтения XXX". М. 2004. — С. 89−90.

174. Таганов А. И., Таганов P.A. Методологические основы управления рисками качества программного- проекта: Учебное пособие. / Под. редакцией Корячко В. П. Рязань: РГРТУ, 2007. — 142 с.

175. Таганов А. И., Таганов P.A. Методы оптимизации рисков качества программного проекта // Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2001. — 45 е.: Ил. -Библиогр. 37 назв. — Рус. — ДО 8914 от 05. 06. 02. Деп. в ВИМИ.

176. Таганов А. И., Таганов P.A. Организация учебного процесса на основе электронной информационно-образовательной среды по CALS и CASE технологиям // Научно-технический журнал & laquo-Вестник РГРТА& raquo-. Выпуск № 13, 2003. С. 52−57.

177. 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.

178. Таганов А. И., Таганов P.A. САПР информационных технологий: электронная техническая информация и документация: Учебное пособие / Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. — 48 с.

179. 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.

180. Таганов А. И., Журавлева E.H., Мишин A.C. Процедура классификации рисков проекта методами нечеткой кластеризации // Сб. материалов 57-й научно-технической конф. РГРТУ, 2010. Рязань: РГРТУ. С. 71−72.

181. Таганов А. И., Таганов P.A. Системная инженерия: модели и процессы жизненного цикла систем: Учебное пособие допущено УМО по спец. & laquo-Системы автоматизированного проектирования& raquo- / Под ред. В. П. Корячко. Рязань: РГРТА, 2005. — 120 с.

182. 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.

183. Таганов А. И., Таганов P.A. Технология разработки типовых моделей и процессов системы менеджмента качества вуза: Учебное пособие. / Под редакцией Корячко В. П. Рязань: РГРТУ, 2007. — 112 с.

184. Таганов А. И., Таганов P.A., Черныш С. А. Анализ процесса определения уровня целостности программных средств на системном и формальном уровне // Научно-технический журнал. & laquo-Известия Белорусской инженерной академии& raquo-. Выпуск 1(17)/1, 2004. С. 49−57.

185. Таганов А. И., Таганова Е. А. Анализ методов усовершенствования процессов разработки программных систем // Научная сессия МИФИ-2004. Сборник научных трудов. & laquo-Технология разработки программных систем& raquo-. -М.: МИФИ, 2004. С. 123−124.

186. Таганов А. И., Таганова Е. А. Вопросы управления рисками качества образования в вузе // В межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Рязань: РГРТУ, 2007. — С. 62−74.

187. Таганов А. И., Таганов P.A. САПР информационных технологий: электронная техническая информация и документация: Учебное пособие // Рязан. гос. радиотехн. акад. Рязань, 2004. — 48 с.

188. Таганов А. И., Фомичев А. Н. Использование Web-технологий для удалённого взаимодействия с программами на языке MATLAB // В межвуз. сб. научных трудов & laquo-Информационные технологии в образовании& raquo-. Ря-зань: РГРТУ, 2008. — С. 103−110.

189. Таганов P.A. Анализ ресурсов базовых инструментальных средств реинжиниринга // Межвузовский сб. науч. трудов & laquo-Математическое и программное обеспечение вычислительных систем& raquo-. Москва: НИЦПрИС, 1998. -С. 130−133.

190. Таганов P.A. Оптимизация планирования и идентификации рисков качества проекта информационной системы методом анализа иерархий // Межвуз сб. научных трудов & laquo-Новые информационные технологии& raquo-. Рязань: РГРТА, 2001. -С. 63−72.

191. Таганов Р. А. Парадигма управления рисками качества программной продукции // Межвуз. сб. научных трудов & laquo-Новые информационные технологии& raquo-. Рязань: РГРТА, 2001. — С. 56−63.

192. Таганов Р. А. Представление процесса управления рисками проекта моделями IDEF и DFD // Сборник тезисов докладов 6-й всероссийской НТК & laquo-Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании& raquo-. Рязань: РГРТА, 2001. — С. 83−85.

193. Таганов Р. А., Везенов В. И., Светников О. Г., Таганов А. И. Система оценивания качества программной продукции по ИСО/МЭК 9126−1-4 (СОКПП) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 003 610 449 от 19. 02. 2003.

194. Таганов P.A., Таганов А. И. Многокритериальная оптимизация рисков качества программной продукции (Риск КПП) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 001 611 541 от 15. 11. 2001.

195. Таганов P.A., Таганов А. И. Оптимизация процесса идентификации ситуации возникновения рискового события («Риск-Иден») / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 610 046 от 16. 01. 2002.

196. Таганов P.A., Таганов А. И. База данных рисков качества проектов программных изделий (& quot-БДРКППИ"-) / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 620 044 от 25. 03. 2002.

197. Таганов P.A., Таганов А. И. Система поддержки принятия решений по рискам проекта программных изделий («Риск-ПИИ») / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в РОСПАТЕНТ № 2 002 610 047 от 16. 01. 2002.

198. Таганов P.A., Фомов О. П., Таганов А. И., Чуринов О. М. Система информационной поддержки управления работами в рамках кооперации предприятий / Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ в ОФАП № 3351 от 05. 05. 2004.

199. Товб A.C., Ципес Г. Л. Управление проектами. Стандарты, методы, опыт. М.: «Олимп-Бизнес», 2003. — 240 с.

200. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998. — 376с.

201. Трахтенгерц Э. А. Принятие реше

Заполнить форму текущей работой