Розглянуто науково-прикладну задачу позиціонування об’єктів комплексної підтримки програмних продуктів відносно факторів впливу (в межах наявних полісуб’єктних середовищ комплексної підтримки) в контексті глобальнішої науково-прикладної проблеми автоматизації й інтелектуалізації балансування середовищ комплексної підтримки програмних продуктів. Об’єк-том дослідження є процес мультифакторного позиціонування об’єкта комплексної підтримки програмних продуктів. Предметом дослідження є методи та засоби математичного, евристичного та комп’ютерного моделювання. Метою дослідження є розроблення моделі мультифакторного позиціонування об’єкта комплексної підтримки програмних продуктів. Для досягнення поставленої мети розв’язано необхідні задачі дослідження, які подані далі по тексту. Зокрема, здійснено комплексний аналіз проблематики таких фундаментальних складових як комплексна підтримка, об’єкт підтримки, суб’єкти підтримки, фактори впливу, середовище підтримки. Встановлено зв’язок між кожною з фундаментальних складових з метою врахування їх актуальності в контексті досліджуваної проблематики. На фінальному етапі, розроблена модель мультифакторного позиціонування об’єкта комплексної підтримки програмних продуктів, що забезпечує можливість розв’язання первинного етапу проблеми балансування середовищ комплексної підтримки програмних продуктів, а саме задачу позиціонування. Розроблена модель виступає в якості базового механізму позиціонування за допомогою полярної та/або Декартової системи координат, забезпечуючи можливості для подальшого моделювання та дослідження потенційних шляхів розвитку, адаптації, вдосконалення та покращення. В якості практичної апробації розробленої моделі, розв’язано прикладну практичну задачу розрахунку тенденції динаміки зміщення об’єкта підтримки відносно заданого фактора впливу в рамках існуючого середовища підтримки.
- Alam, K.R., Barua, C. & Kabir, J.U.Z. (2025). The Future of Agile: Utilizing AI Together with Machine Study to Support Real Time Project Control and Modifying Decision Making. International Journal of Innovative Science and Research Technology, 10(1), 1639-1648. https://doi.org/10.5281/zenodo.14792219
- Ale, N. K. (2024). Enhancing Test Automation with Deep Learning: Techniques, Challenges and Future Prospects. Computer Science & Information Technology, vol.14, pp.59–70. https://doi.org/10.5121/ csit.2024.141505
- Anbalagan, K. (2024). Cloud DevOps and Generative AI: Revolutionizing Software Development and Operations. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 13(8), 15172- 15181. URL: https://www.researchgate.net/profile/Karthikeyan-Anbalagan-2/publication/385131074_Clo- ud_DevOps_and_Generative_AI_Revolutionizing_Software_Development_and_Operations/links/671797a bd796f96b8ecae06d/Cloud-DevOps-and-Generative-AI-Revolutionizing-Software-Development-and-Ope- rations.pdf
- Betru, B., & Getahun, F. (2023). Ontology-driven Intelligent IT Incident Management Model. International Journal of Information Technology and Computer Science, 15(1), 30–41. https://doi.org/10. 5815/ijitcs.2023.01.04
- Chittala, S. (2024). AIOps and DevOps: Catalysts of Digital Transformation in the Age of Automated Operations. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology, 10(6), 155-166. https://doi.org/10.32628/CSEIT24106163
- Desmond, O.C. (2024). The Convergence of AI and DevOps: Exploring Adaptive Automation and Proactive System Reliability. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 12(9), 11310-11325. URL: https://www.researchgate.net/publication/388563829_The_Con- vergence_of_AI_and_DevOps_Exploring_Adaptive_Automation_and_Proactive_System_Reliability
- Erman, A. M., & Fawareh, H. (2020). Impact Cultural-Quality Factors on Successes and Failures Software System. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8(5), 1656–1662. https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/26852020
- Eze, М., & Okunbor, С. (2021). Analytical study of software development process model variants. Global Journal of Engineering and Technology Advances, 8(2), 023–031. https://doi.org/10.30574/gjeta.2021.8.2.0111
- Hayat, A., Sunriz Islam, & Hossain, F. (2024). The Evolving Role of Artificial Intelligence in Software Testing: Prospects and Challenges. International Journal for Multidisciplinary Research, 6(2), 1-16. https://doi. org/10.36948/ijfmr.2024.v06i02.14783
- Li, T., Wan, K., Wu, Z., Cao, Q., & Zheng, X. (2022). Capo: Calibrating Device-to-Device Positioning in Heterogeneous Systems. Research Square (Research Square). pp.1-26. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs- 1570788/v1
- Lichter, H. (2012). Software Processes in an Agile World. International Journal of Digital Content Technology and Its Applications, 6(21), 11–15. https://doi.org/10.4156/jdcta.vol6.issue21.2
- Lingras, S. & Basu, A. (2025). Modernizing the ASPICE Software Engineering Base Practices Framework: Integrating Alternative Technologies for Agile Automotive Software Development. International Journal of Scientific Research and Management (IJSRM), 13(01), 1880-1901. URL: https://www.researchgate.net/profile/Adebis- Samuel/publication/388821959_Modernizing_the_ASPICE_Software_Engineering_Base_Practices_Frame- work_Integrating_Alternative_Technologies_for_Agile_Automotive_Software_Development/links/67a7aaa920 7c0c20fa7ed983/Modernizing-the-ASPICE-Software-Engineering-Base-Practices-Framework-Integrating-Al- ternative-Technologies-for-Agile-Automotive-Software-Development.pdf
- Machuca-Villegas, L., Gasca-Hurtado, G. P., Puente, S. M., & Tamayo, L. M. R. (2021). An Instrument for Measuring Perception about Social and Human Factors that Influence Software Development Productivity. JUCS - Journal of Universal Computer Science, 27(2), 111–134. https://doi.org/10.3897/jucs.65102
- Miller, A., Giachetti, R., & Van Bossuyt, D. (2022). Challenges of Adopting DevOps for Combat Systems Development Environment. Defense Acquisition Research Journal, 29(99), 22–48. https://doi.org/10. 22594/dau.21-870.29.01
- Minciu, O.-A., Iacob, I.-L., Ionita, A.-D. & Mocanu, S. (2022). Continuous Integration environment deployment. Romanian Journal of Information Technology and Automatic Control, 32(2), 79–92. https://doi. org/10.33436/v32i2y202206
- Moheel, B., Alkatheri, S., & AlSukhayri, A. (2019). Critical Success Factors of Total Quality Management in Software Development. IARJSET, 6(2), 50–57. https://doi.org/10.17148/iarjset.2019.6208
- Oliveira, E., Conte, T., Cristo, M., & Valentim, N. (2018). Influence Factors in Software Productivity - A Tertiary Literature Review. International Conferences on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2018, 68–103. https://doi.org/10.18293/seke2018-149
- Pandy, G., Pugazhenthi, V.J., & Murugan, A. (2024). Advances in Software Testing in 2024: Experimental Insights, Frameworks, and Future Directions. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering (IJARCCE), 13(11), 40-45. https://doi.org/10.17148/ijarcce.2024.131103
- Paramesh, S.P., & Shreedhara, K.S. (2021). Leveraging the Text Mining to Automate the Customer Helpdesk Systems. International Journal of Computer Applications, 183(17), 35–41. https://doi.org/10.5120/ ijca2021921519
- Pukach, A. I., & Teslyuk, V. M. (2025). Method of forming multifactor portraits of the subjects supporting software complexes, using a multilayer perceptron. Radio Electronics, Computer Science, Control, (1), 130–141. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2025-1-12
- Radwan, A. M., Abdel-Fattah, M. A., & Mohamed, W. (2024). AI-Driven Prioritization Techniques of Requirements in Agile Methodologies: A Systematic Literature Review. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 15(9), 812-823. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2024.0150983
- Rajkumar, S. (2023). Designing A Cloud-Based Software Testing Environment For Enhancing The Reliability Of Distributed Systems. International Journal of Advance and Applied Research, 12(1), 182-193. URL: https://yra.ijaar.co.in/wp-content/uploads/2024/04/120126.pdf
- Tohoiev, O., Burlachenko, I., Zhuravska, I., & Savinov V. (2020). The monitoring system based on a multi-agent approach for moving objects positioning in wireless networks, CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2608, pp. 79–90. URL: https://ceur-ws.org/Vol-2608/paper7.pdf
- Wang, Q., Shwartz, L., Grabarnik, G. Ya., Nidd, M., & Hwang, J. (2019). Leveraging AI in Service Automation Modeling: From Classical AI Through Deep Learning to Combination Models. Service-Oriented Computing, 186–201. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33702-5_14