надійність програмного забезпечення

У багатьох моделях прогнозування надійності програмного забезпечення (ПЗ) припущення про незалежність виконання компонент є спрощенням реального харак- теру програмного продукту. Врахувати залежності виконання ПЗ у прогнозуванні його надійності можна за допомогою марковських ланцюгів вищих порядків. Запропоновано використовувати інформаційний критерій Акаїке (АІС) для визначення порядку марковського ланцюга, що є головною проблемою під час роботи з ними.

Досліджено вплив функції активації нейронної мережі типу RBF на ефективність навчання та прогнозування надійності програмного забезпечення у вигляді часових рядів. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому.

Мобільні пристрої та системи, зокрема Android, вразливі до виникнення у них ефектів старіння програмного забезпечення, які проявляються в зниженні продуктивності під час їх тривалого використання. Для виявлення ефектів старіння та протидії їм важливо ідентифікувати ефективні метрики системи та користувацького інтерфейсу. Метрики старіння, що викорис- товуються у сучасних дослідженнях операційної системи Android, не враховують процеси старіння у користувацьких додатках.

Перевірка відповідності вимогам на ранніх стадіях є критичним етапом у процесі розробки програмного забезпечення (ПЗ). Для перевірки функціональних вимог існує багато досліджень та рішень, проте для визначення надійності ПЗ на ранніх етапах розробки немає чітко сформованих підходів. Оскільки виявлення відхилень від вимог на ранніх етапах дасть змогу уникнути значних витрат для виправлення помилок на пізніших етапах, необхідно реалізувати можливість визначення показників надійності ПЗ на етапі збору вимог та раннього проектування системи.