ПРИКАСПИЙСКИЙ ЖУРНАЛ

УПРАВЛЕНИЕ И ВЫСОКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Генетический алгоритм выбора компонентов информационных систем на основе экспериментальных оценок критериев качества

Читать Гусев Александр Алексеевич, Ильин Дмитрий Юрьевич, Никульчев Евгений Витальевич Генетический алгоритм выбора компонентов информационных систем на основе экспериментальных оценок критериев качества // Прикаспийский журнал:  управление и высокие технологии. — 2019. — №2. — Стр. 113-125.

Гусев Александр Алексеевич - аспирант, https://orcid.org/0000-0003-2437-8537, https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid= 835966, Кубанский государственный университет, alexandrgsv@gmail.com

Ильин Дмитрий Юрьевич - аспирант, http://orcid.org/0000-0002-0241-2733, https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid= 892115, МИРЭА - Российский технологический университет, i@dmitryilin.com

Никульчев Евгений Витальевич - доктор технических наук, профессор, профессор кафедры управления и моделирования систем, http://orcid.org/0000-0003-1254-9132, https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=396636, МИРЭА - Российский технологический университет, nikulchev@mail.ru

В статье представлена методика оценки эффективности набора компонентов программного обеспечения на основе вычислительных экспериментов, воспроизводимых под управлением генетического алгоритма. Для представления наборов компонентов в виде натуральных генотипов вводится отображение кодирования. Обратное отображение используется для дешифровки генотипа. На первом шаге методики генетический алгоритм создает начальную популяцию случайных генотипов, преобразуемых в оцениваемые наборы компонентов программного обеспечения. Затем происходит инициализация каждого набора и исполнение заданного перечня операций со снятием экспериментальных замеров для вычислительных экспериментов с информационной системой по 14 заданным частным критериям эффективности. На их основе, с учетом весовых коэффициентов, задающих цели в области управления качеством обслуживания, генетический алгоритм рассчитывает интегральный функционал качества для каждого исследуемого набора компонентов информационной системы. После этого выполняются генетические операторы, и происходит генерация нового (усовершенствованного) поколения генотипов с последующими экспериментальными измерениями для соответствующих наборов компонентов. Процедура повторяется вплоть до выполнения условий остановки. В статье показано применение предлагаемой методики к оценке эффективности выбора компонентов Node.js. Для этой цели разработана MATLAB-программа генетического поиска и сценарий эксперимента для виртуальной машины, работающей под управлением операционной системы Ubuntu 16.04 LTS. Последняя развертывается с помощью средства конфигурирования виртуальной среды разработки Vagrant.

Ключевые слова: качество систем и программ, эффективность взаимодействия программ, генетический алгоритм, эволюционные вычисления, вычислительные эксперименты, информационная система, quality of systems and programs, the effectiveness of program interaction, genetic algo