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