Метод теории графов при оптимизации времени выполнения ИТ-проектов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Научная статья посвящена исследованию применения графового подхода в контексте тестирования и оптимизации выполнения ИТ-проектов. Графовые структуры представляют собой мощный инструмент для моделирования сложных систем и процессов, что делает их применимыми в различных областях информационных технологий. В статье рассматриваются основные принципы построения графовых моделей для анализа и управления проектами, а также методы их применения в тестировании и оптимизации процессов выполнения ИТ-проектов. Внедрение методологии графов на каждом этапе тестирования в жизненном цикле проекта может привести к улучшению эффективности и качества процесса тестирования, а также к повышению качества и конкурентоспособности разрабатываемого продукта.

Об авторах

Артур Геннадьевич Дворецкий

МИРЭА – Российский технологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: dvoretsky@sumirea.ru
ORCID iD: 0009-0001-5437-1371

аспирант, кафедра индустриального программирования, Институт перспективных технологий и индустриального программирования

Россия, Москва

Станислав Олегович Голованов

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: golovanov@mirea.ru

аспирант, кафедра индустриального программирования, Институт перспективных технологий и индустриального программирования

Россия, Москва

Список литературы

  1. Харламова Т.Л., Герасимов А.О. Инновационные подходы к управлению развитием предприятий в период цифровой трансформации // Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли: сб. трудов Всероссийской научной и учебно-практической конференции. СПб., 2021. C. 103–107.
  2. Кооп В.К., Дуболазов В.А. Современные методы управления проектами промышленного строительства // Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли: сб. трудов Всероссийской научной и учебно-практической конференции. В 3 ч. (С.-Петербург, 27–29 мая 2020 г.). СПб., 2020. C. 204–210.
  3. Смолькин В.П., Светуньков М.Г. Условия инновационного развития организации как социально-экономической системы в обеспечении управления человеческим капиталом // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2021. Т. 12. № 4. C. 136–144.
  4. Han Z., Cheng L., Xing L. et al. A graph theory-based optimization design for complex manufacturing processes // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 95547–95558.
  5. Gaikwad A., Yavari R., Montazeri M. et al. Toward the digital twin of additive manufacturing: Integrating thermal simulations, sensing, and analytics to detect process faults // IISE Transactions. Toward the Digital Twin of Additive Manufacturing. 2020. Vol. 52. No. 11. Pp. 1204–1217.
  6. Chen B., Hu J., Qi J. et al. Concurrent multi-process graph-based design component synthesis: Framework and algorithm // Engineering Applications of Artificial Intelligence. Concurrent Multi-process Graph-based Design Component Synthesis. 2021. Vol. 97. P. 104051.
  7. Марсавин В.В. Применение теории графов для моделирования систем менеджмента (на примере модели метрологического обеспечения производства) // Актуальные проблемы менеджмента качества, стандартизации и метрологии: сб. докл. VIII Всерос. науч.-практ. интернет-конф. (Белгородский гос. технол. ун-т им. В.Г. Шухова). Белгород, 2021. C. 117–121.
  8. Blanc-Serrier S., Ducq Y., Vallespir B. Organisational interoperability characterisation and evaluation using enterprise modelling and graph theory // Computers in Industry. 2018. Vol. 101. Pp. 67–80.
  9. Морозов Р.В., Белясов И.С. Методический подход к оценке потенциала предприятий легкой промышленности как предпосылки внедрения конвергентных технологий // Журнал исследований по управлению. 2021. Т. 7. № 3. С. 56–69.
  10. Соколова Э.С., Жолобов Д.М. Применение искусственного интеллекта для генерации тестовых данных при автоматизации тестирования программного обеспечения // Математические методы в технологиях и технике. 2023. № 6. С. 88–91. doi: 10.52348/2712-8873_MMTT_2023_6_88.
  11. Дворянкин А.М., Ерофеев А.А., Аникин А.В. Основные методы тестирования программного обеспечения: учебное пособие. Волгоград: Волгоградский гос. техн. ун-т, 2015. 120 с. ISBN: 978-5-9948-1853-4. EDN: UHZJFD.
  12. Быстров В.В., Маслобоев А.В., Путилов В.А. Применение проектного менеджмента в задачах управления региональной безопасностью: подход и формальный аппарат // Надежность и качество сложных систем. 2017. № 4 (20). С. 73–84. doi: 10.21685/2307-4205-2017-4-10.
  13. Евдокимов И.В. Проблема и показатели качества программного обеспечения // Труды Братского гос. ун-та. Серия: Экономика и управление. 2009. Т. 1. С. 121–124.
  14. Евдокимов И.В. Менеджмент качества и управление развитием системы обработки экспертной аналитики // Труды Братского гос. ун-та. Серия: Экономика и управление. 2015. Т. 1. С. 212–219.
  15. Евдокимов И.В. Методика исследования систем управления предприятий для целей информатизации // Труды Братского гос. ун-та. Серия: Экономика и управление. 2007. Т. 1. С. 284–288.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Ориентированный граф, отображающий связи между этапами жизненного цикла проекта

Скачать (53KB)
3. Рис. 2. Выделение в ориентированном графе этапа мониторинга и контроля жизненного цикла проекта

Скачать (65KB)
4. Рис. 3. Ориентированный граф задач этапа мониторинга и контроля жизненного цикла проекта

Скачать (92KB)
5. Рис. 4. Оптимизированный ориентированный граф задач этапа мониторинга и контроля жизненного цикла проекта

Скачать (161KB)
6. Рис. 5. Оптимизированный ориентированный граф задач этапа мониторинга и контроля жизненного цикла проекта с выделением этапа оптимизации

Скачать (259KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».