Программные продукты и системы

Статьи из выпуска № 1 за 2018 год.

Упорядочить результаты по: Дате публикации | Заголовку статьи | Авторам

11. Математическая модель активности пользователей программного обеспечения [№1 за 2018 год]
Авторы: Сытник А.А., Шульга Т.Э., Данилов Н.А., Гвоздюк И.В.
Просмотров: 5434
В статье рассматриваются проблемы удобства использования ПО. Удобство использования является одним из основных критериев качества ПО в целом. Существуют различные подходы и методики, применяемые для анализа удобства использования программных продуктов, однако большинство из них основывается на эвристическом подходе, то есть на заранее собранных рекомендациях и гипотезах относительно того, как пользователь взаимодействует с программным интерфейсом. По мнению авторов, одна из основных проблем при разработке формальных методов оценки удобства использования – отсутствие формализованного представления данных активности пользователей программных продуктов. Целью исследования является разработка математической модели активности пользователей ПО. В основу исследования положена популярная в современной научной литературе идея о том, что индикатором проблем удобства использования может быть наличие часто повторяемых одинаковых последовательностей действий пользователей. В работе кратко рассматриваются подходы, применяемые при оценке удобства использования пользовательских интерфейсов, основанные на идее поиска закономерностей и шаблонов в поведении пользователей. Показано, что задачу поиска шаблонов поведения пользователей можно представить как задачу поиска последовательных шаблонов из области интеллектуального анализа данных и применять соответствующие методы. Вводится ряд формальных определений в области представления данных активности пользователей. Предлагается математическая модель активности пользователей ПО, основанная на теории последовательных шаблонов для предметной области оценки удобства использования. Данная модель может быть применена при автоматизированной оценке эффективности удобства пользовательских интерфейсов.

12. Методический подход к сравнению результатов агрегирования информации о высокодинамичных объектах [№1 за 2018 год]
Авторы: Артюхов С.Л., Семенов В.С.
Просмотров: 5632
При агрегировании информации о высокодинамичных объектах в иерархической системе сбора и обработки организация вычислений и информационных потоков предполагает выбор алгоритмов агрегирования, соответствующих по своим характеристикам состоянию среды. Для обеспечения выбора необходимо сравнение различных алгоритмов не только по характеристикам, но и по результатам работы. В статье проведен анализ известного подхода и предложено сравнивать результаты агрегирования путем сравнения нечетких отношений предпочтения, формируемых на этапе выявления распределения объектов в признаковом пространстве. Представлены формализация подхода к сравнению результатов работы алгоритмов и требования к лежащему в его основе показателю. Сущность подхода состоит в расчете расстояния между отображениями в многомерное пространство нечетких бинарных отношений предпочтения, формируемых базовым и сравниваемым с ним алгоритмом. Приведен порядок реализации данной операции, обоснованы используемые расчетные соотношения. Представлены состав и структура программного инструментария сравнения алгоритмов агрегирования, показана возможность применения используемого в подходе показателя как характеристики функционального качества варианта алгоритма агрегирования при сравнении его с эталонным вариантом.

13. Модель изменения типов интеллектуальных агентов в методологии системной динамики AnyLogic [№1 за 2018 год]
Авторы: Мутовкина Н.Ю., Семенов Н.А.
Просмотров: 5961
В статье рассмотрена модель изменения психо-поведенческого типа интеллектуальных агентов в процессе информационного взаимодействия. Информационное взаимодействие осуществляется при решении агентами некоторой креативной проблемы. По результатам исследования установлено, что каждый из агентов, участвующих в решении сложной творческой проблемы, стремится воздействовать на других агентов с целью привлечения их на свою сторону. В ходе взаимодействия агентов происходит изменение психо-поведенческого типа многих из них. Для успешной работы многоагентной системы наилучшим является компромиссный тип. Агенты, обладающие компромиссным типом, всегда готовы поступиться своими интересами ради общей цели. Такие агенты постоянно находятся в поиске лучшего решения поставленной задачи, характеризуются минимальной потребностью вступать в борьбу за ресурсы при условии достаточности последних и возможностями урегулирования конфликтов. Однако существование других типов также нельзя сбрасывать со счетов. Положительное влияние агентов компромиссного типа на агентов принуждающего и уклоняющегося типов приводит к их изменению на компромиссный психо-поведенческий тип. Минимальное количество в системе агентов принуждающего и уклоняющегося типов обеспечивает наибольшую эффективность многоагентной системы, скорейшее решение креативной проблемы. Модель взаимодействия агентов, ведущая к смене их психо-поведенческого типа, разработана на основе методологии системной динамики AnyLogic. Проведены оригинальные эксперименты, позволяющие установить величину влияния управленческих воздействий на поведение агентов каждого из указанных типов. Системная динамика здесь выступила в качестве количественного инструментария, позволяющего проанализировать причинно-следственные взаимосвязи внутри многоагентной системы.

14. Модель открытого куба для анализа больших данных в социальных сетях [№1 за 2018 год]
Авторы: Иващенко А.В., Шлычкова Н.М., Исайко В.А., Ситников П.В.
Просмотров: 5676
Социальные сети можно рассматривать как важнейший источник больших данных, описывающих взаимодей-ствие пользователей в процессе обмена информацией. Выявление закономерностей на этом уровне позволяет определять основные особенности поведения, выявлять информационное влияние, обнаруживать и анализировать колебания интересов пользователя к различным информационным объектам и событиям и т.п. Применение такого рода аналитики на практике позволяет реализовывать эффективную контекстную рекламу, повышать эффективность работы социальных сетей, а также решать различные проблемы информационной безопасности. Анализ больших данных, описывающих взаимодействие пользователей социальных сетей, является сложной технической проблемой: необходимо интегрироваться с несколькими социальными сетями для импорта данных, ассоциировать отдельные профили одних и тех же пользователей в разных сетях, сопоставлять факты их взаимодействия с реальными событиями и выявлять основные тенденции и отклонения. Для решения этой задачи предлагается модель открытого куба, основанная на построении ортогональной системы индикаторов, характеризующих изменение данных в зависимости от разных факторов. При этом производится распределение возникающих событий взаимодействия относительно пользователей, динамики развития их интереса во времени, реакции на внешние события и т.д. с помощью инструментария взаимного корреляционного анализа временных рядов с использованием интервальных корреляционных функций. В данной статье описываются основные проблемы анализа больших данных в социальных сетях, предлагаемая модель открытого куба и алгоритм анализа данных, позволяющий выявлять отклонения в поведении пользователей социальных сетей. Описанная модель и ее реализация были испытаны и апробированы с использованием типового набора данных, полученных из ряда социальных сетей. В дополнение к реальному регулярному набору результатов переговоров пользователей социальных сетей была введена партия сообщений, генерируемых онлайн-ботом, существование которого было выявлено посредством предложенного подхода.

15. Мультиагентная аппроксимация поведения пользователей социальных сетей [№1 за 2018 год]
Авторы: Иващенко А.В., Хорина А.А., Диязитдинова А.Р.
Просмотров: 5892
Cоциальные сети становятся одним из основных поставщиков больших данных для анализа поведения пользователей. При этом само поведение каждого пользователя сети Интернет представляет собой интересный и сложный объект для формализации и изучения. Один человек может быть представлен в нескольких социальных сетях под разными именами, обладать несколькими параллельными интересами, иметь собственную специфическую стратегию издания и потребления информации в виде постов, сообщений и комментариев и взаимодействовать с другими пользователями путем обмена информацией. С учетом специфики проявления активности пользователей социальных сетей, обладающих относительной независимостью и самоорганизацией, предлагается модель такого поведения, основанная на реализации мультиагентной технологии. В данной статье описаны проблема, архитектура решения и технические детали ее реализации, подкрепленные результатами моделирования и анализа реальных данных для ряда популярных социальных сетей. Впервые вводится понятие мультиагентной аппроксимации поведения, определяющего приближенное описание реальных прецедентов поведения пользователей интегрированной информационной среды с помощью мультиагентной имитационной модели. В рамках предложенного решения интерес пользователя социальной сети представлен в виде комбинации контекста и фокуса. Такой подход позволяет формализовать колебания пользовательского интереса под влиянием внешних событий с учетом фактора времени и человеческого фактора. Предложенный подход обеспечивает возможность описания и программной реализации шаблонов (паттернов) поведения членов социальных сетей в Интернете для последующего имитационного моделирования и анализа с целью выявления трендов и отклонений.

16. Мультиагентное моделирование процессов распространения и взаимодействия инфицирующих сущностей [№1 за 2018 год]
Автор: Климентьев К.Е.
Просмотров: 9535
В статье рассматриваются основные подходы к мультиагентному моделированию процессов инфицирования, характерных для технических сетей и живой природы. Примерами таких процессов являются развитие эпидемий болезнетворных микроорганизмов среди живых существ, распространение компьютерных вирусов и червей от компьютера к компьютеру, расширение лесных пожаров, передача информационных сообщений в технических и социальных сетях и т.п. Кратко обрисованы традиционные подходы к решению этой и смежной задач. Описана общая модель «вселенной». Введены основные множества объектов и их атрибутов, рассмотрены отношения между ними, характерные для моделируемых процессов и явлений. Анализируются графовые модели пространства, включая полный граф, безмасштабный граф, геометрический граф и различные решетки. Описаны основные состояния, в которых могут находиться агенты. Рассматриваются различные модели переходов из состояния в состояние, среди которых SI, SIS, SIR, SEIR, SIDR и т.п. Обсуждаются различные способы сканирования целей, такие как последовательное сканирование, случайное сканирование, поиск по списку, контратака и др. Описывается способ настройки темпоральных характеристик отдельных агентов. Одной из важных особенностей, отличающей данную разработку от аналогов, является возможность моделирования развития эпидемий во вселенных с изменяющимися законами. Например, в процессе модельного прогона возможно изменение топологии графов, числовых атрибутов объектов и алгоритмов поведения агентов. Использование таких моделей позволило бы получать более адекватные результаты. Также в статье рассматривается архитектура системы моделирования, поддерживающей рассмотренные аспекты и их комбинации. Представлен пример конкретной программной реализации.

17. Оценка степени влияния средств разграничения доступа на производительность информационно-вычислительной системы [№1 за 2018 год]
Автор: Дроботун Е.Б.
Просмотров: 5433
Эффективность средств защиты от информационно-технических воздействий и компьютерных атак играет огромную роль в адекватном функционировании системы. Помимо требований к эффективности выполнения защитных функций, к системам предъявляется требование минимизации влияния атак на процессы функционирования защищаемой системы, в частности, на ее производительность. В идеальном случае система (или средства) защиты не должна оказывать влияние на производительность защищаемой информационно-вычислительной системы. Вместе с тем следует отметить, что создать какую-либо систему защиты (в том числе и систему разграничения и управления доступом), которая не влияла бы отрицательно на защищаемый объект, практически невозможно. Исходя из этого, одним из критериев выбора системы (или средств) разграничения доступа для защиты какой-либо информационно-вычислительной системы должен быть критерий минимума влияния выбранной системы разграничения доступа на производительность защищаемой информационно-вычислительной системы. В статье предлагается методика оценки снижения производительности информационно-вычислительной системы при введении в нее средств разграничения доступа, которые являются одной из важнейших составляющих системы защиты информации для информационно-вычислительных систем, а также описываются программные средства, с помощью которых может быть реализована предложенная методика.

18. Построение модели программного кода для обнаружения программных дефектов при помощи систем типов [№1 за 2018 год]
Авторы: Цветков Л.В., Спивак А.И.
Просмотров: 3194
Неотъемлемая часть процесса разработки ПО – анализ его качества. Дефекты программного кода являются компонентой, которую можно уменьшить при помощи статического анализа кода, одна из форм которого – статическая проверка типов. Многие языки программирования используют системы типов для снижения количества ошибок. Однако системы типов большинства языков не способны выразить базовые требования безопасности относительно исключительных ситуаций. Для обеспечения возможности расширения существующих систем типов императивных языков необходимо создать модель программного кода, учитывающую ряд факторов, таких как наличие изменяемого состояния, алиасинг указателей и др. В статье дано описание модели программного кода, выражающей инварианты безопасности и допускающей эффективное использование расширенных систем типов для нахождения уязвимых участков кода. Предлагаемые решения проблем алиасинга и изменяемого состояния основаны на использовании формы статического одиночного присваивания путем применения правил перезаписи, сохраняющих функциональную эквивалентность программ, что позволяет использовать принципы проверки, применимые к функциональным языкам программирования. Рассмотрены понятие линейного ресурса, связанные с ним проблемы и возможные решения в рамках предлагаемого подхода. На примере непрерывного массива данных показаны принципы индексирования зависимых типов. Предлагаемая модель не исключает, а дополняет систему типов исследуемого языка программирования. Построение предлагаемой модели с расширенной системой типов не требует отдельных аннотаций исходного кода, что снижает необходимые трудозатраты и позволяет использовать ее для анализа существующей кодовой базы.

19. Построение модели транспортной инфраструктуры на основе пространственно-спектральной аэрокосмической информации [№1 за 2018 год]
Авторы: Федосеев А.А., Михеева Т.И., Михеев С.В.
Просмотров: 7099
Рассматривается задача синтеза тематического слоя объектов транспортной инфраструктуры на основе данных дистанционного зондирования Земли, получаемых космическими и воздушными средствами. Описаны структура информационного пространства дистанционного зондирования объектов транспортной инфраструктуры с использованием методологии стратификации, а также основные страты информационного пространства дистанционного зондирования Земли, объединяющие совокупности однотипных информационных объектов и подлежащие дальнейшему расслоению для получения требуемого уровня детализации. Предложена схема информационной поддержки управления характеристиками и состоянием объектов транс-портной инфраструктуры на основе данных дистанционного зондирования Земли, уровни которой включают в себя страты информационной и методической инфраструктур. При этом страта функциональной инфраструктуры содержит данные геоинформационной модели, обеспечивающей актуализацию данных, хранящихся в БД, и их визуализацию на электронной карте. Построена модель структурно-параметрического синтеза тематического слоя электронной карты в среде геоинформационной системы для объектов транспортной инфраструктуры на аэрокосмических изображениях. В рамках данной задачи разработаны модели решения задач экстрагирования объектов транспортной инфра-структуры на космических снимках высокого пространственного разрешения в условиях ограниченного состава спектральных признаков, а также с использованием гиперспектральной информации. Данные модели являются базовыми для решения задач определения геометрических характеристик транспортной сети, поиска изменений ее конфигурации и оценки загруженности транспортной сети динамическими объектами транспортной инфраструктуры – автотранспортом. Описаны характерные признаки объектов, используемые в процессе синтеза тематического слоя объектов транспортной инфраструктуры. Так как в работе используются только прямые дешифровочные признаки, внимание сосредоточено на яркостных (спектральных) и геометрических признаках объектов класса «Транспортная_сеть», «Транспортное_средство», «Дорога», «Проезжая_часть», «Обочина», «Тротуар», «Велосипедная_дорожка», «Разделительная_полоса», «Разметка», «Природный_объект».

20. Предприятие как целеустремленная система [№1 за 2018 год]
Автор: Лисецкий Ю.М.
Просмотров: 6793
В статье рассматривается предприятие как целеустремленная система. Даны общие сведения об организации и научном аппарате, описывающем ее построение и функционирование. Приведены иерархическая структура предприятия как организации, основная цель деятельности которой лежит в экономической сфере, и его функциональная модель. Проведен анализ характерных свойств предприятия c позиции общих принципов построения и функционирования систем. Изложены подходы и методы исследования предприятия как сложной производственной системы, в основе которых лежит системный подход. Данный подход позволяет комплексно оценить любую производственно-хозяйственную деятельность и деятельность системы управления на уровне конкретных характеристик, а также осуществлять анализ определенной ситуации в пределах отдельно взятой системы, выявлять характер проблем входа, процесса и выхода. Применение системного подхода позволяет наилучшим образом организовать процесс принятия решений на всех уровнях в системе управления предприятием.

◄ ← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | Следующая → ►