Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Сучасні інформаційн...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
versions View all 2 versions
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Improved method of software risk management based on the semi-Markov decision-making model

Authors: Kovalenko, Oleksandr;

Improved method of software risk management based on the semi-Markov decision-making model

Abstract

В работе проведены исследования, которые показали, что управление риском разработки программного обеспечения включает систему мероприятий, осуществляемых как до проявления негативного события, так и после его реализации. Однако превентивный анализ и учет большинства возможных эксплуатационных ошибок позволит снизить финансовые и другие затраты в жизненном цикле разработки программного обеспечения. Рассматриваемая задача управления рисками разработки программного обеспечения при определенных ограничениях на мероприятия по тестированию качества и безопасности, сформулирована в виде полумарковской модели принятия решений для управляемого марковского процесса в непрерывном времени и дисконтированными доходами или расходами. При этом данный вид эксплуатационных рисков отождествляются с последовательно соединенными независимыми элементами, восстанавливаемыми за конечное время. Оптимальная нерандомизированная стационарная стратегия управления определена с помощью псевдобулевых методов бивалентного программирования, находя все решения системы ограничений. Усовершенствован метод управления рисками разработки програмного обеспечения на основе полумарковской модели принятия решений для управляемого марковского процесса в непрерывном времени. Отличительной особенностью предложенного метода является использование псевдобулевых методов бивалентного программирования с нелинейной целевой функцией и линейными ограничениями для определения оптимальной стратегии устранения эксплуатационных ошибок. Проведенные исследования в работе показали, что используемые теоретические положения в достаточном объеме отражают стандарты и возможности современных методологий тестирования программного обеспечения. В качестве примера рассмотрены ситуации возникновения ошибок безопасности ПО, и определена оптимальная стратегия управления для устранения указанной аномальной ситуации. Представленный в работе метод целесообразно использовать не только при управлении рисками безопасности программного обеспечения, но и при функциональном, нагрузочном, стрессовом и других видах тестирования для предотвращения возможных потерь.

В роботі проведені дослідження, які показали, що управління ризиком розробки програмного забезпечення включає систему заходів, здійснюваних як до прояву негативної події, так і після його реалізації. Однак превентивний аналіз і облік більшості можливих експлуатаційних помилок дозволить знизити фінансові та інші витрати в життєвому циклі розробки програмного забезпечення. Вже згадана задача управління ризиками розробки програмного забезпечення при певних обмеженнях на заходи з тестування якості та безпеки, сформульована у вигляді напівмарківської моделі прийняття рішень для керованого марківського процесу в безперервному часу і дисконтованими доходами або витратами. При цьому даний вид експлуатаційних ризиків ототожнюється з послідовно з'єднаними незалежними елементами, відновлюваними за кінцевий час. Оптимальна нерандомізована стаціонарна стратегія управління визначена за допомогою псевдобулевих методів бівалентного програмування, знаходячи всі рішення системи обмежень. Удосконалено метод управління ризиками розробки програмного забезпечення на основі напівмарковської моделі прийняття рішень для керованого марківського процесу в безперервному часі. Відмінною особливістю запропонованого методу є використання псевдобулевих методів бівалентного програмування з нелінійної цільовою функцією і лінійними обмеженнями для визначення оптимальної стратегії усунення експлуатаційних помилок. Проведені дослідження в роботі показали, що використані теоретичні положення в достатньому обсязі відображають стандарти та можливості сучасних методологій тестування програмного забезпечення. Як приклад розглянуті ситуації виникнення помилок безпеки програмного забезпечення (ПЗ), і визначена оптимальна стратегія управління для усунення зазначеної аномальної ситуації. Представлений в роботі метод доцільно використовувати не тільки при управлінні ризиками безпеки програмного забезпечення, але і при функціональному, навантажувальному, стресовому та інших видах тестування для запобігання можливих втрат.

The studies carried out in this work showed that risk management of software development includes a system of activities carried out both before the appearance of a negative event, and after its occurence. However, preventive analysis and consideration of the majority of possible operational errors will reduce financial and other costs in the life cycle of software development. The considered task of risk management of software development under certain restrictions on quality and safety testing activities is formulated as a semi-Markov decision-making model for a managed Markov process in continuous time and discounted income or expenses. In this case, this type of operational risks are identified with sequentially connected independent elements that are restored in a finite time. The optimal non-randomized stationary control management strategy is defined using pseudo-Boolean methods of bivalent programming, finding all solutions of the constraint system. Objective: to improve the method of risk management of software development on the basis of a semi-Markov decision-making model for a managed Markov process in continuous time. A distinctive feature of the proposed method is the use of pseudo-Boolean methods of bivalent programming with a nonlinear objective function and linear constraints to determine the optimal strategy for eliminating operational errors.The research conducted in the work showed that the applied theoretical positions sufficiently reflect the standards and capabilities of modern software testing methodologies. As an example, the situation of the occurrence of software security errors is considered, and an optimal control strategy for eliminating the indicated anomalous situation is determined. The method presented in the work can be used not only for managing software security risks, but also for functional, load, stress, and other types of testing to prevent possible losses.

Keywords

управление рисками, decision-making, полумарковская модель, управління ризиками, risk management, напівмарковська модель, псевдобулеві методи бівалентного програмування, прийняття рішень, 004.056, принятия решений, 004.41, pseudo-Boolean methods of bivalent programming, псевдобулевые методы бивалентного программирования, semi-Markov model

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold