Інтеграція аналітичних статистичних моделей, послідовного аналізу закономірностей та теорії нечітких множин для розширеної оцінки надійності мобільних додатків

Автор(и)

  • Олександр Шматко Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна http://orcid.org/0000-0002-2426-900X
  • Олексій Коломійцев Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Україна http://orcid.org/0000-0001-8228-8404
  • Володимир Федорченко Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна http://orcid.org/0000-0001-7359-1460
  • Ірина Михайленко Харківський національний автомобільно-дорожній університет, Україна http://orcid.org/0000-0002-5961-3616
  • Вячеслав Третяк Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, Україна http://orcid.org/0000-0003-2599-8834

DOI:

https://doi.org/10.30837/ITSSI.2023.26.078

Ключові слова:

мобільний додаток, розробка програмного забезпечення, оцінка надійності модель Коркорана

Анотація

Дослідження є новим методом оцінки надійності мобільних додатків за допомогою моделі Коркорана. Ця модель включає в себе кілька аспектів надійності, включаючи продуктивність, надійність, доступність, масштабованість, безпеку, зручність використання і тестованість. Модель Коркорана може бути застосована для оцінки мобільних додатків шляхом аналізу основних показників надійності. Використання моделі значно поліпшує оцінку надійності застосунків в порівнянні з традиційними методами, які в першу чергу орієнтовані на конфігурації настільних комп'ютерів і серверів. Мета дослідження-запропонувати більш оптимізований підхід до оцінки надійності мобільних додатків. В роботі розглянуто проблеми з якими стикаються розробники мобільних застосунків. Це дослідження представляє нове застосування моделі Коркорана в області оцінки надійності мобільних додатків. Ця модель відрізняється акцентом на використання кількісної статистики та здатністю надавати точну оцінку ймовірності збою без будь-яких неточностей, що відрізняє цю модель від інших моделей надійності програмного забезпечення. В роботі пропонується використання комбінації аналітичних статистичних моделей, методів видобутку даних, таких як послідовний аналіз шаблонів, і теорію нечітких множин для реалізації моделі Коркорана. Застосування методології продемонстровано на прикладі дослідження звітів про помилки програмного забезпечення та проведення їх всебічного статистичного аналізу. Щоб покращити результати майбутніх досліджень, в роботі пропонується більш широко використовувати модель Коркорана у різних мобільних додатках та середовищах. Рекомендується змінити модель, щоб врахувати постійно мінливі характеристики мобільних додатків і їх зростаючу складність. Крім того, бажано провести додаткові дослідження для вдосконалення методів видобутку даних, що використовуються в моделі, та вивчити можливість інтеграції штучного інтелекту для більш просунутого аналізу надійності програмного забезпечення. Застосування моделі Коркорана у процесі розробки мобільних додатків для оцінки надійності може значно підвищити якість додатків, що призведе до підвищення рівня задоволеності клієнтів та довіри до мобільних додатків. Ця модель може слугувати орієнтиром для розробників та компаній при оцінці та вдосконаленні своїх додатків, сприяючи інноваціям та постійному вдосконаленню в конкурентному секторі мобільних додатків.

Біографії авторів

Олександр Шматко, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

PhD, доцент, доцент кафедри Програмної інженерії та інтелектуальних технологій управління

Олексій Коломійцев, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"

доктор технічних наук, професор, професор кафедри комп'ютерної інженерії та програмування

Володимир Федорченко, Харківський національний університет радіоелектроніки

PhD, доцент, доцент кафедри електронних обчислювальних машин

Ірина Михайленко, Харківський національний автомобільно-дорожній університет

PhD, доцент, доцент кафедри вищої математики

Вячеслав Третяк, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба

кандидат технічних наук, доцент, науковий співробітник наукового центру Повітряних Сил

Посилання

References

Mangla, M., Sharma, N., Mohanty, S. N. (2021), "A sequential ensemble model for software fault prediction", Innovations in Systems and Software Engineering, P. 1-8. DOI: https://doi.org/10.1007/s11334-021-00390-x

Khuat, T. T., Le, M. H. (2019), "Ensemble learning for software fault prediction problem with imbalanced data", International Journal of Electrical & Computer Engineering (2088-8708), Vol. 9, No 4. DOI: 10.11591/ijece.v9i4.pp3241-3246

Sales, A. M. A. et al. (2023), "Proposal of fault detection and diagnosis system architecture for residential air conditioners based on the Internet of Things", 2023 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE), P. 1-5. DOI: 10.1109/ICCE56470.2023.10043408.

Joorabchi, M. E., Mesbah, A., Kruchten, P. (2013), "Real challenges in mobile app development", 2013 ACM/IEEE International Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, P. 15-24. DOI: 10.1109/ESEM.2013.9.

Heitkötter, H., Hanschke, S., Majchrzak, T. A. (2012), "Evaluating cross-platform development approaches for mobile applications", Web Information Systems and Technologies: 8th International Conference, WEBIST 2012, Revised Selected Papers 8, P. 120-138. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-36608-6_8

Zhang, H., Babar, M. A. (2013), "Systematic reviews in software engineering: An empirical investigation", Information and Software Technology, Vol. 55, No 7, P. 1341-1354. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2012.09.008

Garousi, V., Mäntylä, M. V. (2016), "A systematic literature review of literature reviews in software testing", Information and Software Technology, Vol. 80, P. 195-216. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2016.09.002

Felizardo, K. R. et al. (2017), "Defining protocols of systematic literature reviews in software engineering: a survey", 43rd Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA), P. 202-209. DOI: 10.1109/SEAA.2017.17.

Pachouly, J. et al. (2022), "A systematic literature review on software defect prediction using artificial intelligence: Datasets, Data Validation Methods, Approaches, and Tools", Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 111, 104773 р. DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.104773

Son, L. H., Pritam, N., Khari, M., Kumar, R., Phuong, P. T. M., & Thong, P. H. (2019), "Empirical study of software defect prediction: a systematic mapping", Symmetry, 11(2), 212 р. DOI: https://doi.org/10.3390/sym11020212

Li, Z., Jing, X. Y., Zhu, X. (2018), "Progress on approaches to software defect prediction", Iet Software, Vol. 12, No 3, P. 161-175. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-sen.2017.0148

Zhou, T. et al. (2019), "Improving defect prediction with deep forest", Information and Software Technology, Vol. 114, P. 204-216. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2019.07.003

Thota, M. K., Shajin, F. H., & Rajesh, P. (2020), "Survey on software defect prediction techniques", International Journal of Applied Science and Engineering, 17(4), P. 331-344. DOI: https://doi.org/10.6703/IJASE.202012_17(4).331

Singhal, S. et al. (2021), "Systematic literature review on test case selection and prioritization: A tertiary study", Applied Sciences, Vol. 11, No 24, P. 12121. DOI: https://doi.org/10.3390/app112412121

Shahrokni, A., Feldt R. (2013), "A systematic review of software robustness", Information and Software Technology, Vol. 55, No 1, P. 1-17. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2012.06.002

Febrero, F., Calero, C., Moraga, M. Á. (2016), "Software reliability modeling based on ISO/IEC SQuaRE", Information and Software Technology, Vol. 70, P. 18-29. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2015.09.006

Ali, S. et al. (2009), "A systematic review of the application and empirical investigation of search-based test case generation", IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. 36, No 6, P. 742-762. DOI: 10.1109/TSE.2009.52.

Rathi, G., Tiwari, U. K., Singh, N. (2022), "Software Reliability: Elements, Approaches and Challenges", International Conference on Advances in Computing, Communication and Materials (ICACCM). P. 1-5. DOI: 10.1109/ICACCM56405.2022.10009422

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-12-27

Як цитувати

Шматко, О., Коломійцев, О., Федорченко, В., Михайленко, І., & Третяк, В. (2023). Інтеграція аналітичних статистичних моделей, послідовного аналізу закономірностей та теорії нечітких множин для розширеної оцінки надійності мобільних додатків. СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (4(26), 78–86. https://doi.org/10.30837/ITSSI.2023.26.078