Анализ тестовых задач мультиверсионного формирования отказоустойчивых программных систем

Актуальность исследования обусловлена современными требованиями к надежности функционирования программных систем критических приложений. Авторами развивается подход, базирующийся на современной информационной технологии мультиверсионного формирования высоконадежных программных систем. В статье проведен анализ тестовых задач мультиверсионного формирования отказоустойчивых программных систем, выполненный на базе алгоритмов муравьиной колонии, включая стандартный и модифицированный алгоритмы. В работе программная система определяется заданным набором программных модулей, соединенных определенным образом и образующих граф переходов с вероятностями перехода. Причем исполнение каждого модуля является мультиверсионным, то есть модуль включает несколько версий, каждая из которых характеризуется значением надежности и стоимости исполнения. В результате, совокупность выбранных для исполнения версий в модуле определяет его надежность и стоимость, а благодаря наличию графа программы мы имеем возможность вычислить надежность и стоимость всей программной системы. Условия задачи включают ограничения, накладываемые на надежность и стоимость итогового решения. При анализе использовалась заданная схема программной системы, учитывался долговременный режим реализации программных функций и возможность изменения структуры программы в процессе ее реализации. Показано, что использование модифицированного алгоритма дает нам преимущество не только в качестве значения целевой функции, но и в скорости улучшения этого решения, что особенно важно для практики при реализации программных систем в режиме реального времени.

1. Ковалев И.В., Ковалев Д.И., Брит А.А., Сарамуд М.В. Информационная технология для мультиверсионного формирования отказоустойчивых программных систем. Системы управления и информационные технологии. 2021;2(84):56–68. DOI: 10.36622/VSTU.2021.84.2.013.

2. Буховцев Д.Д. Применение модифицированного алгоритма муравьиной колонии для решения задачи календарного планирования распределенных предприятий. Современные инновации, системы и технологии. 2021;1(1):29–42. Доступно по: https://doi. org/10.47813/2782-2818-2021-1-1-29-42.

3. Сарамуд М.В. К вопросу прогнозирования времени наработки на отказ отказоустойчивых программных комплексов. Материалы XXIV Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика М. Ф. Решетнева. Красноярск, 2020:453–454.

4. Сарамуд М.В., Ковалев Д.И. Средство автоматизированного проектирования мультиверсионного программного комплекса. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021610550, 15.01.2021. Заявка № 2020667734, 28.12.2020.

5. Ning J., Zhang C., Sun P., Feng Y. Comparative study of ant colony algorithms for multi-objective optimization. Information. 2019;10(1):11.

6. Jeona Young-Jae Kimb, Jae-Chul, Yunc Sang-Yun, Leed Kwang Y. Application of ant colony algorithm for network reconfiguration in distribution systems. IFAC Proceedings Volumes. 2003;36(20):773–778.

7. Борисенков Д.С. Преобразование структуры программы на этапе проектирования. Перспективы развития информационных технологий. 2014;22:15–20.

8. Поначугин А.В. Определение надёжности программного обеспечения в структуре современной информационной системы. Кибернетика и программирование. 2019;2:65–72.

9. Зенюткин Н.В., Ковалев Д.И., Туев Е.В, Туева Е.В. О способах формирования информационных структур для моделирования объектов, сред и процессов. Современные инновации, системы и технологии. 2021;1(1):10–22. Доступно по: https://doi.org/10.47813/2782-2818-2021-1-1-10-22.

10. Гимаров В.В., Глушко С.И., Дли М.И. Применение алгоритмов муравьиной колонии при управлении сложными проектами. Транспортное дело России. 2012;4:107–109.

11. Dorigo M., Stützle T. Ant colony optimization: Overview and recent advances. Handbook of Metaheuristics. International Series in Operations Research & Management Science. 2010;146:5–8. Available by: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1665-5_8.

12. Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V. Distributed optimization by ant colonies. Proceedings of ECAL91 - European Conference on Artificial Life. 1991:134–142.