Исследование практичности программного обеспечения вычислительных комплексов экспертно-статистическим методом

Современное программное обеспечение достаточно широко представлено в различных сферах жизнедеятельности общества в нашей стране. При этом программное обеспечение характеризуется множеством параметров и признаков. Если сравнивать заявленные характеристики программного обеспечения вычислительных комплексов от разных фирм-производителей, окажется, что большинство элементов сравнения, особенно количественные параметры, достаточно близки к друг другу, а объекты сравнения практически идентичны. Возникает актуальная задача выбора из нескольких идентичных объектов исследования лучшего образца для последующего использования. Данное обстоятельство особенно актуально, если сравнение количественных параметров программного обеспечения не дает нужных результатов. Тогда задача должна решаться с привлечением экспертов для оценки качественных характеристик, с использованием соответствующего математического аппарата, обосновывающего научность выбранного подхода. В данной работе предлагается исследовать качественные метрики программного обеспечения. В частности, одной из качественных характеристик программного обеспечения, которая может быть оценена пользователями без особых сложностей является практичность. Для исследования подхарактеристик и метрик практичности в работе предлагается использовать экспертные и статистические процедуры, которые объединены в экспертно-статистическом методе. Освещены вопросы организации опроса экспертов на предмет оценки подхаратеристик практичности, представлена методика статистической обработки экспертных данных, исследована процедура выбора и анализа математической модели комплексного показателя качества практичности программного обеспечения. Дальнейшим развитием идей, изложенных в указанной статье, будет являться разработка программного обеспечения для экспертных и статистических процедур при оценке качественных метрик программного обеспечения.

1. Ажмухамедов И.М., Князева О.М. Комплексный критерий оценки качества информационных систем. Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2017;4-6:14-17.

2. Atanov G., Pustynnikova I. Learning by constructing knowledge bases for expert systems. Proc. International Conf. on Computers in Education. 1999:555-558.

3. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. Москва: Статистика. 1980.

4. Бухарин С.В., Конобеевских В.В. Комбинированный метод выявления знаний экспертов. Вестник Воронежского института МВД России. 2005;2:22-25.

5. Бухарин С.В., Конобеевских В.В. Статистические методы оценки качества радиотехнических систем. Охрана, безопасность и связь – 2005: сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. (Воронеж, 24-25 ноября 2005 г.) – Воронеж, 2005:37-39.

6. Литвак Б. Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. Москва: Радио и связь. 1982.

7. Бухарин С.В., Забияко, Е. С., Конобеевских В.В. Экспертные системы оценки качества и цены товаров (работ, услуг): монография. Воронеж: Воронежский институт маркетинга и финансов. 2006.

8. Кендэлл М. Дж. Ранговые корреляции. Москва: Статистика. 1975.