Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
Search Results
Item Метрики інтерфейсу користувача для виявлення явища старіння програмного забезпечення в мобільній системі Android(Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Яковина, Віталій; Угриновський, Богдан; Yakovyna, Vitaliy; Uhrynovskyi, Bohdan; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМобільні пристрої та системи, зокрема Android, вразливі до виникнення у них ефектів старіння програмного забезпечення, які проявляються в зниженні продуктивності під час їх тривалого використання. Для виявлення ефектів старіння та протидії їм важливо ідентифікувати ефективні метрики системи та користувацького інтерфейсу. Метрики старіння, що використовуються у сучасних дослідженнях операційної системи Android, не враховують процесів старіння у користувацьких додатках. Тому в цій роботі розглянуто дві нові метрики графічного інтерфейсу користувача, які дають змогу відстежувати зниження продуктивності та збільшення часу відгуку користувацьких додатків: тривалість відображення кадрів та кількість “зіпсованих” кадрів. Реалізовано фреймворк для практичної перевірки та аналізу нових метрик, що забезпечує виконання стресового тестування мобільних додатків операційної системи Android, збирання даних про стан системи під час тестування та формування часових рядів для їх подальшого аналізу та дослідження системних метрик і метрик графічного інтерфейсу користувача. Запропоновані метрики було порівняно із раніше використовуваною метрикою тривалості запуску Android Activity і системними метриками використання пам’яті. Доведено на основі практичних результатів, що метрики тривалості відображення та “зіпсованих” кадрів забезпечують даними, застосовними у переважній кількості сценаріїв використання мобільних додатків. Тому запропоновано використати нові метрики в комбінації із іншими метриками для виявлення старіння в системі та вивчення явища старіння загалом. Зазначено, що метрика тривалості відображення кадрів дає змогу визначити стани системи та порогові значення переходів між цими станами, що забезпечує можливість побудови математичних моделей на основі ланцюгів Маркова чи обчислення часу до відмови через старіння за допомогою регресійних методів. Виявлено необхідність додаткового вивчення залежностей між метриками тривалості відображення кадрів, кількості “зіпсованих” кадрів та використання пам’яті різними процесами системи. Отже, обґрунтовано доцільність використання запропонованих метрик у майбутніх дослідженнях явища старіння користувацьких додатків у операційній системі Android.Item Дослідження впливу топології мережі прямих контактів у соціумі на швидкість поширення інфекційного захворювання на прикладі COVID-19(Видавництво Львівської політехніки, 2021-03-01) Куриляк, Юліан; Еммеріх, Міхаель; Досин, Дмитро; Kuryliak, Yulian; Emmerich, Michael; Dosyn, Dmytro; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University; LIACS Leiden UniversityУправління епідеміями останнім часом викликає великий інтерес через руйнівні епідемічні спалахи таких хвороб, як Ебола та COVID-19. У статті досліджено вплив структури контактної мережі на динаміку спалаху епідемії. Зокрема, звернено увагу на пікову кількість критично інфікованих вузлів, оскільки вона визначає навантаження у відділеннях інтенсивного медичного обслуговування і повинна бути на низькому рівні під час управління епідемією. Виконано моделювання поширення вірусу в складних мережах різних топологій, згенерованих відповідно до моделей Ердеша–Реньї, Воттса–Строгаца, Барабаші–Альберт та у повному графі. Для моделювання процесу інфікування використано ланцюги Маркова з неперервним часом. Моделювання здійснено у мережах з 200 вузлів та із різною кількістю ребер. Проаналізовано відмінності впливу детермінованих за віковим діапазоном і статтю та усереднених характеристик вузлів на кількість критично інфікованих вузлів, що можна використати для прогнозування навантаження на лікарні. Для аналізу використано дані демографічного розподілу України на 2020 р. та дані про смертність від COVID-19 в Україні на 16 грудня 2020 р. Доведено, що детерміновані характеристики показують нижчі дещо нижчі значення критично інфікованих, що пов’язано зі складністю збереження демографічного розподілу в малих мережах. За результатами моделювання доведено, що за однакового середнього степеня вузла найбільша кількість інфікованих спостерігається у моделі Барабаші–Альберт, трохи менша у моделі Ердеша-Реньї та найменша у моделі Ваттса–Строгаца. Встановлено, що основною відмінністю цих мереж є середня найкоротша відстань. Доведено, що на швидкість поширення захворювання найбільше впливає середня найкоротша відстань між вузлами мережі, натомість вплив коефіцієнта кластеризації незначний. Встановлено, що за великої кількості ребер у мережі відмінність у поширенні вірусу в моделях мереж Ердеша–Реньї та Барабаші-Альберт мінімізується, оскільки зменшується середня найкоротша відстань між вузлами.