Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
7 results
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 Прогнозування відмов програмного забезпечення з використанням нейронної мережі на основі радіально-базисних функцій(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Яковина, В. С.Використано радіально-базисну нейронну мережу для прогнозування відмов програмних продуктів. Досліджено вплив функції активації такої нейронної мережі на ефективність навчання та прогнозування відмов програмного забезпечення. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому (квадрат коефіцієнта кореляції між прогнозованими та експериментальними даними становить 0,997, а середнє квадратичне відхилення – 14,4). In this paper the radial-basis neural network was used for software failures prediction. The influence of activation function of the RBF neural net on the learning efficiency and software failures prediction is studied. It is shown that the optimal activation function is Inverse Multiquadric with 10 neurons in the input layer and 30 neurons in the hidden one (square of Pearson correlation coefficient is 0.997 and mean deviation is 14.4).Item Використання засобів UML для прогнозування надійності програмного забезпечення на етапі його проектування(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Яковина, В. С; Парфенюк, Ю. І.Перевірка відповідності вимогам на ранніх стадіях є критичним етапом у процесі розробки програмного забезпечення (ПЗ). Для перевірки функціональних вимог існує багато досліджень та рішень, проте для визначення надійності ПЗ на ранніх етапах розробки немає чітко сформованих підходів. Оскільки виявлення відхилень від вимог на ранніх етапах дасть змогу уникнути значних витрат для виправлення помилок на пізніших етапах, необхідно реалізувати можливість визначення показників надійності ПЗ на етапі збору вимог та раннього проектування системи. Запропоновані підходи оцінювання показ- ників надійності на етапі проектування ПЗ на основі UML-діаграм. Checking compliance to requirements on the early stages is a crucial issue of software development. There are a number of solutions to check the functional requirements, but there are no clear approaches to estimate software reliability at early lifecycle stages. Since revealing deviations from requirements at the early stages allows to avoid substantial amount of costs to correct errors at the later stages, it is necessary to realize the possibility of evaluation the software reliability at requirements analysis and system design stages. The approaches to evaluate software reliability using UML diagrams at software design stage are proposed in this paper.Item Використання марковських ланцюгів вищого порядку в задачах моделювання надійності програмного забезпечення(Видавництво Львівської політехніки, 2013) Яковина, В.; Сердюк, П.; Нитребич, О.; Федасюк, Д.У моделях прогнозування надійності програмного забезпечення (ПЗ) засобами архітектурного підходу припущення про незалежність виконання компонент є спрощенням реального процесу роботи програмного забезпечення. Вдосконалено модель Гокаля з використанням Марковських ланцюгів вищого порядку, що дає змогу врахувати залежності виконання ПЗ у прогнозуванні його надійності. Assumption of independent components execution in software reliability models built using architectural approach is a simplification of real software execution. In this paper Gokhale model with higher order Markov chains has been improved to appreciate software execution dependencies in it's reliability prediction.Item Variables state-based software usage model(Commission of Motorization and Energetics in Agriculture, 2014) Fedasyuk, D.; Yakovyna, V.; Serdyuk, P.; Nytrebych, O.This article describes a new mathematical software usage model, which includes the effect of the set of global and external variables values for further analysis of multi-test scenarios to improve the effectiveness of the testing software. This model is represented as a graph of transitions and a set of variables with respective sets of equivalence classes. The proposed approach is particularly relevant for computational algorithms with complex logic.Item Використання інформаційного критерію Акаїке в задачах моделювання надійності програмного забезпечення(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Яковина, В.; Нитребич, О.; Федасюк, Д.У багатьох моделях прогнозування надійності програмного забезпечення (ПЗ) припущення про незалежність виконання компонент є спрощенням реального характеру програмного продукту. Врахувати залежності виконання ПЗ у прогнозуванні його надійності можна за допомогою марковських ланцюгів вищих порядків. Запропоновано використовувати інформаційний критерій Акаїке (АІС) для визначення порядку марковського ланцюга, що є головною проблемою під час роботи з ними. In lots of models for prediction software reliability the assumption of independent software runs is just a simplification of real software. High-order Markov chains are used to count these dependencies between software runs and prediction of software reliability. In this article it is proposed to use Akaike information criterion (АІС) for Markov chain’s order calculation, which is the main problem of its usage.Item Вплив функції активації RBF нейронної мережі на ефективність прогнозування кількості відмов програмного забезпечення(Видавництво Львівської політехніки, 2012) Яковина, В.Досліджено вплив функції активації нейронної мережі типу RBF на ефективність навчання та прогнозування надійності програмного забезпечення у вигляді часових рядів. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому. In this paper the affect of RBF neural network activation function on the network learning efficiency and software reliability prediction is studied. The obtained results show that the optimal activation function is Inverse Multiquadric with 10 neurons in the input layer and 30 neurons in the hidden one.