Modelowanie systemu oceny jakości cyklu życia oprogramowania z wykorzystaniem logiki rozmytej

• Authors: Adam Nowicki , Jacek Szymański

Title variants

EN

Fuzzy Logic Application to a Software Life cycle Quality Measurement System

Abstracts

EN

The aim of the paper is to present a software life cycle quality measurement system and a method of system control process. The language of the modelling process is fuzzy logic. The suggestion of major subsystems identification is given. These subsystems are equal to the traditional phases of software life cycle, defined by the theorists of software engineering (i.e. requirements analysis, modelling, coding, testing, deployment and maintenance). In each subsystem there are some major quality improvement areas that have been chosen for the definition of subsystem quality fuzzy indicators. It is also shown how to construct a global system quality indicator using some fuzzy aggregation operators. Further in this paper, the way model control process works in real conditions (i.e. with constraints and decision goals) is described. Finally, a global system control quality indicator is constructed and discussed.

PL

Celem artykułu jest prezentacja modelu systemu oceny jakości cyklu życia oprogramowania oraz sposobu sterowania tym modelem. Językiem modelowania jest aparat matematyczny z zakresu logiki rozmytej. W ramach modelowanego systemu zidentyfikowano najistotniejsze podsystemy, zgodnie z tradycyjnym podziałem cyklu życia produktu na etapy, wytyczonym przez teoretyków inżynierii oprogramowania (podsystem analizy wymagań, modelowania, kodowania, testowania, wdrożenia oraz serwisowania). W każdym podsystemie wyróżniono kluczowe obszary poprawy jakości i stowarzyszone z nimi wskaźniki jakości, podane w formie rozmytej. Pokazano również, jak za pośrednictwem rozmytych operatorów agregacji wyznaczyć globalny wskaźnik jakości całego systemu. W dalszej części artykułu podano sposób sterowania utworzonym modelem w warunkach narzuconych ograniczeń i celów sterowania, pochodzących ze świata rzeczywistego. Na koniec pokazano, jak wyznaczyć globalny wskaźnik jakości sterowania modelowanym systemem.

• Publisher: Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
• Journal: Problemy Zarządzania
• Year: 2005
• Volume: 3(1 (7) Informatyka w zarządzaniu)
• Pages: 95-104

Dates

published

2005

Contributors

author

Adam Nowicki

author

Jacek Szymański

References

• Chen, S-J. i C-L. Hwang. 1992. Fuzzy Multiple Decision Making. Methods and Applications. Berlin: Springer-Verlag.
• Dubois D., i H. Prade. 2000. Fundamentals of Fuzzy Sets. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers.
• Kacprzyk, J. 2001. Wieloetapowe sterowanie rozmyte. Warszawa: WNT.
• Nowicki, A. 2000. Systemowe ujęcie doskonalenia systemu informacyjnego w zarządzaniu przedsiębiorstwem. w: Nowicki A. (red.) Zarys teorii doskonalenia systemów informacyjnych w zarządzaniu. Wrocław: Wyd. AE Wrocław.
• Szymański, J. 2004. Zarządzanie jakością w procesie tworzenia oprogramowania. Podejście modelowe. Rozprawa doktorska. Wrocław: Wyd. AE Wrocław.
• Zimmennann, H. J. 1999. Practical applications of fuzzy technologies. Boston, MA: Kluwer Academic Publishers.

Identifiers

Biblioteka Nauki

32416670