Оптимизация состава комплектаций программного обеспечения


Авторы

Шаблий А. Д.

ПАО «ОАК» – ОКБ Сухого, ул. Поликарпова, д. 23А, а/я 483, Москва, 125284, Россия

e-mail: alexey.shabliy@gmail.com

Аннотация

В настоящей статье рассматривается решение оптимизационной задачи поиска распределения функционала с целью уменьшения стоимости заявленных комплектаций программного обеспечения. Для достижения цели рассматриваемая предметная область описана в виде графа. Описано два решения задачи на графе: математическая формализация с последующей формулировкой задачи линейного программирования и применение генетического алгоритма. Сформулирована и подтверждена экспериментально гипотеза относительно условий применения того или иного метода решения. Сделан вывод о перспективе дальнейшего исследования с целью применения на практике с задействованием реального проекта с открытым исходным кодом полученных теоретических результатов.

Ключевые слова:

оптимизационная задача, графовая модель, задача линейного программирования, линеаризация, генетический алгоритм

Список источников

  1. Титов Ю.П., Судаков В.А. Модификация асинхронного метода муравьиных колоний для задач поиска рациональных решений параметрической задачи // Труды МАИ. 2024. № 135. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=179694

  2. Саяпин О.В., Тиханычев О.В., Безвесильная А.А., Чискидов С.В. Об одной тенденции развития алгоритмов, реализуемых в системах поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. 2023. Т. 36, № 3. С. 388–397. DOI: 10.15827/0236-235X.142.388-397

  3. Ай Мин Тайк, Лупин С.А., Федяшин Д.А. Использование библиотеки MPI для параллельной реализации алгоритма полного перебора вариантов // Программные продукты и системы. 2023. Т. 36, № 4. С. 607–614. DOI: 10.15827/0236-235X.142.607-614

  4. Зубкова Т.М., Купырёв С.А. Расчет затрат при проектировании программного обеспечения // Международный научный журнал «Символ науки». 2024. Т. 3, № 4-1. С. 12-18.

  5. Гончаров А.Н., Клочай М.С. Обзор модульного проектирования при разработке мобильных приложений: от принципов к реализации // Вестник науки. 2024. Т. 4, № 3 (72). С. 320-327.

  6. Земсков М.А. Использование модульных монолитов для разработки масштабируемых web-приложений // Universum: технические науки. 2024. № 10 (127). DOI: 10.32743/UniTech.2024.127.10.18445

  7. Вакушин А.А., Клебанов Б.И. Применение больших языковых моделей в имитационном моделировании // Инженерный вестник Дона. 2024. № 2. С. 624-636.

  8. Дагаев Д.В. Инструментальный подход к программированию в системе МультиОберон // Программные системы и вычислительные методы. 2024. № 1. С. 31-47. DOI: 10.7256/2454-0714.2024.1.69437

  9. Евглевская Н.В., Казанцев А.А. Обеспечение безопасности сложных систем с интеграцией больших языковых моделей: анализ угроз и методов защиты // Экономика и качество систем связи. 2024. № 4. С. 129-143.

  10. Масюков И.И. Метод и устройство расположения задач в реконфигурируемых вычислительных системах // Труды МАИ. 2021. № 120. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=161427. DOI: 10.34759/trd-2021-120-13

  11. Тимофеева О.П., Гордеев М.М., Санников А.Н. Графовые нейронные сети в решении задач с сетевой структурой // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2023. № 3. С. 43-50. DOI: 10.46960/1816-210X_2023_3_43

  12. Носков С.И. Задача линейного программирования с альтернативными ограничениями // Известия ТулГУ. 2023. № 7. С. 637-639. DOI: 10.24412/2071-6168-2023-7-639-640

  13. Бородин Д.В., Пруцков А.В. Применение графовой модели и эвристической функции для тестирования программного обеспечения // Известия ТулГУ. 2024. № 3. С. 650-657. DOI: 10.24412/2071-6168-2024-3-650-651

  14. Богданов И.П., Нестеров В.А., Судаков В.А., Сыпало К.И., Топоров Н.Б. Опитимизация загрузки упорядоченной совокупности летательных аппаратов // Известия РАН. Теория и системы управления. 2021. № 3. С. 57–70. DOI: 10.31857/S0002338821030033

  15. Кобак В.Г., Белодедов В.А. Влияние миграций при решении неоднородной минимаксной задачи островной моделью // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2024. № 2. С. 5–10. URL: http://dx.doi.org/10.17213/1560-3644-2024-2-5-10

  16. Абузяров А.А., Макаров А.А. Применение и сравнение эволюционных алгоритмов в рамках задачи обучения с подкреплением для неустойчивых систем // Инженерный вестник Дона. 2023. № 6. URL: http://ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2023/8477

  17. Пантелеев А.В. Метаэвристические алгоритмы оптимизации законов управления динамическими системами. - М.: Факториал, 2020. - 564 c.

  18. Пантелеев А.В., Скавинская Д.В. Метаэвристические стратегии и алгоритмы глобальной оптимизации. - М.: Факториал, 2023. - 564 c.

  19. Кобак В.Г., Рязанов А.А. Решение задачи коммивояжёра модифицированной моделью Голдберга с использованием поколенческой стратегии при различных эвристиках // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2024. № 1. С. 5–11. URL: http://dx.doi.org/10.17213/1560-3644-2024-105-11

  20. Сивакова Т.В., Судаков В.А., Шимко В.С. Исследование методов решения задач смешанного целочисленного линейного программирования // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2024. № 24. 18 с. URL: https://doi.org/10.20948/prepr-2024-24 https://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2024-24

  21. Алпатов А.Н., Богатырева А.А. Формат хранения данных для аналитических систем на основе метаданных и графов зависимостей между CSV и JSON // Программные системы и вычислительные методы. 2024. № 2. DOI: 10.7256/2454-0714.2024.2.70229

  22. Кротов К.В. Алгоритм метода ветвей и границ оптимизации расписаний выполнения пакетов заданий в конвейерных системах // Информационно-управляющие системы. 2023. № 2. С. 15-26. DOI: 10.31799/1684-8853-2023-2-15-26

  23. Авраменко А.Д., Судаков В.А. Создание синтетических графов для задачи коммивояжёра // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. 2024. № 8. 16 с. URL: https://doi.org/10.20948/prepr-2024-8 https://library.keldysh.ru/preprint.asp?id=2024-8

  24. Медведик М.Ю., Барышева А.Д., Демидова А.П., Мекаева В.А., Акашкина Ю.А. Нахождение собственных значений матрицы с помощью метода перемены знака // Вестник Пензенского государственного университета. 2023. № 2. С. 92–98.

  25. Торишный Р.О. О применении численных методов второго порядка к задачам стохастического программирования с функцией вероятности // Труды МАИ. 2021. № 121. URL: https://trudymai.ru/published.php?ID=162664. DOI: 10.34759/trd-2021-121-17


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2025

 Вход