| Русский Русский | English English |
   
Главная Архив номеров
23 | 09 | 2019
10.14489/vkit.2014.02.pp.031-038

DOI: 10.14489/vkit.2014.02.pp.031-038

Шеенок Д. А., Терсков В. А.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ АРХИТЕКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКИМ АЛГОРИТМОМ
(с. 31 – 38)

Аннотация. Рассмотрена задача многокритериальной оптимизации программной архитектуры проектируемой информационной системы. Приведена модель архитектуры программного обеспечения, по которой рассчитываются критерии оптимизации. Предложено решение поставленной задачи с помощью специализированного генетического алгоритма. Дано описание построения фенотипа особи, аллели которой представляют собой шкалу порядка. Приведены модификации операции скрещивания с учетом различной вероятности разрыва между связанными генами и операции мутации с нормальным распределением вероятности выбора аллели. Представленный генетический алгоритм основан на методе независимой селекции Шаффера. Проанализированы результаты тестирования алгоритма и сделан вывод о пригодности его использования в промышленных задачах.

Ключевые слова: генетический алгоритм; программная архитектура; многокритериальная оптимизация; мультиверсионность.


Sheenok D. A., Terskov V. A.
MULTI-CRITERIA OPTIMIZATION OF SOFTWARE ARCHITECTURE BY GENETIC ALGORITHM
(с. 31 – 38)

Abstract. Design of software architecture – an important stage in the life cycle of failover software. At this stage is determined the depth of software redundancy and planned costs of achieving the required level of reliability of software components. Number of alternatives to the construction of architecture is quite large and depends on the number of developed components. Usually the designer selects the characteristics of future components, based on their experience and intuition. This does not always determine the best option. In this article the statement of the problem multi-objective optimization of the software architecture of the projected information system. Shows the model of the software architecture, which is calculated by the optimization criteria. Offer a solution to this problem using a specialized genetic algorithm. Describes the construction of phenotype, the alleles which are of the order of the scale. Genotype consist of the genes, corresponding to the architectural components, in which is entered the software redundancy and components in which software redundancy is not entered. Genes of components, in which the software redundancy is entered, correspond to method of redundancy and an alternative variant of design for each version of the component. Components, in which the software redundancy is not entered, have only one gene, corresponding variant of design. In article shows the modification of the operation of crossing with the different probabilities gap between linked genes and mutation operation with a normal distribution of the probability of selecting allele. The presented genetic algorithm is based on an independent selection Shaffer. Also, we analyzed the results of testing the algorithm and conclude the suitability of its use in industrial applications.

Keywords: Genetic algorithm; Software architecture; Multi-criteria optimization; Multiversion.

Рус

Д. А. Шеенок, В. А. Терсков (Красноярский институт железнодорожного транспорта – филиал Иркутского государственного университета путей сообщения) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

D. A. Sheenok, V. A. Terskov (Krasnoyarsk Institute of Railway Transport – a Branch of the Irkutsk State University of Railway Transport) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

 

Рус

1. Галушин П. В. Асимптотический вероятностный генетический алгоритм решения сложных задач глобальной оптимизации: дисс. … канд. техн. наук: 05.13.01. Красноярск, 2012. 20 с.
2. Борисенко М. Л. Использование нечеткой модели при оптимизации характеристик программных средств с помощью многокритериального генетического алгоритма: дисс. … канд. техн. наук: 05.13.12. М., 2002. 153 с.
3. Русаков М. А. Многоэтапный анализ архитектурной надежности в сложных информационно-управ-ляющих системах: дисс. … канд. техн. наук: 05.13.01. Красноярск, 2005. 168 с.
4. Новой А. В. Система анализа архитектурной надежности программного обеспечения: дисс. … канд. техн. наук: 05.13.01, 05.13.11. Красноярск, 2011. 131 с.
5. Жуков В. Г., Шеенок Д. А., Терсков В. А. Повышение надежности программного обеспечения сложных систем // Вестник СибГАУ. 2012. Вып. 5(45). С. 28 – 33.
6. Филипченко Ю. А. Частная генетика. Ч. II. Животные. Л.: Сеятель, 1928. 279 с.
7. Панченко Т. В. Генетические алгоритмы: учеб.-метод. пособие / под ред. Ю. Ю. Тарасевича. Астрахань: ИД Астраханский ун-т, 2007. 87 c.
8. Спицын В. Г., Цой Ю. Р. Представление знаний в информационных системах: учеб. пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2006. 146 с.
9. Schaffer J. D. Multiple Objective Optimization with Vector Evaluated Genetic Algorithm // J. J. Grefenstete (Еd.): Genetic Algorithms and Their Applications. Proc. of the First Int. Conf. on Genetic Algorithms, Hillsdale. NJ: L. Eribaum, 1985. P. 93 – 100.
10. Гуменникова А. В. Адаптивные поисковые алгоритмы для решения сложных задач многокритериальной оптимизации: дисс. … канд. техн. наук: 05.13.01. Красноярск, 2006. 129 с.
11. Сопов Е. А. Эволюционные алгоритмы моделирования и оптимизации сложных систем: дис. … канд. техн. наук: 05.13.01. Красноярск, 2004. 129 с.

Eng

1. Galushin P. V. (2012). Asymptotic probability genetic algorithm for solving the complex problems of global optimization. Abstract to PhD Dissertation. Krasnoyarsk.
2. Borisenko M. L. (2002). Implementation of fuzzy models with optimization of characteristics of the software using multi-criteria genetic algorithm. PhD Dissertation. Moscow.
3. Rusakov M. A. (2005). Multiple-stage analysis of architectural reliability in complex information and control systems. PhD Dissertation. Krasnoyarsk.
4. Novoi A. V. (2011). System of analysis of architectural software reliability. PhD Dissertation. Krasnoyarsk.
5. Zhukov V. G., Sheenok D. A., Terskov V. A. (2012). Increase of reliability of the software complex systems. Vestnik SibGAU, 45(5), pp. 28-33.
6. Filipchenko Iu. A. (1928). Private genetics. Part II. Animals. Leningrad: Seiatel'.
7. Panchenko T. V., Tarasevich Iu. Iu. (Ed.). (2007). Genetic algorithms: textbook. Astrakhan': ID Astrakhanskii universitet.
8. Spitsyn V. G., Tsoi Iu. R. (2006). Knowledge presentation in information systems: textbook. Tomsk: Izdatel'stvo TPU.
9. Schaffer J. D., Grefenstete J. J. (Kd.). (1985). Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithm. Genetic Algorithms and Their Applications. Proc. of the First Int. Conf. on Genetic Algorithms, Hillsdale. NJ: L. Eribaum, pp. 93 – 100.
10. Gumennikova A. V. (2006). Adaptive search algorithms for solving complex problems of multicriteria optimization. PhD Dissertation. Krasnoyarsk.
11. Sopov E. A. (2004). Evolutionary algorithms of modeling and optimization of complex systems. PhD Dissertation. Krasnoyarsk.

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 250 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа статьи заполните форму:

{jform=1,doi=10.14489/vkit.2014.02.pp.031-038}

.

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 250 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please fill out the form below:

{jform=2,doi=10.14489/vkit.2014.02.pp.031-038}

 

 

 

 

 

.

.

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования