Електроний каталог - Науково-технічна бібліотека ім М.Є. Жуковського ХАІ

Cписок

Shantyr A., Zinchenko O., Storchak K., Vyshnivskyi V., Morozova O.
An integrated approach to forecasting software system quality using bayesian correction, multi-criteria optimization, and meta-learning

Вид документа: Стаття періодики
Автор: Shantyr A., Zinchenko O., Storchak K., Vyshnivskyi V., Morozova O. Вид автора: персона
Мова: Англійська Обсяг: С. 88-100
УДК: 004.4:004.8

Аннотацiя:

Метою дослідження є вдосконалення сучасних методів прогнозування кількісних характеристик якості програмних систем для підвищення їхньої надійності, ефективності та адаптивності в динамічних ІТ-середовищах. Для цього було розроблено інтегрований підхід, який поєднує адаптивну байєсівську корекцію шумів, ймовірнісні ансамблі з ваговим ризиковим коригуванням, гібридну багатокритеріальну оптимізацію, графові моделі взаємозалежностей метрик та мета-навчання для адаптації прогнозів. Наукова новизна роботи полягає у запропонованій інтеграції ансамблевих і адаптивних механізмів, що підвищують стійкість прогнозування з урахуванням невизначеностей та складних залежностей між метриками. Ефективність методів була перевірена на прикладі системи GitLab CE. Експериментальні результати підтвердили суттєве покращення: похибка прогнозу знижена з 18,7% до 4,2%, час виконання прогнозу скорочено на 36,8%, споживання обчислювальних ресурсів (ЦП і пам’ять) зменшено до 20%, а показники надійності системи (відмовостійкість,

Переглянути електронну копію

Є складовою частиною документа: Радіоелектронні і комп'ютерні системи

Відомості щодо головного

Назва головного документа:

Радіоелектронні і комп'ютерні системи

Дата видання головного документа:

2025

Номер частини головного документа:

Примітки

Загальні зауваження:

DOI: 10.32620/reks.2025.3.06

Теми документа: