Скачать статью в pdf.

УДК 004.413.4

DOI: 10.15507/0236-2910.027.201702.250-263

Применение интеллектуальных систем при управлении рисками программных проектов

Гущина Оксана Александровна
доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, факультет математики и информационных технологий, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва» (430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68), кандидат технических наук, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-2978-9028, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Введение: В статье выявляются основные риски программного проекта; исследуется применение различных видов интеллектуальных систем в процессе управления рисками программных проектов; рассматриваются основополагающие методы, используемые для процессов оценивания и прогнозирования в области программной инженерии; выявляются используемые в настоящее время пустые экспертные системы, программные комплексы анализа и управления рисками программных проектов.
Материалы и методы: В статье раскрываются особенности управления рисками в области программной инженерии с привлечением интеллектуальных систем. Интеллектуальные методы, положенные в основу систем искусственного интеллекта, позволяют частично и/или полностью решать задачу управления с экспертной точностью без привлечения людей-экспертов.
Результаты исследования:Выявлены основные риски программного проекта (налоговые, юридические, финансовые, торговые, IT-риски, риски персонала, риски, связанные конкурентами, поставщиками, маркетингом, спросом и рынком). Исследованы современные, применяемые для управления рисками программных проектов системы искусственного интеллекта, в частности экспертные системы и программные средства оценивания результатов процесса. Выявлены наиболее востребованные пустые экспертные системы (Clips, G2 и Leonardo) и программные продукты анализа больших баз данных (Orange, Weka Rattle GUI, Apache Mahout, SCaViS, RapidMiner, Databionic ESOM Tools, ELKI, KNIME, Pandas и UIMA). Рассмотрены кластерный, корреляционный, регрессионный, факторный и дисперсионный анализы как методы, на основы которых выполняется оценивание и прогнозирование процессов программной инженерии.
Обсуждение и заключения: Результаты, полученные в ходе проведенного исследования, показывают целесообразность применения различных интеллектуальных систем в процессе управления рисками обозначенных в статье программных проектов. Проведенный анализ методов оценивания рисков, а также тенденции их применения в современных системах интеллектуального анализа могут служить базой для создания единой системы управления рисками программных проектов средней и высокой сложности с заранее заданной структурой проекта.

Ключевые слова: риск, управление программными проектами, система искусственного интеллекта, экспертная система

Для цитирования: Гущина О. А. Применение интеллектуальных систем при управлении рисками программных проектов // Вестник Мордовского университета. 2017. Т. 27, № 2. С. 250–263. DOI: 10.15507/0236-2910.027.201702.250-263

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.