Методология разработки программного обеспечения с использованием модели распределенных объектно-ориентированных стохастических гибридных систем

Шарыкин Р. Е.

Методология разработки программного обеспечения с использованием модели распределенных объектно-ориентированных стохастических гибридных систем

Шарыкин Р. Е.

2022

https://doi.org/10.37661/1816-0301-2022-19-1-88-95

В статье представляется методология разработки программного обеспечения на основе модели распределенных объектно-ориентированных стохастических гибридных систем. Предлагается ориентироваться на создание математической модели для рассматриваемой системы вместе с ее спецификацией на всех этапах разработки целевого программного обеспечения.Выделяются такие этапы разработки, как построение предварительной математической модели посредством составления ее спецификации, выбор и спецификация метрик системы, статистический анализ модели, апробация в условиях, приближенных к реальным, анализ с применением аналитических методов и реализация. Предлагаются формализм для описания рассматриваемой системы и подход к ее анализу, согласно результатам которого спецификация модели и соответствующая ей математическая модель модифицируются посредством выполнения этапов разработки. Такой подход позволяет получить на выходе не только готовое программное обеспечение, но и математическую модель с изученными свойствами, реализацией которой является данное программное обеспечение.

Шарыкин Р. Е. Методология разработки программного обеспечения с использованием модели распределенных объектно-ориентированных стохастических гибридных систем. Информатика. 2022;19(1):88-95. https://doi.org/10.37661/1816-0301-2022-19-1-88-95

Цитирование

Список литературы

1. Formalizing Java-MaC / U. Sammapun [et al.] // Electronic Notes in Theoretical Computer Science. – 2003. – Vol. 89, iss. 2. – P. 171–190.

2. Bernadsky, M. Structured modeling of concurrent stochastic hybrid systems / M. Bernadsky, R. Sharykin, R. Alur // Lecture Notes in Computer Science. – 2004. – Vol. 3253. – P. 309–324.

3. Bujorianu, M. L. Toward a general theory of stochastic hybrid systems / M. L. Bujorianu, J. Lygeros // Lecture Notes in Control and Information Science. – 2006. – Vol. 337. – P. 3–30.

4. Meseguer, J. Conditional rewriting logic as a unified model of concurrency / J. Meseguer // Theoretical Computer Science. – 1992. – Vol. 96, iss. 1. – P. 73–155.

5. Martí-Oliet, N. Rewriting logic: roadmap and bibliography / N. Martí-Oliet, J. Meseguer // Theoretical Computer Science. – 2002. – Vol. 285, iss. 2. – P. 121–154.

6. Agha, G. A. PMaude: Rewrite-based specification language for probabilistic object systems / G. A. Agha, J. Meseguer, K. Sen // Electronic Notes in Theoretical Computer Science. – 2006. – Vol. 153, iss. 2, no. 2. – P. 213–239.

7. A rewriting based model for probabilistic distributed object systems / N. Kumar [et al.] // Lecture Notes in Computer Science. – 2003. – Vol. 2884. – P. 32–46.

8. Шарыкин, Р. Е. Модель распределенных объектно-ориентированных стохастических гибридных систем / Р. Е. Шарыкин, А. Н. Курбацкий // Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. – 2019. – № 2. – С. 52–61.

9. Шарыкин, Р. Е. Верификация распределенных объектно-ориентированных стохастических гибридных систем / Р. Е. Шарыкин, А. Н. Курбацкий // Вестник Гродненского государственного университета имени Янки Купалы. Сер. 2. Математика. Физика. Информатика, вычислительная техника и управление. – 2019. – Т. 9, № 2. – С. 123–133.

10. Maude: Specification and programming in rewriting logic / M. Clavel [et al.] // Theoretical Computer Science. – 2002. – Vol. 285, iss. 2. – P. 187–243.

11. Building equational proving tools by reflection in rewriting logic / M. Clavel [et al.] // CAFE: An Industrial-Strength Algebraic Formal Method. – Amsterdam, 2000. – P. 1–31.

12. Sebastio, S. MultiVeStA: Statistical model checking for discrete event simulators / S. Sebastio, A. Vandin // Proc. of the 7th Intern. Conf. on Performance Evaluation Methodologies and Tools, Torino, Italy, 10–12 Dec. 2013. – Torino, 2013. – P. 310–315.

13. Sen, K. On statistical model checking of stochastic systems / K. Sen, M. Viswanathan, G. Agha // Lecture Notes in Computer Science. – 2005. – Vol. 3576. – P. 266–280.

14. The maude formal tool environment / M. Clavel [et al.] // Lecture Notes in Computer Science. – 2007. – Vol. 4624. – P. 173–178.

15. Шарыкин, Р. Е. Применение формальных методов при проектировании коллаборационной системы противовирусной защиты / Р. Е. Шарыкин, А. Н. Курбацкий // Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. – 2020. – № 1. – P. 59–69.

16. Шарыкин, Р. Е. Апробация модели стохастической коллаборационной защиты от вирусов / Р. Е. Шарыкин // Системный анализ и прикладная информатика. – 2021. – № 4. – С. 62–70.

17. Шарыкин, Р. Е. Применение формальных методов при проектировании системы одного окна / Р. Е. Шарыкин // Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. – 2021. – № 1. – С. 79–90.

18. Шарыкин, Р. Е. Методика применения формальных методов при проектировании системы закупок предприятия / Р. Е. Шарыкин // Вестник Гродненского государственного университета имени Янки Купалы. Сер. 2. Математика. Физика. Информатика, вычислительная техника и управление. – 2022. – Т. 12, № 1. – С. 134–143.

Источник

Информация

Автор

Шарыкин Р. Е. Белорусский государственный университет

Страницы

88-95

Год издания

2022

Ключевые слова

Коллекции

Информатика