Show simple item record

dc.contributor.authorRakytianska, Н.en
dc.contributor.authorPrus, В.en
dc.contributor.authorРакитянська, Г.uk
dc.contributor.authorПрус, Б.uk
dc.date.accessioned2026-01-22T12:46:03Z
dc.date.available2026-01-22T12:46:03Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationRakytianska Н., Prus В. Fuzzy-algorithmic analysis of software reliability // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. 2025. № 3 (22). С. 136-147. DOI: https://doi.org/10.31649/vitce/3.2025.136.en, uk
dc.identifier.issn1999-9941
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50532
dc.description.abstractThe relevance of the study was due to the need to develop interpretable process-oriented models that allow assessing the growth of the reliability function depending on the distribution of efforts. The aim of the work was to model the processes associated with introducing, detecting, and correcting errors using algorithmic algebra and fuzzy logic. The proposed methodology for software reliability analysis was based on the theory of reliability of algorithmic processes. The logical-algorithmic model of the development process was built on the basis of linear, alternative, and iterative operator structures. The sequence of works without feedback is described by the linear structure. The verification and validation stages were described using alternative and iterative algorithmic structures. The process of checking and correction, when detected errors were immediately removed, and new errors were not introduced, was described by the alternative structure. The debugging process, during which new errors might be introduced, was described by the iterative structure. The logical-algorithmic model in the form of the fuzzy knowledge base made it possible to design software with the required levels of reliability and cost using improving transformations. The system of fuzzy logical equations connected the correctness levels of the working, checking, and correction operations with the possibility of correct execution of the development process. The allocation of efforts was formalised by the improving substitutions introduced in the logical-algorithmic model. The controllable variables associated with improving substitutions were interpreted as the quality of execution of the working, checking, and correction operations. The proposed fuzzy model of software reliability allows to assess the risks of the development process based on expert and experimental information about the reliability and time characteristics of the life cycle stages. The model was constructed by transferring reliable parts of the development process obtained from the histories of errors and defects of previous projects into a processoriented reliability model of the current project. The example of reliability analysis of the process of developing a mobile application for image aggregation was considered, where the influencing factors are the error-free execution of working, checking, and correction operations. The practical significance of the study lies in the development of a toolset that makes it possible to predict software reliability at different stages of the life cycle, to optimise the allocation of resources between error detection and correction, and to reduce the risks of unsuccessful decisions in design and debugging.en
dc.description.abstractАктуальність дослідження зумовлена необхідністю розробки інтерпретабельних процесорієнтованих моделей, які дозволяють оцінити зростання функції надійності залежно від розподілу зусиль. Мета роботи полягала в моделюванні процесів, пов’язаних із внесенням, виявленням та виправленням помилок засобами алгебри алгоритмів та нечіткої логіки. Запропонована методологія аналізу надійності програмного забезпечення базувалася на теорії надійності алгоритмічних процесів. Логіко-алгоритмічна модель процесу розробки побудована на основі лінійної, альтернативної та ітеративної операторних структур. Послідовність робіт без зворотного зв’язку описана лінійною структурою. Етапи верифікації та валідації описані за допомогою альтернативної та ітеративної алгоритмічних структур. Процес перевірки та виправлення, коли виявлені помилки негайно усувалися, а нові помилки не вносилися, описано альтернативною структурою. Процес налагодження, під час якого можуть вноситись нові помилки, описано ітеративною структурою. Логіко-алгоритмічна модель у вигляді нечіткої бази знань дозволила проектувати програмне забезпечення з необхідними рівнями надійності та витрат, використовуючи покращувальні перетворення. Система нечітких логічних рівнянь пов’язувала рівні правильності робочих, контрольних та доробочних операцій з можливістю правильного виконання процесу розробки. Розподіл зусиль формалізовано за допомогою покращувальних підстановок, введених у логікоалгоритмічну модель. Керувальні змінні, пов’язані з покращувальними підстановками, інтерпретувалися як якість виконання робочих, контрольних та доробочних операцій. Запропонована нечітка модель надійності програмного забезпечення дозволила оцінити ризики процесу розробки на основі експертної та експериментальної інформації про надійність та часові характеристики етапів життєвого циклу. Нечітка модель була побудована шляхом перенесення надійних частин процесу розробки, отриманих з історій помилок та дефектів попередніх проєктів, у процес-орієнтовану модель надійності поточного проєкту. Розглянуто приклад аналізу надійності процесу розробки мобільного додатку для агрегації зображень, де впливовими факторами є безпомилкове виконання робочих, контрольних і доробочних операцій. Практичне значення дослідження полягає у створенні інструментарію, що дає змогу прогнозувати надійність програмного забезпечення на різних етапах його життєвого циклу, оптимізувати розподіл ресурсів між виявленням і виправленням помилок та зменшувати ризики невдалих рішень у проєктуванні і налагодженні.uk
dc.language.isoen_USen_US
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofІнформаційні технології та комп’ютерна інженерія. № 3 (22) :136-147.uk
dc.relation.urihttps://itce.vn.ua/uk/journals/t-22-3-2025/nechitky-algoritmichny-analiz-nadiynosti-programnogo-zabezpechennya
dc.subjectsoftware reliabilityen
dc.subjectrisk assessment of the development processen
dc.subjecteffort allocationen
dc.subjectlogical-algorithmic modelen
dc.subjectfuzzy reliability modeen
dc.subjectнадійність програмного забезпеченняuk
dc.subjectоцінка ризиків процесу розробкиuk
dc.subjectрозподіл зусильuk
dc.subjectлогіко-алгоритмічна модельuk
dc.subjectнечітка модель надійностіuk
dc.titleFuzzy-algorithmic analysis of software reliabilityen
dc.title.alternativeНечіткий алгоритмічний аналіз надійності програмного забезпеченняuk
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.415.5
dc.relation.referencesAlnahdi, N., & Alnanih, R. (2024). A novel information model for software interface reliability in the software development life cycle. Procedia Computer Science, 251, 116-123. doi: 10.1016/j.procs.2024.11.091.en
dc.relation.referencesAsif, M., & Ahmed, J. (2020). A novel case base reasoning and frequent pattern based decision support system for mitigating software risk factors. IEEE Access, 8, 102278-102291. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2999036en
dc.relation.referencesButt, S., Ur Rehman Khan, S., Hussain, S., & Wang, W.-L. (2023). A conceptual model supporting decision-making for test automation in Agile-based Software Development. Data & Knowledge Engineering, 144, article number 102111. doi: 10.1016/j.datak.2022.102111.en
dc.relation.referencesCalinescu, R., Paterson, C., & Johnson, K. (2021). Efficient parametric model checking using domain knowledge. IEEE Transactions on Software Engineering, 47(6), 1114-1133. doi: 10.1109/TSE.2019.2912958.en
dc.relation.referencesChen, X., & Deng, Y. (2024). Evidential software risk assessment model on ordered frame of discernment. Expert Systems with Applications, 250, article number 123786. doi: 10.1016/j.eswa.2024.123786.en
dc.relation.referencesDíaz, J., Pérez, J., Gallardo, C., & González-Prieto, A. (2023). Applying inter-rater reliability and agreement in collaborative Grounded Theory studies in software engineering. Journal of Systems and Software, 195, article number 111520. doi: 10.1016/j.jss.2022.111520.en
dc.relation.referencesDoroshenko, A., Finin, G., & Tceitlin, G. (2004). Algebra-algorithmic basics of programming. Кyiv: Naukova Dumka.en
dc.relation.referencesDuarte, B., de Almeida Falbo, R., Guizzardi, G., Guizzardi, R., & Silva Souza, V.E. (2021). An ontological analysis of software system anomalies and their associated risks. Data & Knowledge Engineering, 134, article number 101892. doi: 10.1016/j.datak.2021.101892.en
dc.relation.referencesFerreira, H., Nakagawa, Y., & Santos, P. (2023). Towards an understanding of reliability of software-intensive systems-of-systems. Information and Software Technology, 158, article number 107186. doi: 10.1016/j. infsof.2023.107186.en
dc.relation.referencesFilippetto, A., Lima, R., Luis, J., & Barbosa, V. (2021). A risk prediction model for software project management based on similarity analysis of context histories. Information and Software Technology, 131, article number 106497. doi: 10.1016/j.infsof.2020.106497.en
dc.relation.referencesHanagal, D., & Bhalerao, N. (2021). Software reliability growth models. Singapore: Springer.en
dc.relation.references] Hovorushchenko, T. (2021). Method of the software risks management. In Proceedings of the 2nd international workshop on computational & information technologies for risk-informed systems (pp. 26-38). Kherson: CITRen
dc.relation.referencesLittlewood, B., Salako, K., Strigini, L., & Zhao, X. (2020). On reliability assessment when a software-based system is replaced by a thought-to-be-better one. Reliability Engineering & System Safety, 197, article number 106752. doi: 10.1016/j.ress.2019.106752.en
dc.relation.referencesMacak, M., Daubner, L., Sani, F., & Buhnova, B. (2022). Process mining usage in cybersecurity and software reliability analysis: A systematic literature review. Array, 13, article number 100120. doi: 10.1016/j.array.2021.100120.en
dc.relation.referencesOuriques, R., Wnuk, K., Gorschek, T., & Svensson, B. (2023). The role of knowledge-based resources in Agile Software Development contexts. Journal of Systems and Software, 197, article number 111572. doi: 10.1016/j.jss.2022.111572.en
dc.relation.referencesPradhan, V., Kumar, A., & Dhar, J. (2023). Emerging trends and future directions in software reliability growth modeling. In H. Garg & M. Ram (Eds.), Advances in reliability science, engineering reliability and risk assessment (pp. 131-144). Amsterdam: Elsevier. doi: 10.1016/B978-0-323-91943-2.00011-3.en
dc.relation.referencesRajapaksha, D., Tantithamthavorn, C., Jiarpakdee, J., Bergmeir, C., Grundy, J., & Buntine, W. (2022). SQAPlanner: Generating data-informed software quality improvement plans. IEEE Transactions on Software Engineering, 48(8), 2814-2835. doi: 10.1109/TSE.2021.3070559.en
dc.relation.referencesRakytyanska, H., & Prus, B. (2024). Constructing prototype-based granular fuzzy rules for scene classification on mobile devices. In S. Babichev & V. Lytvynenko (Eds.), Lecture notes in data engineering, computational intelligence, and decision-making (pp. 194-218). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-70959-3_10.en
dc.relation.referencesRotshtein, A., & Rakytyanska, H. (2012). Fuzzy evidence in identification, forecasting and diagnosis. Heidelberg: Springer.en
dc.relation.referencesRotshtein, A., Shtovba, S., & Kozachko, A. (2007). Modeling and optimization of multivariable algorithmic processes reliability. Vinnytsia: UNIVERSUM.en
dc.relation.referencesSaaty, T.L. (1994). Fundamentals of decision making and priority theory with the analytic hierarchy process. Pittsburgh: RWS Publications.en
dc.relation.referencesSamal, U., & Kumar, A. (2024). A software reliability model incorporating fault removal efficiency and it’s release policy. Computational Statistics, 39, 3137-3155. doi: 10.1007/s00180-023-01430-9.en
dc.relation.referencesSamal, U., Kushwaha, S., Nain, G., Singh, S., Usmani, S., & Kumar, A. (2025). Chapter 14. Necessity of fuzzy logic: Trends in software reliability assessment. In A. Kumar, A.S. Bhandari & M. Ram (Eds.), Reliability assessment and optimization of complex systems (pp. 275-285). Amsterdam: Elsevier. doi: 10.1016/B978-0-443-29112-8.00009-8.en
dc.relation.referencesSokol, O. (2025). Automation of error detection in code using machine learning. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 30(1), 35-47. doi: 10.62660/bcstu/1.2025.35.en
dc.relation.referencesThieme, C., Mosleh, A., Utne, I., & Hegde, J. (2020). Incorporating software failure in risk analysis. Part 1: Software functional failure mode classification. Reliability Engineering & System Safety, 197, article number 106803. doi: 10.1016/j.ress.2020.106803.en
dc.relation.referencesYakovyna, V., & Symets, I. (2021). Reliability assessment of CubeSat nanosatellites flight software by high-order Markov chains. Procedia Computer Science, 192(C), 447-456. doi: 10.1016/j.procs.2021.08.046.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/vitce/3.2025.136
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5863-3730
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0009-0008-7214-0949


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record