Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1665

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/asu

Від січня 2022 року кафедра має назву "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. ДАБАГЯНА" (тоді ж, у січні 2022 року в окремий підрозділ виділилася кафедра "Інформаційні системи та технології"), попередні назви – "Програмна інженерія та інформаційні технології управління" (від 2015), "Автоматизовані системи управління" (від 1977); первісна назва – кафедра автоматичного управління рухом.

Кафедра автоматичного управління рухом заснована в 1964 році задля підготовки інженерів-дослідників у галузі автоматичного управління рухом з ініціативи професора Харківського політехнічного інституту Арега Вагаршаковича Дабагяна та генерального конструктора КБ "Електроприладобудування" Володимира Григоровича Сергєєва.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 24 кандидата наук: 22 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – економічних, 1 – доктор філософії; 3 співробітників мають звання професора, 19 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 6 з 6

Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія Михайлівна
Метою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.
An Approach to ICT Professionals' Skills Assessment based on European e-Competence Framework
(2020) Sokol, V.; Tkachuk, M.; Godlevskiy, M.; Bilova, M.; Studenikin, D.
The main aim of this research is to increase project effectiveness in the ICT domain. In order to achieve this goal, it was decided to focus on a process of team formation, since a strong team is undoubtedly one of the most significant components of a successful project. To build a stronger and potentially more effective team from a wide range of candidates with different skills and knowledge, it is vital to determine the most eligible ones. Therefore, it is necessary to assess available candidates and to make this process effective, it has to be formalized and then optimized. To perform a fairly objective assessment of a candidate for a role in a project an approach using a comparator identification method is proposed to increase the effectiveness of the whole process. The European e-Competence Framework and ICT Professionals’ Role Profiles documents are used to support this approach, and the appropriate software tool is designed to implement its main functionality.
Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"
(2023) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія Михайлівна
Метою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.
Динамічна модель планування розвитку підмножини процесів еталонної моделі зрілості SPICE
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Годлевський, Михайло Дмитрович; Голоскокова, Анна Олександрівна; Бурлаков, Георгій Олександрович
Стисло розглянуто об'єкт дослідження – процес розробки програмного забезпечення (ПР ПЗ). Відзначено, що першими кроками удосконалення процесу життєвого циклу (ЖЦ) програмних систем є оцінка потужності (зрілості) процесів і на цій основі розробка плану програми їх вдосконалення. До основних підходів поліпшення ПР відносяться моделі зрілості CMMI і SPICE. Проведено аналіз наукових робіт, присвячених їх формалізації. Зазначено, що значні результати в цьому напрямку досягнуто по відношенню до моделі СММІ. При цьому вона не враховує особливості IT-компанії, такі як: розмір компанії; моделі ЖЦ ПР ПЗ, які використовуються; особливості предметної області проєктів; цілі керівників IT-компанії. Тому було запропоновано на базі моделі SPICE створити аналог моделі CMMI, але з урахуванням цих особливостей, який названо SPICE INT. Побудова такої моделі є задачею структурно-параметричного синтезу. Поставлена задача параметричного синтезу, один з елементів якої – планування розвитку підмножини процесів еталонної моделі SPICE. Проведена формалізація її основних понять і введено множини: груп процесів, категорій, процесів (підпроцесів), практик. На цій основі проведена формалізація оцінки рівня можливості окремої практики і на цій основі розроблено модель оцінки досягнутого рівня можливості процесу і ступеня досягнення більш високих рівнів. Синтезована функція витрат при переході підмножини процесів з (𝑡 − 1)-го на 𝑡-й підперіод планування. Розроблена адитивна цільова функція, яка визначає інтегральну корисність покращення якості підмножини процесів моделі SPICE на плановому періоді [1, 𝑇] в результаті розвитку ПР ПЗ. На основі цільової функції і обмежень на ресурси сформована динамічна модель планування розвитку підмножини процесів. Відзначено, що один з підходів до її вирішення є алгоритм «Київський віник».
Синтез статических моделей планирования улучшения качества процесса разработки программного обеспечения
(Технологический центр, 2015) Годлевский, Михаил Дмитриевич; Голоскокова, Анна Александровна
В работе рассмотрена многокритериальная задача планирования улучшения качества процесса разработки программного обеспечения, которая базируется на формализации модели зрелости. В качестве критериев используются функции полезности степени достижения целевого профайла и ресурсного обеспечения. Разработанные модели являются задачами математического программирования с целочисленными и булевыми переменными.
Шляхи підвищення якості процесу розробки програмного забезпечення на основі моделей зрілості
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Годлевський, Михайло Дмитрович; Гончаренко, Тетяна Євгенівна; Бурлаков, Георгій Олександрович; Малець, Дмитро Костянтинович
Стисло розглянуті основні етапи еволюції поняття якості виробу та послуги, починаючи з системи Тейлора до концепції тотального менеджменту якості TQM (Total Quality Management). Зважаючи на універсальний характер стандартів серії ISO-9000, вони були застосовані в області програмної інженерії. Шляхи підвищення якості процесу розробки програмного забезпечення (ПР ПЗ) розглядаються на основі моделей зрілості. Основними моделями зрілості є: CMMI (Capability Maturity Model Integration) та SPICE (Software Process Improvement and Capability dEtermination). CMMI реалізована у двох варіантах – дискретному і безперервному. Першому відповідає поняття «рівень зрілості», а другому – «рівень можливості». З цими поняттями пов’язана оцінка поточного стану ПР ПЗ організації та окремих фокусних областей. На відміну від моделі CMMI модель зрілості SPICE реалізована тільки в одному варіанті – безперервне подання. Ця модель визначає тільки поняття «рівень можливості» окремо взятих процесів. Аналогом фокусної області моделі CMMI є поняття процесу моделі SPICE, який складається з практик. Основним недоліком моделі CMMI є те, що вона не ураховує особливості організації розробника ПЗ. З іншого боку, при використанні моделі SPICE по відношенню до окремого процесу експерти можуть використовувати наступну інформацію: методологію управління проектом; модель життєвого циклу ПР ПЗ; особливості предметної області; цілі організації. На основі розглянутої структури та проведеного порівняльного аналізу цих моделей виявлені окремі їх властивості, які дозволили сформулювати шляхи підвищення зрілості ПР З. Основними з них є: формалізація моделей зрілості; розробка математичних моделей підвищення рівня зрілості як окремих процесів, так і всього ПР ПЗ; формування дискретної моделі зрілості на основі SPICE; використання методології колективного експертного оцінювання вихідного стану окремих фокусних областей моделі СММІ і процесів моделі SPICE.