Яковина, В. С.Федасюк, Д. В.Нитребич, О. О.2014-10-092014-10-092014Яковина В. С. Аналіз використання інформаційних критеріїв у моделях оцінки надійності програмного забезпечення / В. С. Яковина, Д. В. Федасюк, О. О. Нитребич // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. Нові рішення в сучасних технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2014. – № 26 (1069). – С. 108-115.https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/9342Ефективне функціонування сучасних інформаційних технологій та комп’ютерної техніки неможливо уявити без якісної розробки програмного забезпечення. У роботі представлено модель оцінювання надійності програмного забезпечення з використанням Марковських ланцюгів вищого порядку, що дозволяє врахувати взаємозалежність виконання компонент програмного продукту. Для пошуку оптимального порядку Марковського процесу, що найбільш точно відображатиме характер виконання програмного забезпечення, проаналізовані інформаційні критеріїIn lots of prediction and assessment software reliability models assumption of independence executions of its components is a simplification of the real software behavior. The usage of higher order Markov chains allows taking into account the dependencies of software executions during the reliability prediction. The optimum order of Markov chain depends on empirical data and therefore, according to all the software, it will be different. Thus we get the problem of inductive modeling, which is necessary to implement the structural identification of usage software model. The purpose of the structural identification is to determine the optimal order Markov process, which reflects the software system character most accurately for its reliability analysis. In this paper a criteria of the optimal model order determination for determining the most suitable for the problems analysis multi-component software reliability is analyzed. This paper shows that in case of the small sample size of software reliability behavior empirical data, BIC criterion should be used, which should facilitate the avoidance of unjustified increase in the optimal model order due to the lack of empirical data, while the presence of a large empirical data sample makes a matter of criteria choice open and in need of experimental studies. Results and conclusions may be useful for scientific tasks of software reliability analysis and the construction of a software system for reliability automated analysis in the software industryukМарковські моделі вищого порядкуіндуктивне моделюванняпрограмний продуктповедінка помилокsoftware reliabilityhigher order Markov chaininductive modelinginformation criteriaArticle