Registration Number
0826U001559, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
23-06-2026
popup.evolution
.
Title
Mathematical models for information processing of JAVA application code metrics for their size estimation
Author
Oleksandr Oriekhov,
popup.head Tetiana A. Farionova
popup.opponent Eugene Malakhov
popup.opponent Vira V. Liubchenko
popup.review Andrii Pukhalevych
popup.review Lidiia M. Makarova
popup.rada
Admiral Makarov National University of Shipbuilding
Description
Тема роботи: «Математичні моделі для обробки інформації з метрик коду JAVA-застосунків для оцінювання їх розміру».
Актуальність роботи. Достовірна обробка інформації з метрик коду JAVA-застосунків, а саме їх розміру, на ранніх стадіях проєктування безпосередньо впливає на прогнозування трудомісткості розробки програмних продуктів і дозволяє ефективно вирішувати завдання планування ресурсів, бюджету та часу. Однак на початкових етапах така інформація обмежена та її важко виміряти, що зумовлює низьку достовірність отриманих оцінок і робить актуальним підвищення цієї достовірності за рахунок використання метрик коду, доступних з концептуальної моделі проєкту (UML-діаграми класів), та врахування технологічних особливостей мови JAVA, зокрема при розробці DS і ML застосунків.
Мета дослідження – підвищення достовірності обробки інформації з метрик коду для оцінювання розміру JAVA-застосунків на ранніх стадіях проєктування ПЗ за рахунок побудови нелінійних регресійних моделей на основі наборів метрик коду проєктів з відкритим кодом.
Досліджувались існуючі математичні моделі обробки інформації з метрик коду та нормалізуючі перетворення для шестивимірних векторів характеристик; набори даних загальних JAVA-застосунків (571 вектор), DS та ML JAVA-застосунків (112 векторів), розділені на навчальні і тестові вибірки; метрики UML-діаграми класів CLS, INFC та середні значення метрик VMQ (aVMQ), TFQ(aTFQ) та CBO(aCBO) відносно загальної кількості класів та інтерфейсів проєкту як незалежні фактори з урахуванням мультиколінеарності за критерієм VIFs; границі довірчих інтервалів та інтервалів передбачення нелінійних регресій.
Основні методи: системний аналіз і порівняння – для аналізу існуючих моделей; теорія ймовірності, математична статистика та багатовимірний статистичний аналіз – для перевірки гіпотез про нормальність розподілу даних і оцінювання параметрів нормалізуючих перетворень; лінійний і нелінійний регресійний аналіз – для побудови моделей і визначення границь інтервалів.
Головні результати: удосконалено чотирьохфакторну нелінійну регресійну модель на базі п'ятивимірного перетворення Бокса-Кокса; побудовано дві п'ятифакторні нелінійні регресійні моделі (для загальних та для DS і ML JAVA-застосунків) на основі шестивимірного перетворення Бокса-Кокса за метриками CLS, INFC, aVMQ, aTFQ і aCBO; отримано рівняння границь їх інтервалів передбачення і довірчих інтервалів; розроблено інформаційну технологію та методику для обробки інформації з метрик коду з UML-діаграми класів для оцінювання розміру. Побудовані моделі мають кращі показники коефіцієнту детермінації, MMRE і PRED(0,25) та менші ширини інтервалів порівняно з існуючими.
Наукова новизна. Удосконалено чотирьохфакторну нелінійну регресійну модель оцінювання розміру JAVA-застосунків за метриками CLASS, RFC, aCBO та aVMQ на базі п'ятивимірного перетворення Бокса-Кокса. Вперше побудовано дві п'ятифакторні нелінійні регресійні моделі на основі шестивимірного перетворення Бокса-Кокса – для загальної вибірки JAVA-застосунків та окремо для DS і ML застосунків з урахуванням особливостей їх розробки, в яких метрику CLASS розділено на CLS та INFC. Отримали подальший розвиток рівняння границь інтервалів передбачення цих моделей, що зменшило ширини інтервалів у порівнянні з п'ятивимірними перетвореннями.
Практичне значення полягає у розробці інструментарію інформаційної технології для обробки інформації з метрик коду для оцінювання розміру JAVA-застосунків на ранніх етапах розробки і розрахунку довірчих інтервалів та інтервалів передбачення моделей. Мовою Kotlin та засобами фреймворку Spring створено ПЗ за моделлю SaaS з HTTP-інтерфейсом. Результати впроваджено у виробничі процеси ТОВ «Н-ІКС ДЕЛІВЕРІ» та ФОП Поліщук А. Б., а також у навчальний процес НУК імені адмірала Макарова під час викладання дисциплін «Керування проєктними ресурсами в інженерії програмного забезпечення», «Основи програмної інженерії» та «Моделювання систем цифрового екологічного моніторингу».
Висновки. У дисертації вирішено науково-практичне завдання підвищення достовірності обробки інформації з метрик коду для оцінювання розміру загальних JAVA-застосунків, а також DS і ML JAVA-застосунків на ранніх стадіях розробки шляхом побудови п'ятифакторних нелінійних регресійних моделей на основі шестивимірних нормалізуючих перетворень Бокса-Кокса за метриками CLS, INFC, aVMQ, aTFQ та aCBO. Розроблений інструментарій інформаційної технології забезпечує підвищення якості оцінювання розміру JAVA-застосунків на ранніх етапах розробки, що дозволяє оптимізувати бюджети та строки програмних проєктів.
Registration Date
2026-05-12
popup.nrat_date
2026-05-12 / 2026-07-02
