Details

Целью работы является разработка и анализ численного подхода к оценке качества технических спецификаций и связанных с этим рисков планирования проектов в automotive‑домене. Для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи: 1. Анализ существующих методов оценки рисков и планирования разработки программного обеспечения; 2. Исследование роли технических спецификаций как источника количественных метрик, формализация системы критериев оценки, характеризующих качество документации; 3. Построение динамической модели качества и постановка задачи оптимального распределения усилий на улучшение спецификации. 4.  Разработка программного инструмента на языке программирования Python для численного решения оптимизационной задачи. 5. Апробация разработанного инструмента на экспериментальных данных. В результате разработана интегральная метрика качества Q_func и динамическая модель её изменения между версиями спецификации. Сформулирована задача оптимального управления усилиями на улучшение спецификации во времени. Для численного решения непрерывной модели используется её дискретизация. Реализован инструмент на языке Python для автоматизированной проверки условий спецификации по 13 формализованным критериям. Для достижения результатов использованы следующие инструменты и технологии: язык программирования Python 3.11; среда разработки (Visual Studio Code); версии технической спецификации в формате PDF (2.1.1, 2.1.2, 2.1.V-02).

The topic of the graduate qualification work is «Analysis and Optimisation of the Technical Specification Development Process». The aim of the work is to develop and analyze a numerical approach to assessing the quality of subsystem technical specifications and the associated project planning risks in the automotive domain. To achieve this aim, the following objectives are formulated: To analyze existing methods for risk assessment and software development planning. To investigate the role of technical specifications as a source of quantitative metrics and to formalize an evaluation framework that characterizes documentation quality. To construct a dynamic model of specification quality and to formulate the problem of optimal allocation of efforts to improve the specification. To develop a software tool in the Python programming language for the numerical solution of the optimization problem. To validate the proposed tool using experimental data. As a result, an integral specification quality metric Q_func and a dynamic model of its evolution across specification versions were developed. A discrete optimal control problem was formulated to compare different strategies for allocating efforts to improve the specification. A Python-based tool was implemented for automated verification of specification conditions according to 13 formalized criteria. The following tools and technologies were used to obtain the results: Python 3.11, the pandas, numpy and scipy.optimize libraries, Visual Studio Code as the development environment, and three versions of the specification identified as 2.1.1, 2.1.2 and 2.1.V-02.