Методи та засоби ідентифікації проблемних ситуацій на основі онтологічного підходу

Abstract

Дисертацію присвячено дослідженню та розробці нових моделей, методів та засобів ідентифікації проблемних ситуацій на базі онтологій з використанням механізмів логічного виведення, які застосовано в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень для задач тестування програмного забезпечення. У роботі проведено аналітичний огляд існуючих методів подання знань у системах із ситуаційною обізнаністю. Сформовано мету дисертаційного дослідження, що полягає в розширенні функціональних можливостей програмних систем підтримки прийняття рішень шляхом розробки методів та засобів ідентифікації проблемних ситуацій на основі онтологічного підходу. Відповідно до сформованої мети, запропоновано математичний апарат алгебри систем, методи дескриптивної логіки та інтерпретованих систем. Для проектування методів ідентифікації проблемних ситуацій в умовах невизначеності використано методи гранулярного комп’ютингу, нечітку та розмиту логіки, теорію нечітких множин. Розроблено онтологію галузі тестування програмного забезпечення. Розроблено програмний комплекс для аналізу та моделювання проблемних ситуацій на прикладі систем підтримки прийняття рішень галузі тестування, який відображає результати теоретичних досліджень. Диссертация посвящена исследованию и разработке новых моделей, методов и средств идентификации проблемных ситуаций на базе онтологий с использованием механизмов логического вывода, которые применены в интеллектуальных системах поддержки принятия решений для задач тестирования программного обеспечения. В работе проведен аналитический обзор существующих методов представления знаний в системах с ситуационной осведомленностью. Сформированная цель диссертационного исследования заключается в расширении функциональных возможностей программных систем поддержки принятия решений путем разработки методов и средств идентификации проблемных ситуаций на основе онтологического подхода. Согласно установленной цели предложен математический аппарат алгебры систем, методы дескриптивной логики и интерпретируемых систем. Для проектирования методов идентификации проблемных ситуаций в условиях неопределенности, использованы методы гранулярного компьютинга, нечеткую и размытую логики, теории нечетких множеств. Разработана онтология области тестирования программного обеспечения. Разработан программный комплекс для анализа и моделирования проблемных ситуаций на примере систем поддержки принятия решений области тестирования, который отражает результаты теоретических исследований. The dissertation is devoted to the research and development of new models, methods and means for identifying problem situation based on ontology using inferential mechanism, that are used in intellectual decision support systems for software testing. An analytical review of existing knowledge representation methods in systems with situational awareness was conducted in this paper. The purpose of the dissertation research is stated, which is expanding the functionality of software decision support systems by developing methods and means for identifying problem situations on the basis of an ontological approach. In the first section, the concept of situation awareness, the models of representation and knowledge processing in systems with situational awareness are considered. The analysis of existing knowledge representation methods using situation awareness was carried out, which made it possible to better understand the structure of various frameworks and the perspective of their application in the development of similar systems. In the second section, a formal model of presentation of knowledge was used. The proposed algebraic approach based on the algebra of systems corresponds to the general JDL model, has sufficient flexibility and allows using other mathematical methods for modeling and solving problems by constructing mutually unambiguous mappings. In accordance with the established goal, the mathematical apparatus of algebra of systems, and mappings to methods of descriptive logic and interpreted systems are implemented. In the third section, methods for identifying problem situations in decision support systems in the field of software testing are developed. The methods of situational knowledge processing based on the use of the rough sets theory and the approach of granular computing are described. They make it possible to simplify situations definition and processing. An ontological presentation of situational knowledge is used to achieve situation awareness in complex intellectual systems, where objects can be in multiple situations simultaneously or the situation is not fully defined. The method based on multi-level cues definition allowing to simplify the process of situation identification was developed. In the fourth section is presented the software complex for analysis and modeling of problematic situations occurring in software testing, implementing the results of theoretical research. In the process of creating a system for identifying situations, UML-based modelling methods, as well as OWL, SWRL, and SQWRL languages and their implementations in Protégé modeling tool are used.