Концепция виртуального программиста в самоадаптивной системе управления организацией 

Александр Сергеевич Бождай, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: bozhday@yandex.ru
Юлия Игоревна Евсеева, кандидат технических наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: shymoda@mail.ru
Алексей Анатольевич Гудков, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: alexei-ag@yandex.ru 

004.4 

DOI

10.21685/2072-3059-2021-3-1 

Актуальность и цели. Рассматривается проблема создания специализированного компонента для системы управления организацией, предназначенного для решения задач ее самоадаптации и сопровождения. В число таких задач входят: генерация модификаций программы на основе технического задания, составленного на естественном языке; автоматический перенос исходного кода системы и созданных для нее пользовательских доработок на новые версии языков программирования, библиотек и интерфейсов прикладного программирования; возможности гибкой самоадаптивной подстройки программы под требования различных категорий пользователей. Поскольку все перечисленные функции в настоящее время выполняются программистами вручную, принято решение назвать идею и методы их автоматизации концепцией виртуального программиста. Материалы и методы. В качестве основных методов применяются методы интеллектуального распознавания текста и генерации программного кода, основанные на нейросетевых технологиях. Результаты. К основным результатам работы относятся: обзор и классификация существующих программных систем управления организацией; концепция виртуального программиста на основе специализированного программного компонента с элементами искусственного интеллекта; описание процесса обучения виртуального программиста автоматической генерации кода на основе технического задания, составленного на естественном языке. Выводы. Практическая реализация предложенной концепции позволит снизить ресурсозатраты на модификацию систем управления организацией, оптимизировать жизненный цикл этой системы и повысить качество ее функционирования. 

Ключевые слова

самоадаптивное программное обеспечение, программная инженерия, виртуальный программист, нейронные сети, искусственный интеллект, автоматическая генерация кода 

 Скачать статью в формате PDF

1. Абрамова Е. А., Войнова М. Е. CRM-система как фактор успешной реализации бизнес-процессов в современной компании // Проблемы экономики, финансов и управления производством. 2019. № 44. С. 42–46.
2. Нечаева М. А., Зимина Л. В. Особенности информационных систем управления взаимодействием с клиентами // Экономическая среда. 2016. № 1 (15). С. 59–64.
3. Магомедов Р. М. Анализ возможностей использования платформы Saleforce CRM на российском рынке // Самоуправление. 2021. № 1 (123). С. 312–314.
4. Пашаева С. С., Кочеткова Н. В. Сравнительный анализ отечественных и зарубежных программ, используемых в управлении // Современные научные исследования в сфере экономики : сб. результатов науч. исследований. Киров, 2018. С. 821–824.
5. Наумова О. Г., Елистратова О. В., Герасименко Н. А. Битрикс24 как инновация и удобный сервис для осуществления научной деятельности студентов // Система менеджмента качества: опыт и перспективы. 2016. № 5. С. 262–265.
6. Shin R., Brocksshmidt M., Allamanis M., Polozov O. Program Synthesis with Learned Code Idioms // ICLR 2019 Conference Withdrawn Submission. 2019. № 4. P. 1–12.
7. Allamanis M., Sutton C. Mining idioms from source code // FSE 2014: Proceedings of the 22nd ACM SIGSOFT International Symposium on Foundations of Software Engineering. Guimaraes, 2014. P. 472–483
8. Gelman A., Carlin J. B. [and etc.]. Bayesian data analysis. London : CRC Press, 2013. 676 p.
9. Gershman S. J., Blei D. M. A tutorial on Bayesian non-parametric models // Journal of Mathematical Psychology. 2012. № 56 (1). P. 1–12.
10. Neelakantan A., Le Q. V., Abadi M. [and etc.]. Learning a natural language interface with neural programmer // Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR). 2017. P. 1332–1342.
11. Бождай А. С., Евсеева Ю. И. Метод рефлексивной самоадаптации программных систем // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2018. № 2. С. 74–86.
12. Бершадский А. М., Бождай А. С., Евсеева Ю. И., Гудков А. А. Самоадаптация обучающих программных систем на основе наблюдения за информационной средой // Открытое образование. 2019. № 3. С. 33–41.
13. Бождай А. С., Евсеева Ю. И., Артамонов Д. В. Использование машинного обучения с подкреплением в создании самоадаптивного программного обеспечения // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2019. № 3. С. 56–68.