Browsing by Author "Сирота, Олександр Анатолійович"

Now showing 1 - 5 of 5

Дослідження наслідків використання патернів і загальноприйнятих підходів в побудові архітектури крос-платформних додатків під Android і IOS
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2021) Сирота, Олександр Анатолійович
UKR: Магістерська робота виконана на 203 сторінках, з яких 114 сторінок – основна частина та 89 сторінок – додатки, містить 53 рисунки, 20 таблиць та 58 використаних джерела. В магістерській роботі було досліджено наслідки використання патернів та загальноприйнтях підходів в побудові архітектури крос-платформних додатків під Android і IOS. Виділені основні патерни та принципи проектування, а також було розроблено програмне забезпечення для аналізу архітектури проекту. Було розглянуто методики аналізу якості архітектури програмних систем, які використовуються в залежності від цілей та типу проекту програмного забезпечення. Мета роботи полягає в аналізі підходів до розробки з надмірним або недостатнім використанням принципів та шаблонів проектування, а також аналіз результатів кінцевого продукту, крос-платформного програмного забезпечення для операційних систем iOS та Android. Об’єктом дослідження є один із процесів життєвого циклу розробки програмного продукту.
Дослідження наслідків використання патернів і загальноприйнятих підходів у побудові архітектури кросплатформних додатків
(Український державний університет науки і технологій, м. Дніпро, 2021) Горбова, Олександра Вікторівна; Сирота, Олександр Анатолійович
UKR: Мета. У наш час, коли важко уявити людину, яка не користувалась би смартфоном, основним напрямком при створенні багатьох додатків є саме такі операційні системи як iOS та Android. Одним із невід’ємних етапів життєвого циклу крос платформних додатків для I OS та Android є побудова архітектури. Важливо не тільки вміти будувати архітектуру, використовуючи відомі «інструменти», але й розуміти, у якій мірі це повинно бути реалізовано і який вплив це матиме на програмний продукт у подальшому. Основна мета роботи полягає в аналізі підходів до розробки з надмірним або недостатнім використанням принципів і шаблонів проєктування, а також аналіз результатів кінцевого продукту, крос платформного програмного забезпечення для операційних систем i OS та Android. Методика. Для поліпшення наявних програмних засобів спроєктовано та реалізовано статичний аналізатор, який орієнтовано на опрацювання архітектури в програмних засобах різного розміру та типу. Для створення програмного продукту було використано лише так і шаблони й підходи проєктування, які дозволили реалізувати необхідний функціонал, не ускладнюючи систему, та гарантувати легку підтримку, тестування й розширення функціоналу в разі необхідності. Результати. Під час проведення експериментів було виявлено, що в ході проєктування крос платформного програмного забезпечення для операційних систем I OS та Android спостерігається не лише нехтування патернами та загально прийнятими підходами проєктування, але й надмірне їх використання. Це ускладнює розробку, розширення, підтримку та тестування програмних асобів. Наукова новизна. Визначено необхідну міру та наслідки використання шаблонів проєктування, з’ясовано їхню користь та наведено приклади використання патернів і підходів у проєктуванні крос платформних додатків. Уперше було проведено аналіз необхідної міри використання шаблонів проєктування у різних за розміром та призначенням мобільних додатках. Практична значимість. Результати роботи дозволять програмісту краще розуміти, як проєктувати додатки для операційних систем i OS та Android, за яких умов застосувати відомі шаблони проєктування. Отримана інформація може бути використана викладачами закладів вищої освіти для наведення практичних прикладів та демонстрації здобувачам під час виконання практичних робіт, а також програмістами в реальних комерційних проєктах.
Методи покращення великих мовних моделей для покращення якості рефакторингу коду
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2025) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: У даному досліджені розглядаються методи покращення великих мовних моделей (LLM) для рефакторингу програмного забезпечення. Використовуючи методи точного налаштування та індексації файлів вихідного коду, розкривається питання покращення результатів використання LLM для задачі рефакторингу кодових баз та покращеного використання контексту мовних моделей. Запропоновані підходи націлені на підвищення якості вихідного коду після рефакторингу, а також покращення різних великих мовних моделей шляхом змін в самій моделі чи інтеграції її з додатковим програмним забезпеченням. Оцінка результатів реалізації методів буде здійснюватися за допомогою показників Code Health та F1-метрики. Це дає змогу визначити ефективність запропонованих рішень. Результати досліджень відкривають нові перспективи для академічних досліджень та ефективного впровадження у проекти різного масштабу.
Проблеми рефакторингу програмного коду із застосуванням штучного інтелекту
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: Мета. Сучасний технологічний ландшафт характеризується стрімким розвитком програмного забезпечення, орієнтованого на різноманітні предметні галузі та платформи. Це зумовлює неперервне створення нових програмних продуктів, що складаються з величезної кількості рядків коду. Процес розробки якісного програмного забезпечення є багатоетапним і містить низку факторів, які впливають на кінцевий результат. Серед ключових аспектів виділяють компетентність розробників, ефективність проєктного менеджменту, доступність необхідних ресурсів та здатність адаптуватися до змінних вимог. Кожна платформа має свої специфічні особливості, які необхідно враховувати під час розробки, що додатково ускладнює процес створення універсальних та ефективних програмних рішень. Наше дослідження має на меті здійснити комплексний аналіз потенціалу та перспективних напрямів застосування великих мовних моделей у контексті рефакторингу програмного коду. Робота спрямована на розробку та вдосконалення методів, які сприятимуть підвищенню ефективності процесу рефакторингу за допомогою цих моделей. Методика. Для вирішення вищезазначених проблем запропоновано реалізувати комплекс методів, які можуть бути застосовані як окремо, так і в синергії, з метою оптимізації кінцевого результату. Ці методи, ретельно розроблені в контексті сучасних парадигм програмної інженерії, спрямовані на підвищення ефективності процесу рефакторингу, забезпечуючи при цьому збереження функціональності програмного забезпечення. Їх імплементація передбачає систематичний підхід до аналізу та модифікації кодової бази, враховуючи як технічні аспекти, так і потенційний вплив на загальну архітектуру системи. Результати. Проведено комплексний аналіз наявних мовних моделей та розроблено методи підвищення ефективності великих мовних моделей у контексті рефакторингу коду. Виявлено ключові фактори, що впливають на успішність застосування запропонованих методів, зокрема обсяг навчальних даних та обмеження контексту моделі. Наукова новизна. Розроблено підхід до підвищення ефективності великих мовних моделей у рефакторингу коду, що враховує специфіку різних проєктів та етапів розробки. Запропоновано інноваційні методи донавчання мовних моделей та оптимізації використання контексту, що розширюють можливості автоматизованого рефакторингу. Практична значимість. Результати дослідження дозволяють поліпшити ефективність рефакторингу коду із застосуванням великих мовних моделей.
Рефакторинг крос-платформних застосунків з використанням штучного інтелекту
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2024) Сирота, Олександр Анатолійович; Горячкін, Вадим Миколайович
UKR: У сфері розробки програмного забезпечення продуктивність рефакторингу коду збільшується завдяки використанню штучного інтелект (ШІ). У процесі рефакторингу можна використовувати такі методи ШІ, як машинне навчання (ML), обробка природної мови (NLP) та генетичні алгоритми (GA). Кожен з методів має певний вплив на процес, як позитивний так і негативний. Зважаючи на це робота, що виконується ШІ, вимагає ретельного управління, щоб уникнути ряду проблем, наприклад "галюцинацій". Дослідження продовжують вивчати нові методи, оцінювати порівняльну ефективність та оптимізувати моделі ШІ для конкретних фреймворків і мов.