Сравнительное исследование моделей выбора программных компонент и сервисов в условиях неопределенности

В сфере информационных технологий процесс выбора новых программных компонент и сервисов является одной из самых частых задач, с которыми сталкиваются быстрорастущие компании-разработчики программного обеспечения - как минимум один раз она возникает в каждом новом проекте. Чаще всего этот процесс является неструктурированным и требует общего решения, принятого в процессе обсуждения архитекторами, программными инженерами и аналитиками. Они выражают свое мнение вербально, что может привести к задержкам в принятии финального решения. В данной работе представлено сравнительное исследование многокритериальных моделей принятия решений (далее МКМПР). Специфика процесса выбора новых компонент представлена с помощью совместного анализа следующих областей: компонентно-ориентированной разработки ПО, теории принятия решений (как с технической, так и с психологической точек зрения) и теории неопределенности (различные типы и формы представления). Сравнение методов МКМПР и проверка их применимости к вышеописанной проблеме были проведены на основе данных, полученных в процессе принятия решения группами программных инженеров в реальной ИТ компании. Им было предложено выбрать очередь сообщений для нового проекта, и полученные результаты процесса выбора были всесторонне проанализированы. В исследовании были применены четыре наиболее используемых метода МКМПР - MOORA, TOPSIS, AHP и ANP, а также их нечеткие “аналоги”. В работе описаны преимущества и недостатки процесса выбора компонент с помощью таких моделей и подчеркивает возможность применения теории нечетких множеств, чтобы должным образом обрабатывать информацию, полученную от ИТ специалистов.