Graph Theory Method for Optimizing IT-Project Time

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The research paper is devoted to the study of graph approach application in the context of testing and optimization of IT projects execution. Graph structures are a powerful tool for modeling complex systems and processes, which makes them applicable in various areas of information technology. The article discusses the basic principles of graph models for project analysis and management, as well as methods of their application in testing and optimization of IT project execution processes. Implementation of graph methodology at each stage of testing in the project life cycle can lead to improvement of efficiency and quality of the testing process, as well as to increase the quality and competitiveness of the developed product.

About the authors

Artur G. Dvoretsky

MIREA – Russian Technological University

Author for correspondence.
Email: dvoretsky@sumirea.ru
ORCID iD: 0009-0001-5437-1371

postgraduate student, Department of Industrial Programming, Institute of Advanced Technologies and Industrial Programming

Russian Federation, Moscow

Stanislav O. Golovanov

MIREA – Russian Technological University

Email: golovanov@mirea.ru

postgraduate student, Department of Industrial Programming, Institute of Advanced Technologies and Industrial Programming

Russian Federation, Moscow

References

  1. Kharlamova T.L., Gerasimov A.O. Innovative approaches to managing the development of enterprises during the period of digital transformation. In: Fundamental and applied research in the field of management, economics and trade. Collection proceedings of the All-Russian scientific and educational-practical conference. St. Petersburg, 2021. Pp. 103–107.
  2. Koop V.K., Dubolazov V.A. Modern methods of managing industrial construction projects. In: Fundamental and applied research in the field of management, economics and trade. Collection proceedings of the All-Russian scientific and educational-practical conference. In 3 vols. (St. Petersburg, May 27–29, 2020). St. Petersburg, 2020. Pp. 204–210.
  3. Smolkin V.P., Svetunkov M.G. Conditions for innovative development of an organization as a socio-economic system in ensuring human capital management. Bulletin of Samara University. Economics and Management. 2021. Vol. 12. No. 4. Pp. 136–144. (In Rus.)
  4. Han Z., Cheng L., Xing L. et al. A graph theory-based optimization design for complex manufacturing processes. IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 95547–95558.
  5. Gaikwad A., Yavari R., Montazeri M. et al. Toward the digital twin of additive manufacturing: Integrating thermal simulations, sensing, and analytics to detect process faults. IISE Transactions. Toward the Digital Twin of Additive Manufacturing. 2020. Vol. 52. No. 11. Pp. 1204–1217.
  6. Chen B., Hu J., Qi J. et al. Concurrent multi-process graph-based design component synthesis: Framework and algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence. Concurrent Multi-Process Graph-Based Design Component Synthesis. 2021. Vol. 97. P. 104051.
  7. Marsavin V.V. Application of graph theory for modeling management systems (using the example of a metrological support model for production). In: Current problems of quality management, standardization and metrology. Collection report VIII All-Russian Scientific and Practical Internet Conference (Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhova). Belgorod, 2021. Pp. 117–121.
  8. Blanc-Serrier S., Ducq Y., Vallespir B. Organisational interoperability characterisation and evaluation using enterprise modelling and graph theory. Computers in Industry. 2018. Vol. 101. Pp. 67–80.
  9. Morozov R.V., Belyasov I.S. A methodological approach to assessing the potential of light industry enterprises as a prerequisite for the introduction of convergent technologies. Journal of Management Research. 2021. Vol. 7. No. 3. Pp. 56–69. (In Rus.)
  10. Sokolova E.S., Zholobov D.M. Application of artificial intelligence for generating test data when automating software testing. Mathematical Methods in Technologies and Engineering. 2023. No. 6. Pp. 88–91. (In Rus.). doi: 10.52348/2712-8873_MMTT_2023_6_88.
  11. Dvoryankin A.M., Erofeev A.A., Anikin A.V. Basic methods of software testing. Textbook. Volgograd: Volgograd State Technical University, 2015. 120 p. ISBN: 978-5-9948-1853-4. EDN: UHZJFD.
  12. Bystrov V.V., Masloboev A.V., Putilov V.A. Application of project management in regional security management problems: Approach and formal apparatus. Reliability and Quality of Complex Systems. 2017. No. 4 (20). Pp. 73–84. (In Rus.). doi: 10.21685/2307-4205-2017-4-10.
  13. Evdokimov I.V. Problem and indicators of software quality. Proceedings of the Bratsk State University. Series: Economics and Management. 2009. Vol. 1. Pp. 121–124. (In Rus.)
  14. Evdokimov I.V. Quality management and development management of the expert analytics processing system. Proceedings of the Bratsk State University. Series: Economics and Management. 2015. Vol. 1. Pp. 212–219. (In Rus.)
  15. Evdokimov I.V. Methodology for studying enterprise management systems for informatization purposes. Proceedings of the Bratsk State University. Series: Economics and Management. 2007. Vol. 1. Pp. 284–288. (In Rus.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Directed graph showing relationships between stages of the project life cycle

Download (53KB)
3. Fig. 2. Highlighting the stage of monitoring and control of the project life cycle in a oriented graph

Download (65KB)
4. Fig. 3. Oriented graph of tasks for the monitoring and control stage of the project life cycle

Download (92KB)
5. Fig. 4. Optimized oriented graph of tasks for the monitoring and control stage of the project life cycle

Download (161KB)
6. Fig. 5. Optimized oriented graph of tasks for the monitoring and control stage of the project life cycle, highlighting the optimization stage

Download (259KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».