Итоговые оценки осрв

ОСРВ	Результат	Оценка
QNX	0,226	Очень низкая
QNX 4	0,993	Высокая
RTX	0,084	Очень низкая
Linx OS 5.0	0,607	Средняя
OS 9	0,051	Очень низкая
VxWorks	0,138	Очень низкая
SoftKernel	0,019	Очень низкая
CHORUS	0,138	Очень низкая
pSOS	0,011	Очень низкая
OS2000	0,051	Очень низкая
RTXC	0,031	Очень низкая
RISC OS	0,019	Очень низкая
Windows SE 5.0	0,371	Низкая

Таблица 8. Итоговые оценки ОСРВ.

Так, одновременное изучение многофункциональных и специализированных ОСРВ с применением, промежутков желательности, привело к тому, что среди систем только QNX 4 смогла попасть в категорию "высокая", LinxOS – "средняя", Windows SE 5.0 – "низкая", а остальные показали " Очень низкая ".

Даже такой результат применения предлагаемой методики следует считать успешным. Абстрактные числовые значения легко подтверждаются конкретными техническими параметрами. Обобщенные коэффициенты (без учета степени их "желательности") позволяют сравнивать между собой однотипные системы с высокой точностью.

Практический результат применения данной методики при оценке ОСРВ показывает возможность ее успешного применения в данной области.

Экспертная оценка осрв

ОСРВ	Оценка	Место
QNX 1	0,1198	8
QNX 4	0,5508	1
RTX	0,098	11
Linx OS 5.0	0,2613	5
OS 9	0,468	2
VxWorks	0,4544	3
SoftKernel	0,1002	9
CHORUS	0,0944	10
pSOS	0,2037	7
OS2000	-	-
RTXC	0,3438	4
RISC OS	-	-
Windows SE 5.0	0,229	6

Примечание: ОС RISC OS и OS2000 не оценены, как не использовавшиеся. Нестыковку результатов можно объяснить субъективностью экспертов-программистов, предпочитающих традиционные решения (как и в аппаратных средствах).

ОСРВ	Результат	Оценка	Уровень корреляции
QNX	0,226	0,1198	-0,1062
QNX 4	0,993	0,5508	-0,4422
RTX	0,084	0,098	0,014
Linx OS 5.0	0,607	0,2613	-0,3457
OS 9	0,051	0,468	0,417
VxWorks	0,138	0,4544	0,3164
SoftKernel	0,019	0,1002	0,0812
CHORUS	0,138	0,0944	-0,0436
pSOS	0,011	0,2037	0,1927
OS2000	0,051	-	нет
RTXC	0,031	0,3438	0,3128
RISC OS	0,019	-	нет
Windows SE 5.0	0,371	0,229	-0,142

С помощью уровня корреляции определяется связь между ранжированием и выбором эксперта.

Диаграммы всех систем в данном случае допустимо не представлять, но не показать явных отличий будет неверно. Для QNX 4 мы видим, что все значения параметров находятся в диапазоне от 0,85 до 0,95, что говорит о наиболее полном и качественном функционале системы; Linx OS 5.0 проваливается по некоторым показателям; а у Windows SE 5.0 остается всего лишь несколько параметров в желательном диапазоне.

Обобщенная оценка ОСРВ с помощью функции желательности Харрингтона:

Для ОСРВ функция Харрингтона с малым количеством параметров подходит для полноценного определения оценки. Данным методом мы можем узнать систему с наибольшим функционалом, а значит наиболее качественную. Которая будет подходить не только ко множеству задач, но для решения специализиованных задач, необходимо знать какие именно функции нужно применить, и знать какие именно параметры будут необходимы для исполнения задачи.

В данном случае будет весьма удобна графическая зависимость каждой ОСРВ и качественные характеристики, отраженные в сводной таблице, с оценкой параметров и функций.

Последний приведенный результат определяет общий вывод о том, что для качественного применения данной методики при ОСРВ необходимо:

• классифицировать все анализируемые объекты по областям применения, определяя для них максимально конкретные значения;

• составить наиболее полный набор обобщенных параметров сравнения для каждого значения ;

• обосновать количество и качество этих параметров;

• ввести и обосновать весовые коэффициенты "значимости" каждого из параметров;

• определить методику внесения изменений в классификацию объектов анализа, набор параметров сравнения и их весовых коэффициентов.