Development of hybrid intelligent systems for decision support in complex software projects

Abstract

У сучасних умовах цифрової трансформації та зростання складності управління програмними проєктами особливої актуальності набуває створення інтелектуальних систем підтримання прийняття рішень. Запропоновано підхід до побудови гібридної інтелектуальної системи, яка інтегрує методи штучного інтелекту, аналізу великих даних, агентного моделювання та гнучкі методології управління проєктами. Основна увага приділена адаптації системи до динамічних змін середовища та високого рівня невизначеності, що притаманні сучасним ІТ-проєктам. Запропоновано нові алгоритми, здатні підтримувати ефективне прийняття рішень в умовах обмеженого часу, змін вимог замовника та технологічної складності. Під час моделювання встановлено, що розроблена система дозволяє знизити ризики реалізації програмних проєктів на 22% та підвищити точність планування й вибору оптимальних управлінських рішень на 18%. Особливу увагу приділено здатності системи забезпечувати гнучке перепланування ресурсів і завдань у режимі реального часу. Результати дослідження підтверджують доцільність застосування гібридного підходу, який поєднує машинне навчання, опрацювання природної мови, нейронні мережі, продукційні правила та генетичні алгоритми. Це забезпечує не лише аналітичне підтримання, але й пояснюваність рішень, що підвищує довіру користувачів. Практичне впровадження таких систем може суттєво підвищити якість, керованість та ефективність складних програмних проєктів в умовах швидкоплинного ІТ-ринку. Система забезпечує масштабованість для адаптації до різних типів проєктів. Застосування таких підходів сприяє розвитку інноваційних технологій у сфері управління. Особливу цінність система має для команд, що працюють у розподіленому середовищі. У подальшому планується розширення функціональності з урахуванням нових викликів галузі.

In today’s world, where the complexity of software projects is constantly increasing, the development of hybrid intelligent systems for decision support is becoming extremely relevant. This research presents novel models and methods aimed at enhancing the decision-making process in complex software projects. A hybrid intelligent decision support system was developed by integrating agent-based modeling, data-driven analytics, and agile project management principles. It has been shown that the proposed system improves decision accuracy by 18% and reduces project-related risks by 22% compared to conventional project management approaches. New algorithms for decision-making under uncertainty and complexity were developed and tested in simulated environments. The results obtained demonstrate the adaptability and effectiveness of the hybrid approach in dynamic project conditions. It was also established that combining artificial intelligence techniques with traditional methodologies enables faster response to changes in requirements and technology. Hence, the study confirms the feasibility and efficiency of hybrid intelligent systems in supporting managerial decisions throughout the entire software project lifecycle. The findings can be applied to improve project planning, risk mitigation, and overall project quality. This research contributes to the theoretical and practical advancement of decision support systems in the field of software engineering