Formalized methodology for compatibility and adaptation of requirements in intelligent diagnostic systems

Abstract

EN: Context. Ensuring the consistency and adaptability of requirements in systems operating under dynamic conditions and limited resources is a pressing issue in modern requirements engineering, especially in intelligent diagnostic and decision-making environments. These systems must process conflicting, outdated, or ambiguous requirements while operating in environments characterized by high uncertainty and dynamic conditions. Objective. This work introduces a formalized methodology for analyzing and managing the compatibility of system requirements. The proposed approach integrates logical consistency, functional interaction, resource feasibility, and priority alignment to support system stability and responsiveness. Method. The methodology is implemented as a multi-level framework that incorporates formal representations of functional, non-functional, and data-related requirements. It employs scenario-based modeling, a set of compatibility assessment models, and a dynamic algorithm for integrating new requirements. The integration process includes compatibility checks, adaptive refinement, expert-based weighting, and real-time feedback. The methodology’s applicability is demonstrated through a hypothetical intelligent medical diagnostic system. Results. The proposed methodology enables systematic identification and resolution of requirement conflicts, ensuring consistent execution and effective prioritization under resource constraints. Scenario-driven modeling and the formalization of core requirements establish a foundation for adaptive system behavior and real-time decision-making. Conclusions. The developed methodology, which includes models and algorithms, enhances the reliability of intelligent systems operating in critical contexts. Future work will focus on extending the framework by incorporating fuzzy logic, machine learning techniques, and developing software tools for automated compatibility analysis and adaptive requirements management. UK: Актуальність. Забезпечення узгодженості та адаптивності вимог у системах, що функціонують в умовах динамічного середовища та обмежених ресурсів, є актуальною проблемою сучасної інженерії вимог, особливо в інтелектуальних діагностичних та експертно-рішальних системах. Такі системи мають обробляти суперечливі, застарілі або неоднозначні вимоги під час роботи в складних умовах. Мета роботи – розробка формалізованої методології аналізу та керування сумісністю вимог в інтелектуальних діагностичних системах. Запропонований підхід інтегрує логічну узгодженість, функціональну взаємодію, ресурсну здійсненність та узгодження пріоритетів для забезпечення стабільності та адаптивності системи. Метод. Методологія реалізована як багаторівнева структура, що включає формальні представлення функціональних, нефункціональних та вимог, пов’язаних з обробкою даних. Вона використовує моделювання на основі сценаріїв, набір моделей оцінки сумісності та динамічний алгоритм інтеграції нових вимог. Процес інтеграції включає перевірку сумісності, адаптивне уточнення, експертне зважування та зворотний зв’язок у реальному часі. Застосовність методології демонструється на гіпотетичному прикладі інтелектуальної медичної діагностичної системи. Результати. Запропонована методологія дозволяє систематично виявляти та усувати конфлікти між вимогами, забезпечуючи узгоджене виконання та ефективну пріоритизацію в умовах обмежених ресурсів. Сценарне моделювання та формалізація базових вимог створюють основу для адаптивної поведінки системи та прийняття рішень у реальному часі. Висновки. Розроблена методологія, яка включає моделі та алгоритми, підвищує надійність інтелектуальних систем, що працюють у критичних умовах. У майбутніх дослідженнях передбачається розширення структури шляхом впровадження нечіткої логіки, методів машинного навчання та розробки програмних засобів для автоматизованого аналізу сумісності та адаптивного керування вимогами.