1(高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京 100871); 2(中国科学院数学与系统科学研究院数学研究所 北京 100190); 3(北京大学信息科学技术学院软件研究所 北京 100871) (zhuoqun.y@hotmail.com)
出版日期: 2018-05-01基金资助:国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2015CB352200);国家自然科学基金项目(61620106007)Self-Adaptive Decision Making Under Uncertainty in Environment and Requirements
Yang Zhuoqun2,Jin Zhi1,31(Key Laboratory of High Confidence Software Technologies (Peking University), Ministry of Education, Beijing 100871); 2(Institute of Mathematics, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190); 3(Insitute of Software, School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing 100871)
Online: 2018-05-01摘要/Abstract
摘要： 软件系统在运行时会与其他软硬件系统、设备和用户发生密切交互.软件运行环境呈现出不稳定的特点，同时软件需求也可能会发生变化.由于难以准确预测和描述软件运行时的环境及需求，两者的变化具有不确定性.为提供持续服务，软件需要通过自适应能力，根据环境和自身的变化来调节其行为.不确定性给软件的自适应过程带来很大挑战.现有相关工作主要关注环境变化给需求带来的影响，以及环境变化时如何调节软件行为来满足固定的需求.这些方法难以处理需求不确定时自适应过程中的变化性和复杂性.针对该问题，提出一种基于模糊控制的自适应决策方法，以应对运行时环境与需求的不确定性.首先通过模糊逻辑建模与规约环境和软件中的变化要素，并构建要素间的推理规则；其次基于前馈-反馈控制结构和模糊控制器设计自适应机制；最后通过模糊推理和遗传算法实现决策求解.不同环境和约束下的自适应结果表明：软件能够通过自适应机制和算法求得优化决策.为验证方法的可行性和有效性，通过一个移动端比特币采矿机案例进行了评估.
参考文献
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