【摘要】：隨著硬件計(jì)算水平的提升和軟件工程技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的軟件系統(tǒng)運(yùn)行在以互聯(lián)網(wǎng)、云環(huán)境等為代表的動態(tài)、不可控且時變的開放環(huán)境(Open Environment)中,致使軟件系統(tǒng)面臨的用戶需求具有動態(tài)性和不確定性,管理的計(jì)算資源呈現(xiàn)出高度分布、組成異構(gòu)等特點(diǎn),所在的硬件環(huán)境具有動態(tài)多變、難以控制等特點(diǎn),進(jìn)而導(dǎo)致軟件系統(tǒng)需要動態(tài)適應(yīng)具有“來源多樣,影響各異;同時發(fā)生,潛在影響;不可預(yù)測,不可確定”等新特征的復(fù)雜軟件變化。因此,運(yùn)行在開放環(huán)境下的軟件系統(tǒng)更加迫切地需要一種軟件自適應(yīng)機(jī)制,使得該類軟件能夠在運(yùn)行過程中通過對系統(tǒng)參數(shù)、對外行為或體系結(jié)構(gòu)的自主調(diào)整,從而在線適應(yīng)復(fù)雜軟件變化。目前,這一研究問題受到了學(xué)術(shù)界眾多高校和領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)會議以及產(chǎn)業(yè)界重要研究機(jī)構(gòu)的關(guān)注,已成為軟件工程領(lǐng)域和自主計(jì)算領(lǐng)域亟待解決的難點(diǎn)問題之一。軟件自適應(yīng)機(jī)制是自適應(yīng)軟件系統(tǒng)的核心,眾多研究學(xué)者已從不同角度開展了大量研究工作。然而,在建立面向開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)的自適應(yīng)機(jī)制過程中,存在諸多新的關(guān)鍵問題,突出表現(xiàn)在:(1)現(xiàn)有自適應(yīng)框架存在調(diào)整層次單一、限制系統(tǒng)研發(fā)狀態(tài)、無法支持自適應(yīng)全過程等問題。因此,如何建立面向開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)的專用自適應(yīng)框架?(2)現(xiàn)有方法忽略了不同變化特征與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),采用集中統(tǒng)一方式感知并分析變化,造成了感知效率低、分析開銷高等問題。因此,如何快速感知并準(zhǔn)確分析“來源多樣,影響各異”的軟件變化?(3)現(xiàn)有方法忽略了變化間關(guān)聯(lián)關(guān)系及變化對系統(tǒng)的潛在影響,無法有效處理“同時發(fā)生,潛在影響;不可預(yù)測,不可確定”的復(fù)雜軟件變化。因此,如何針對復(fù)雜軟件變化實(shí)現(xiàn)在線權(quán)衡決策?(4)如何為開放環(huán)境下自適應(yīng)軟件系統(tǒng)的研發(fā)與自適應(yīng)過程,提供切實(shí)的工程化?本文從軟件工程層面出發(fā),交叉融合了基于控制論的軟件自適應(yīng)理論、基于搜索的軟件工程和面向智能體的軟件工程等多個學(xué)科的方法與技術(shù),針對上述關(guān)鍵問題重點(diǎn)研究了基于多智能體并行搜索的軟件自適應(yīng)機(jī)制,并研制了支持該機(jī)制應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中的自適應(yīng)軟件開發(fā)與運(yùn)行支撐環(huán)境,為建立開放環(huán)境下的自適應(yīng)軟件系統(tǒng)提供了理論方法指導(dǎo)與工程化支持。本文主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下。(1)提出一種基于多智能體的開放環(huán)境軟件自適應(yīng)框架,指導(dǎo)建立自適應(yīng)機(jī)制。本文開展了關(guān)于自適應(yīng)機(jī)制設(shè)計(jì)方法、開發(fā)方法與使能技術(shù)的現(xiàn)狀綜述,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合軟件系統(tǒng)特征與運(yùn)行環(huán)境特點(diǎn),建立了一種基于多智能體的開放環(huán)境軟件自適應(yīng)框架,可指導(dǎo)建立該類軟件的自適應(yīng)機(jī)制并提供了體系結(jié)構(gòu)參考模型。與同類框架相比,該框架可處理處于各種研發(fā)狀態(tài)的軟件系統(tǒng)、可支持自適應(yīng)全過程并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)分層調(diào)整,且具有較好的在線修正能力與運(yùn)行穩(wěn)定性。(2)提出面向開放環(huán)境的變化感知與事件分析方法,實(shí)現(xiàn)層次感知與精準(zhǔn)識別。本文建立了針對運(yùn)行環(huán)境和系統(tǒng)資源的建模方法,并運(yùn)用感知框架技術(shù)快速獲取感知數(shù)據(jù)。針對現(xiàn)有方法普遍忽略的需求變化問題,本文建立了需求模型并可實(shí)時獲取需求變更情況。為提升事件分析的準(zhǔn)確性,本文對感知數(shù)據(jù)進(jìn)行了去缺失,去噪聲和模糊化處理,并提出了基于樸素貝葉斯分類的異常檢測方法,可快速判別系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)并減少不必要開銷。針對系統(tǒng)異常狀態(tài),本文提出了基于規(guī)則推理與模糊推理的事件識別方法,可在具有不確定性的運(yùn)行時上下文中準(zhǔn)確識別多種自適應(yīng)事件。(3)提出面向主從規(guī)劃模式的決策與執(zhí)行方法,支持權(quán)衡決策并在線調(diào)整系統(tǒng)。本文提出了基于策略的自適應(yīng)決策方法,可快速決策并在線修正策略。本文引入基于搜索的軟件工程技術(shù),提出了基于搜索的自適應(yīng)決策方法以同時處理多種互相關(guān)聯(lián)的軟件變化。與現(xiàn)有方法相比,該方法系統(tǒng)性地建立了自適應(yīng)決策問題模型并實(shí)現(xiàn)了在線權(quán)衡決策。本文引入后優(yōu)化技術(shù),針對不同決策問題特點(diǎn),建立了四種方案選擇方法,可保證選出唯一最優(yōu)策略。本文建立了基于頂層指導(dǎo)和自主協(xié)同的策略執(zhí)行方法,可依據(jù)策略快速調(diào)整系統(tǒng),并動態(tài)獲取策略執(zhí)行效果,在線修正不同決策方法。(4)建立基于并行搜索的自適應(yīng)決策效率優(yōu)化方法,可快速產(chǎn)生最優(yōu)策略。本文改進(jìn)了Spark計(jì)算框架作業(yè)層的調(diào)度算法,并建立了基于加權(quán)輪轉(zhuǎn)的任務(wù)分配與調(diào)度方法,可支持多項(xiàng)決策任務(wù)的并行執(zhí)行,從而提升了整體決策效率。并且,本文建立了基于種群劃分的并行搜索方法,可通過多種群協(xié)作實(shí)現(xiàn)對自適應(yīng)策略的并行搜索,提升了單次決策效率。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該決策優(yōu)化方法可顯著提升決策效率,較傳統(tǒng)串行方式可獲得線性加速比,且能夠獲得質(zhì)量更好的決策結(jié)果。(5)實(shí)現(xiàn)一種自適應(yīng)軟件系統(tǒng)的開發(fā)與運(yùn)行支撐環(huán)境ADAPT,提供工程化支持。ADAPT提供了一套自適應(yīng)軟件開發(fā)工具集可支持軟件快速研發(fā),并提供了兩類運(yùn)行支持平臺可輔助系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)過程。本文選取了自主計(jì)算領(lǐng)域的經(jīng)典案例系統(tǒng),以及運(yùn)行在開放環(huán)境下的典型軟件開展了多項(xiàng)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了自適應(yīng)機(jī)制快速感知變化、準(zhǔn)確識別事件、針對不同事件實(shí)現(xiàn)在線權(quán)衡決策與調(diào)整等多方面的能力,表明了本文提出的自適應(yīng)機(jī)制及ADAPT可有效支持系統(tǒng)動態(tài)適應(yīng)軟件變化,實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)運(yùn)行。本文圍繞如何建立開放環(huán)境下軟件系統(tǒng)的自適應(yīng)機(jī)制,從多個方面開展了研究工作,特別引入了基于搜索的軟件工程理論,為解決軟件自適應(yīng)問題提供了新穎的研究思路,并有效解決了技術(shù)交叉融合所引發(fā)的多項(xiàng)新問題。最后,根據(jù)在領(lǐng)域經(jīng)典案例系統(tǒng)和典型實(shí)際系統(tǒng)中開展的應(yīng)用驗(yàn)證可知,本文提出的自適應(yīng)機(jī)制及其支撐環(huán)境可支持自適應(yīng)軟件的研發(fā)及自適應(yīng)過程,具有一定的可行性、有效性和實(shí)際應(yīng)用價值。
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圖 7.7 數(shù)據(jù)庫讀寫時間變化情況展示系統(tǒng)在第152.7秒發(fā)生了“數(shù)據(jù)訪問超時”的局部事件，自適應(yīng)機(jī)制采用策略“001”在時刻 152.7 進(jìn)行調(diào)整。但調(diào)整后，數(shù)據(jù)庫讀取時間并未降低。這說明策略“001”執(zhí)行后并未獲得預(yù)期效果。底層控制循環(huán)中的驗(yàn)證環(huán)節(jié)通過對數(shù)據(jù)讀取時間的監(jiān)控，，發(fā)

圖 7.14 用戶登錄界面訪問錯誤率變化情況展示因此，根據(jù)策略的優(yōu)先級和有效性，功能智能體在第 529 秒，選擇了策略“002”，啟用了作為備份服務(wù)器的第 2 號用戶服務(wù)器。當(dāng)策略在第 551 秒執(zhí)行完畢后，錯誤率已降低，表明該事件已被處理，并增加策略“002”的有效次數(shù)。在 846 秒再次發(fā)生200 392 584 776 958 1160
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.5


本文編號：2599888