基于可重用演化构件在线融合的自适应软件元演化研究

In self-adaptive software systems, the design of adaptation logics is still facing many problems，such as low reusability, high development complexity and short of support for environmental dynamics and variable users' preference, etc. Starting from the needs of increasing adaptation logic modularity and reusability, this project extends the "separation of concerns" design paradigm into the adaptation logic development process. A new adaptation construction methodology is proposed in which system global adaptation behavior is created online by contextually fusing adaptation plans from multiple adaptation modules. Those modules are implemented as individually deployable and composable components. .This project plans to study the three basic research directions to support this adaptation online construction methodology: 1) Component model support for adaptation modules. The design principle of the adaptation component model will be studied to modularize adaptation logic. A reflective component model is proposed to expose adaptation component's information in a controlled way. This research will provide theoretic support in modulizing the adaptation logic; 2) Conflict detection support. The ontology of adaptation actions will be constructed to express their semantics and relationships to facilitate the conflict identification process; 3) Conflict resolution support. An adaptation model fusing algorithm will be designed by taking into influencing factors such as adaptation ontology, system current context and the features of adaptation logic. This project will design and implement a prototype based on the proposed adaptation component online fusion methodology. The performance of the new scheme and fusing algorithm will be evaluated from different perspectives.

当前自适应软件的演化逻辑存在着低复用性,高复杂度,对环境变化适应度低等问题。本项目以提高演化逻辑的模块化及可重用性为切入点，扩展"分而治之"的设计理念到演化逻辑的构造过程中，提出基于上下文演化构件融合的演化行为的在线构建模式。本项目拟研究支撑该模式的以下三个方面关键理论：1）在演化决策构件化方面，研究演化构件的设计准则，设计基于元数据和反射的演化构件模型以支持信息有控暴露，为决策模型的构件化建立理论基础；2）在冲突检测方面，建立适应动作的本体模型，以表示适应动作之间的相互关系，为演化构件的冲突检测建立信息基础; 3）在冲突消解方面，结合适应动作的本体模型、决策模块的特征以及系统当前场景特性，建立演化模块的融合算法来消解可能出现的决策冲突，为演化构件的协同使用建立基础。最后项目将设计实现基于该演化构建模式的元演化原型系统，评价提出的机制和算法的性能，以验证研究成果。

本课题研究了在基于演化逻辑在线组合的自适应行为、软件支撑平台和自适应行为建模在物流、智能家居控制等不同领域中的应用。1) 首次提出基于演化逻辑行为模型在线融合的自适应行为生成机制，提出了Transformer框架，通过演化模块的场景相关选择机制和在线融合机制为单运行实体的适应行为演化提供支持;2) 研究在项目申请思路上进行了进一步扩展，首次提出了基于“组织”的多实体在线可控融合机制，通过引入组织、组织规范和角色的概念，多实体动态加入和退出组机制，在组织内部的实体可根据组织内部需要，在规范的约束下动态执行相应的角色，并实现了对应的中间件框架和分布式物流的自组织调度的仿真平台;3)为了保证融合后的演化行为的正确性，研究了自适应行为的一致性模型融合形式化技术，通过引入三值逻辑KMTS 模型描述语言，有效地提供模型对未知和可重配置信息的描述，为模型融合提供模型基础。同时，初步研究一致性模型融合方法。构建的融合模型可以在形式化上证明是正确的模型，保证了融合模型的准确性和可信性，并利用智能家居的适应行为融合进行测试；4）将行为本体模型思路扩展到软件自适应测试过程中，使用类似适应行为本体模型思路，率先提出构建软件缺陷关联度本体模型，构建了缺陷相关系数来描述缺陷之间关联度信息。利用缺陷关联信息，提出一种改进的、资源受约束的受控马尔可夫链模型，通过在线调整测试策略，构造基于缺陷关联的最优测试策略。5）提出异构的适应行为本体模型：以上的研究认为相同的适应行为会产生相同的影响。然而，在一个有限竞争的市场，不同的市场参与者对于相同的市场行为可能有着完全不同的期望率先提出博弈者的异质认知模型，不同市场博弈者通过自身有限的市场信息构建不同的认知模型进行博弈，并构建了相应的市场出清模型对异质认知下的市场进行建模。研究结果显示博弈者的决策模型不同对认知误差和市场稳定性有着明显的影响。. 本项目在预定计划上进行了深入研究，同时在理论研究和多领域的实际应用上进行了扩展。在论文发表、专利申请、人才培养、国际内外交流上和项目资助上都取得了预期或者超过预期的成果。