驯服自适应系统保证过程中的不确定性:一种面向目标的方法
软件工程
2019-05-23 v1
摘要
目标是自自适应系统(SAS)中的一等实体,因为它们引导自适应过程。SAS 常在动态且部分未知的环境中运行,这导致 SAS 必须应对以实现其目标的不确定性。此外,除环境外,已识别出其他类别的不确定性。然而,这些不同类别及其来源在 SAS 的整个生命周期中未被现有方法系统性地处理。一般而言,不确定性通常使得仅在设计时提供 SAS 目标的保证不可行。这需要一种跨越 SAS 整个生命周期的保证过程。在本工作中,我们提出一种面向目标的保证过程,支持从设计时定义目标到运行时执行自自适应,驯服不同类别中不同来源的不确定性。基于增强了不确定性标注的目标模型,我们在设计时利用符号模型检测自动生成带参数化不确定性的参数化符号公式。这些公式与目标模型引导工程师综合自适应策略。在运行时,对生成的公式进行求值以消解不确定性,并利用策略引导自自适应。本文中,我们聚焦于可靠性与代价属性,并在 OpenDaVINCI 实现的体域网(BSN)上对我们的方法进行了评估。验证结果令人鼓舞,表明我们的方法能够系统性地驯服多类不确定性,并且在为自自适应系统目标提供保证方面有效且高效。
引用
@article{arxiv.1905.02228,
title = {Taming Uncertainty in the Assurance Process of Self-Adaptive Systems: a Goal-Oriented Approach},
author = {Gabriela Félix Solano and Ricardo Diniz Caldas and Genaína Nunes Rodrigues and Thomas Vogel and Patrizio Pelliccione},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02228},
year = {2019}
}