[发明专利]一种目标驱动、基于遗传算法的自适应系统规划生成方法

说明书

本发明公开了一种目标驱动、基于遗传算法的自适应系统规划生成方法，应用于软件系统自适应规则生成机制技术领域，具体包括以下内容：基于图的自适应系统建模；面向图匹配的目标建模；目标驱动的运行时规划生成。本发明面向目标模型的适应度函数设计，其中包含了两方面的可变性：一是目标粒度的选择，二是是否对观测函数进行松弛；根据规划问题的目标特点不同和时间约束的不同，通过上述配置，可以提升规划生成算法的效果。

技术领域

本发明属于针对软件系统自适应规则生成机制技术领域，具体涉及一种目标驱动、基于遗传算法的自适应系统规划生成方法。

背景技术

泛在计算模式下，软件已渗入到人类社会和物理环境的各个层面，与环境和用户发生愈来愈密切的交互。环境与用户需求的不断变化可能会导致软件系统的目标不再被满足，这就要求系统在部署后能够持续监测环境与需求的变化，并对这些变化做出响应，以保障系统能够持续满足用户需求。为此，软件系统应具备自我监测和我调整的能力，亦即自适应软件系统。

自适应系统的规划方法包括基于规则的方法、基于目标的方法和模型检验方法。基本规则的方法需预先定义自适应规则来描述系统处于何种条件下执行何种操作，导致其缺乏灵活性且不易表达有些较为复杂的自适应逻辑，也难以应对不确定；基于模型验证的方法通常采用马尔可夫模型或状态及来表示环境和自适应系统的行为，采用时序逻辑等来表示需求，通过模型验证方法生成规划，受限于模型验证的时间开销，此类方法多难以满足实时性的要求；基于目标的方法需要对系统的目标进行明确定义和建模，将规则问题转化未可满足问题或优化问题。

规划是系统自适应的关键。一方面，规划单元负责系统的自适应决策，直接影响自适应的效果；另一方面，规划需要根据自适应系统自身、环境和用户目标决定系统的行为，具有高复杂性。自适应系统规划需要面临两方面的问题，一是如何建模和表示自适应系统、环境和目标。二是如何以建模得到的模型作为输入，生成有效的规划，即规划单元的行为逻辑。规划的目标是使得系统到达一个尽可能满足用户需求的状态。同时，规划单元在生成规划时应满足一定的约束，即系统反馈的时间不宜过长，否则在系统响应期间环境或需求可能再次变化。不同类型不同场景的自适应系统对于时间的要求不尽相同，因此要求系统规划方法能够在时间和质量上达到平衡。

目标作为自适应系统的关键要素，存在两方面的复杂性：其一，用户的需求数量繁多，关系复杂；其二，需求在系统运行时动态变化。通常采用目标模型来织和管理高层需求。而现有目标模型多限于需求的分析和推理，难以直接用于指导系统的规划。

因此，如何提供一种目标驱动、基于遗传算法的自适应系统规划生成方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种目标驱动、基于遗传算法的自适应系统规划生成方法。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种目标驱动、基于遗传算法的自适应系统规划生成方法，包括以下步骤：

S1：基于图的自适应系统建模，包括系统结构建模和环境建模；

S2：基于步骤S1中的系统结构模型和环境模型，采用带标签有向结构表示，将两者模型转换为通用图模型--系统状态模型，表示系统和环境的当前状态；

S3：在步骤S2中系统状态模型的基础上，采用图变换规则对基于图的自适应系统的行为进行建模，获得系统行为模型；

S4：基于图的自适应系统建模还包括面向图匹配的目标建模，目标模型中，从根目标开始，目标可被递归精化，直至无法再精化，无法再精化的目标称为可观测目标，可被精化的目标则称为非可观测目标；可观测目标的满足与否可直接在系统运行时观测得到，非可观测目标的满意度依赖于其子目标的满意度；

S5：目标驱动的规划生成，基于遗传算法，利用目标模型结构信息和语义信息驱动规划的生成。