摘要:

摘要:适应性需求的识别与分析是开发自适应软件系统的基础,它将明确软件系统在运行过程中所可能面临的环境变化以及应对这些变化系统应采取的措施.但是,当前的适应性需求识别与分析方法一方面缺乏对环境的分析导致无法系统性地识别环境变化,另一方面也缺乏有效的框架来同时考虑如何应对已知的环境变化和未知的环境变化.针对这些问题,提出了基于反馈控制的适应性需求识别与分析方法.该方法将自适应软件与其作用的环境看作为一个自适应控制系统,将适应性需求的识别与分析转化为对该控制系统所应具有的反馈回路的识别与分析.通过将环境看作软件的控制对象,它不仅突出了软件的环境,同时还可以通过确定环境感知反馈回路和需求感知反馈回路来分别应对已知的环境变化和未知的环境变化.最后,用一个实例说明所提出方法的可行性.

摘要:软件自适应的建模和形式化验证是提高自适应软件开发效率、保证自适应软件可靠性的基础,现有研究中软件自适应可视化建模与形式化建模相隔离,一定程度上阻碍了自适应软件的开发.为此,提出MV4SAS的方法,将可视化的UML与严格化的时间自动机相结合,用于软件自适应的建模和形式化验证.首先,应用UML扩展机制引入新的构造型、标记值和约束条件,定义软件自适应建模设施,在此基础上构造软件自适应结构模型和行为模型;然后,根据定义好的转换算法将软件自适应行为模型转换为时间自动机网络,建立软件自适应形式化模型;最后,定义一组软件自适应形式化验证性质,并利用模型检测工具UPPAAL验证软件自适应模型的可靠性.案例研究表明,该方法可有效降低软件自适应建模和验证的复杂度,提高软件自适应的建模效率和模型可靠性.

摘要:一致性保障技术是开放环境下软件在线演化研究的热点问题.区别于传统的基于图文法或基于体系结构描述语言(architectural description language,简称ADL)对结构演化进行分析的途径,提出一种从行为角度采用层次式时间自动机对软件在线演化进行分析的方法,可支持对软件的时间属性、层次特征等直接建模.提出了层次平展化算法,将层次模型等价地转化为若干并行时间自动机模型,从而可应用现有模型检测工具针对演化规约进行一致性验证,并通过实验验证了所提方法的有效性.

摘要:针对分布式软件系统在动态演化中面临的原有软件单元难以重用、忽视软件内部运行状态引发的演化需求等问题,借助智能体(agent)具有的环境适应性、变化敏感性等特征,提出了一种基于智能体技术的软件自适应动态演化机制.通过将软件单元封装为Agent,并定义单元间的演化规则,使演化机制重用原有软件单元.通过一种基于数据推送的动态环境感知方法实现Agent间协作关系调整,同时满足来自内外部环境引发的动态演化需求.通过引入信息中介服务,实现了基于改进合同网的Agent协作策略,能够自适应地更替Agent,满足用户意愿变更引发的动态演化需求.依据演化机制在支撑环境中的运行情况及相关能力指标的分析,说明所提出的演化机制适用于动态复杂的分布式软件系统,是一种有效的软件自适应动态演化机制.

摘要:近年来,自适应软件是软件工程领域的研究热点.研究者们从不同角度对如何促进和提高软件系统的自适应进行了大量研究,有的以体系结构为中心研究软件的自适应,有的则从需求的角度进行研究.但是,从软件系统的流程片段自适应重用的角度来研究软件自适应,类似的研究工作还很少.借鉴软件控制论中的思想来研究流程片段的自适应重用,基于受控的Markov链模型来探讨流程片段的最优查询策略.提出了针对流程片段查询特殊应用环境下的CMC(controlled Markov chain)模型,并对该模型进行了优化处理.基于逐次最小二乘法,进一步提出了流程自适应查询策略,该策略充分利用流程片段的历史查询信息,通过在线参数调整,能够帮助查询人员及时调整和优化查询策略.Matlab环境下的仿真实验和真实流程数据集下的实验,共同验证了该模型和算法的有效性和可行性.

摘要:随着具有一定计算能力和无线通信能力的智能传感器(称为mote)的出现,越来越多的物联网应用可以实现对环境及其变化的就地感知、就地决策和就地反应.但因为mote的感知能力和感知范围有限,它们需要协同感知才能更全面地感知环境的状态,才能更好地适应环境的变化.而传统的mote协同感知的实现方法要求开发人员过多地关注mote之间的交互逻辑,并且mote应用也无法适应复杂环境的不断变化.为了避免开发人员在交互逻辑上花费过多的精力,同时保障开发出来的mote应用系统能够适应不稳定的外界环境,提出了一种基于元组空间的mote协同感知支撑机制,使得mote之间的协同感知过程(包括交互的建立过程以及对环境变化的适应过程)对开发人员完全透明.最后实现了一个简单的应用场景,展示了该方法如何满足功能需求以及在环境发生变化时如何对环境进行适应.

摘要:随着移动计算技术的发展,移动设备用户可以服务的方式共享移动设备及其周围设备的计算能力和计算资源.然而,移动设备的私有性、资源受限性以及移动性等特征使得这种基于移动设备提供的个人化服务在发布和组装方面存在着一些特殊问题,例如用户隐私、移动设备资源消耗、网络环境变化引起的失效问题等.针对以上这些问题,提出一种移动计算环境下的个人化服务发布和组装方法.该方法在个人化服务发布过程中引入了服务意愿的概念,并在服务选择过程中综合考虑了服务意愿和服务效用.此外,还提出了资源感知的心跳机制来定期更新服务选择所依赖的设备及服务状态信息,从而解决由于网络环境变化等引起的服务失效问题.基于该方法,提出了一个基于JADE和OSGi的实现框架.通过一个案例分析,验证了所提出的实现框架的有效性以及在移动计算环境下考虑服务意愿的合理性.

摘要:能量收集嵌入式系统(energy harvesting embedded system,简称EHES)的任务调度算法需要考虑能量收集单元的能量输出、能量存储单元的能量水平和能量消耗单元的能耗.实时任务在满足能量约束的条件下,才可能满足时间约束.在这个背景下,传统固定优先级调度算法不再适用于EHES.提出一种基于分组的自适应任务调度算法,它能根据能量收集单元由于能量输出的不确定性而造成的非能量约束情况和能量约束情况,自适应地选择任务调度算法.在非能量约束的情况下,减少任务抢占次数,增强任务的可调度性;在能量约束情况下,减少电池模式切换次数,提高能量存储单元的平均能量水平,从而降低系统能量约束.在一个可进行大范围任务集合仿真的实验环境下对提出的算法进行验证,并将基于分组的自适应调度算法与现有的两个经典算法进行了对比.

摘要:在开放动态的互联网环境下的云服务呈现出发散、动态演化、异构等特征,为了适应多样的应用需求以及持续变化的云环境,云需要以灵活、适应的方法来有效地管理和提供云服务.针对这一需求,提出了一种云服务自组织管理方法,该方法利用agent的环境感知和自主行为决策的能力,依据它的职责实现对云服务的自主管理,并通过agent间的交互以自组织的方式实现对服务资源的有效管理,进而适应云环境和应用需求的变化;提出了支持上述方法和机制的实现技术,包括云服务自组织管理的核心机制和实现框架、云服务汇聚和提供的运行机制及相关实现算法.利用支持语义Web服务发现匹配的公共测试数据设计并完成了两组验证实验,实验结果表明:所提出的方法可以在持续变化的云环境下有效地管理和提供云服务,进而满足动态多样化的应用需求.

摘要:组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映“一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何”的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.

摘要:获取满足全局优化目标的资源分配策略,是影响云环境中基于服务的软件系统(service-based software system,简称SBS)运行时优化效果的关键.然而,由于SBS内部复杂的业务逻辑关系和云环境中的资源约束,现有分配方法无法得到最优资源分配量.以满足SLA约束和最小化资源成本为目标,根据不同资源状态对应不同组件服务性能的特点,将组件服务可能的资源分配量、相应性能及成本转换为备选逻辑服务集,进而提出了一种云环境中基于服务选取的SBS资源优化分配模型,并设计了一种求解模型的混合遗传算法.算法采用整数编码以提高求解效率,并在选择算子中引入了精英保留策略,从而保证收敛到全局最优解.为提高遗传算法的局部搜索能力、加快收敛速度,以局部搜索策略改进了标准变异算子.实验验证了所提出的资源优化分配模型和求解算法的有效性,并表明:与分支定界法及精英保留策略遗传算法相比,混合遗传算法能够在较大规模的问题上快速获得具有较低资源成本的资源分配策略.

摘要:可靠性是衡量软件质量的一个重要指标.在线预测和提高软件可靠性是一个重要的研究课题.目前大多数在线预测和提高软件可靠性的方法具有如下弱点:不能预测软件不同时段的可靠性,且不能定位导致可靠性下降的组件.针对服务组合软件系统,提出在线提高可靠性的方法.通过观测端口失效数据,预测在线系统在不同时段的可靠性.当预测到的可靠性低于预期时,则采用改进的基于频谱的错误定位方法,定位出导致问题的故障组件,再通过添加新组件或替换故障组件的方法对软件系统重新配置,从而在线自动提高软件系统可靠性.使用在线商店的事例来说明方法的有效性.

摘要:支撑图(spanner)在无线(自主、传感器)网络拓扑控制中起着重要作用,不但能保证最终的拓扑图链路减少,保持连通性,而且保证任意一对通信节点之间所需费用是最少可能费用的常数因子倍.针对无线网络拓扑控制问题,大量支撑图构造算法被提出,以尽可能高效地满足网络设计需要的各种拓扑特性,如局部性、稀疏性、小权值、有界度及容错性等.对支撑图的研究成果进行了详细讨论,依据支撑图的定义和不同的分类原则给出了支撑图分类,分析了各种支撑图的典型集中式和局部算法、满足某一或多个拓扑特性的算法,并提出了需要进一步研究的问题.与无线网络中新出现、更实用的模型结合,寻找更简单、性能更好的算法将是未来支撑图构造算法的主要研究方向.

摘要:在宽带无线网络中,频谱是重要但很稀缺的资源.随着无线网络规模的迅速增长,有限的频谱资源已无法满足日益增长的移动流量.为缓解网络压力、提高频谱资源的利用效率,频谱资源管理机制得到了广泛的关注.首先简述无线通信中频谱资源的基本知识,并分析频谱使用所面临的主要挑战;然后,从传统的静态频谱管理和正在成为主流的动态频谱管理两个方面对宽带无线网络中的频谱资源管理研究进行分类总结和分析评价;最后,从管理架构和关键要素两个层面对频谱资源管理未来研究的发展趋势进行了展望.

摘要:大数据是一种蕴含大量信息、具有极高价值的数据集合.为了避免大数据挖掘泄露用户的隐私,必须要对大数据进行必要的保护.由于大数据具有总量庞大、结构复杂、处理迅速等特点,传统的保护数据隐私的技术很多都不再适用.从密码学的角度,综述了近年来提出的、适用于大数据的隐私保护技术的研究进展.针对大数据的存储、搜索和计算这3个重要方面,分别阐述了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向,并具体介绍了相关技术的最新研究进展.最后指出未来大数据隐私保护研究的一些重要方向.

摘要:随着RFID(radio frequency identification)技术的广泛应用,引发的隐私威胁问题越来越突出.了解RFID隐私的内涵和常见攻击方法,掌握现有的RFID隐私保护技术,有助于减少RFID隐私信息的泄漏.从RFID技术的基本概念入手,全面分析了RFID隐私及隐私威胁,给出了RFID隐私分类方法;对RFID隐私中的跟踪攻击和罗列攻击两种攻击方法进行了深入探讨.在此基础上,对现有典型的RFID隐私防御方法进行了详细讨论.全面介绍了RFID隐私保护技术发展现状和动态,可作为开展RFID隐私保护技术研究工作的参考和借鉴.