自适应软件系统的无缝演化与环境感知技术研究

Software systems working in open environments such as the Internet and Cyber-Physical Systems are always facing changes in their underlying environment and in user requirements. Many of these systems have to automatically adapt themselves to these changes at runtime. This research is aimed at facilitating the engineering of self-adaptive software systems. Expected outcomes include (1) a general and flexible architecture for self-adaptive software systems, which supports proactive adaptations in addition to reactive ones, (2) an approach to seamless software evolution, i.e., updating a part of a software system at runtime in a timely and low-disruptive way and without any compromise in system consistency, and (3) a disciplined method for software environment perception, which leverages environmental models a priori to recognize systems' dynamic contextual situation in an accurate and efficient way. Tools enabling the application of these techniques will also be developed. As our long-term goal is to invent next-generation middleware systems with comprehensive support for self-adaptation, techniques' applicability to the mainstream software development will be emphasized in the research.

像因特网和物联网这样的开放计算环境下的软件系统常常面临着环境和用户需求的变化。其中许多系统需要能够在不中断服务的前提下自动地适应这些变化。既有的软件构造和运行支撑技术缺乏对自适应的系统支持。为此本项目拟研究（1）较为通用、灵活的自适应软件系统体系结构，不但支持反应式（Reactive）的自适应，也支持前瞻式（Proactive）的自适应；（2）软件系统无缝在线演化技术，即在保证系统一致性的前提下，更好地控制在线演化对系统正常服务造成的干扰，并使其更加及时；（3）面向环境感知的软件方法，以先验环境建模、应用情境规约和环境感知中间件来系统地支持准确高效的环境感知。本项目还将为这些技术开发相应的支撑工具。在此基础上，逐步将自适应支持引入到主流的软件开发和运行支撑技术体系中去，为研制下一代支持软件自适应的中间件系统提供技术准备。

像因特网和物联网这样的开放计算环境下的软件系统常常面临着环境和用户需求的变化。其中许多系统需要能够在不中断服务的前提下自动地适应这些变化。既有的软件构造和运行支撑技术缺乏对自适应的系统支持。为此，本项目研究自适应软件架构模型与关键技术，研制自适应软件系统支撑工具与平台。所取得的主要成果包括：.（a）在自适应软件体系结构方面，提出一种由先验环境（元）模型和应用环境规约、运行时环境事件监测机制、前瞻优化控制器以及可动态演化的业务软件系统构成的元级化、可定义的自适应软件体系结构模型，以较系统地支持前瞻式的软件自适应。.（b）在软件无缝演化的支撑系统方面，完成了分布构件动态更新支撑系统ConUp的研发，在保证系统全局一致性的前提下，大幅度降低对系统正常服务的干扰；进一步完善Java程序动态更新支持系统Javelus，提出了能从动态更新错误中自动恢复的Ares技术和能自动合成动态更新程序状态转化的AOTES技术。.（c）在高效环境感知技术方面，探索了基础性的环境感知逻辑的软件表达机制，提出了基于空间逻辑的软件断言框架；给出了一种将结构化的符号系统与深度神经网络生成的向量在同一个语意空间统一表示的途径。.此外，我们还提出了基于日志挖掘的过程自动发现技术、不当应对罕见不利环境的缺陷的自动检测技术等，可用于支持自适应软件系统的高效构造和质量保障。.结合上述成果，在《IEEE Transactions on Software Engineering》、《IEEE Transactions on Service Computing》等重要期刊和FSE、ASE、ECOOP、AAAI、ICLR等重要会议发表或录用论文23篇。申请发明专利8项，其中5项已获授权。项目负责人应邀在第104次Shonan Meeting、亚太高级软件工程研讨会等国际学术会议和论坛上介绍本项目成果，并应邀担任第7届亚太网构软件软件论坛（Internetware 2015）、第15届IEEE 国际先进可信计算大会（IEEE ATC 2018）共同程序主席，取得良好的学术影响。

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