基于部分行为模型融合的适应模型构建技术研究

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随着智能设备的普及,面对复杂多变的环境,越来越多的软件被要求具有自适应能力,能够应对变化的用户需求。在软件的生命周期中,自适应软件能够根据周围环境以及需求的变化来改变自身的行为,使得软件不断演化以达到最终的目的。软件的自适应问题已成为软件设计中的一个热点问题。在当前的自适应软件设计中,往往采用传统的模块构建技术。软件系统的整体适应模型由多个适应模块组合而成,有效地提高了适应模块的重用性,避免了由于需求发生部分变化而导致整个系统模块需要重新开发和部署的问题。但由于其适应逻辑存在着低复用性、高复杂度等问题,很难验证模块组合后的正确性及有效性。为了满足开发过程中用户的增量性需求,针对适应逻辑的组合难题,本文以提高适应模块的可重用性为切入点,提出把部分行为模型的形式化方法引入到适应行为的描述中,在前期模式组合研究的基础上进行了深入的研究,主要包括以下几个方面:(1)研究适应行为模型的形式化描述方法。模型描述时除了需要支持“必须”的适应行为,还同时需要指出“可能”的适应行为以支持适应行为的逐步求精。通过引入三值逻辑KMTS模型描述语言,可以有效地提供模型对未知和可重配置信息的描述,使得模型之间具有更有效的可比性。(2)研究一致性模型融合方法。当模型融合时,若两模型的语法有冲突,则需要大量的人工介入以消除这样的冲突,并且最终融合的模型也并不具备确定性。本文提出了一致性模型的判断方法以及融合算法,以提供明确的适应模型在线融合支持。(3)研究模型融合可视化。模型融合的正确性以及有效性是融合的关键性问题。通过引入融合工具,使得融合结果可视化,同时利用一致性的融合方法可判断融合的最终结果是否满足设计要求。本文将一致性融合方法理论应用于智能家居中的一个模型实例,通过融合过程以及融合结果分析并验证了模型融合的正确性及有效性。实例证明,通过构建统一的适应行为,降低了模型融合的复杂度,提高了融合结果的可靠性。
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