【摘 要】
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软件老化通常是由软件故障激活的累积效应造成的,从而导致内存泄漏、操作系统资源耗尽等错误,最终致使软件失效或系统宕机。尽管通过抗衰操作可减少因软件老化、失效带来的系统性能下降等不良影响,然而何时实施抗衰操作仍有待研究。软件再生的频率很关键,过于频繁会延长停机时间,频率过低则无法及时解决老化问题,不能保证良好的运行效果。因此何时采取再生策略的重点在于能否准确预测出软件老化的趋势,根据预测结果适时采取再
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软件老化通常是由软件故障激活的累积效应造成的,从而导致内存泄漏、操作系统资源耗尽等错误,最终致使软件失效或系统宕机。尽管通过抗衰操作可减少因软件老化、失效带来的系统性能下降等不良影响,然而何时实施抗衰操作仍有待研究。软件再生的频率很关键,过于频繁会延长停机时间,频率过低则无法及时解决老化问题,不能保证良好的运行效果。因此何时采取再生策略的重点在于能否准确预测出软件老化的趋势,根据预测结果适时采取再生策略,一定程度上保证了软件的可靠性。为了准确把握软件老化的总体趋势,结合老化数据非线性、复杂多变的特性,对Web服务器因内存泄漏引起的老化现象进行建模和预测。首先,通过构建引入内存泄漏的软件老化实验平台,应用加速寿命理论,选出能够反映老化趋势的性能参数——内存变化量,作为实验的数据集。其次,由于BP神经网络是一个复杂的非线性动力学习系统,基于该特性,建立BP神经网络预测模型,并对该预测模型的网络结构、算法流程进行论述。再次,针对BP神经网络的权值和阈值是随机设定的这一本质缺陷,引入新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm,NPSOSA),进一步提出并建立NPSOSA-BP预测模型。最后,在MATLAB 2016a中进行仿真实验,不同的模型在实验训练过程中采用的是相同的老化数据,通过模型间的对比分析,证明预测模型的有效性。实验结果表明,本文提出的预测模型分别利用了BP神经网络的非线性和自适应性、粒子群算法的并行性和全局收敛性、模拟退火算法的概率突跳性和局部收敛性的特点。通过对不同模型预测结果进行评估分析,证明了NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性。
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