Abstract-Mobile lärande applikationer stöder traditionella inomhusföreläsningar med utomhusaktiviteter med hjälp av mobila enheter. Ett exempel scenario är ett team av studenter som använder trianguleringstekniker för att lära sig egenskaper av geometriska figurer. I tidigare arbete har vi utvecklat en agentbaserad mobil inlärningsapplikation där studenter använder GPS-aktiverade telefoner för att beräkna avstånd mellan dem. Av praktiska erfarenheter lärde vi oss att den erforderliga GPS-noggrannheten inte alltid är garanterad, vilket undergräver användningen av applikationen. I detta dokument förklarar vi hur vi har utökat den befintliga applikationen med ett lager för självanpassning, vilket gör systemet robust för att försämra GPS-noggrannheten. Det självanpassade skiktet är tänkt som en uppsättning interagerande MAPE-loopar (Monitor-Analys-Plan-Execute), fördelade över telefonerna. För att garantera robusthetskraven specificerar vi formellt de självanpassade beteendena med tidsinställda automata och de egenskaper som krävs med hjälp av tidsinställd beräkningsträdslogik. Vi använder Uppaal-verktyget för att modellera det självanpassade systemet och verifiera kraven på robusthet. Slutligen diskuterar vi hur den formella utformningen stödde genomförandet av selfadaptive-skiktet utöver den befintliga applikationen.
Fortfarande på modellkontroll, de la Iglesia och Weyns REF utöka en agent-baserad mobil inlärningsprogram med en självanpassning lager.
Guaranteeing robustness in a mobile learning application using formally verified MAPE loops
{'venue': "SEAMS '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}