Ett självanpassat system använder runtime-modeller för att anpassa sin arkitektur till ändrade krav och sammanhang. Det finns dock ingen en-till-en-kartläggning mellan kraven i problemrummet och de arkitektoniska elementen i lösningsutrymmet. Istället kan ett förfinat krav korsa flera arkitektoniska element, och dess förverkligande innebär komplexa beteendemässiga eller strukturella interaktioner manifesteras som arkitektoniska designbeslut. I detta dokument föreslår vi att kombinera två typer av självanpassningar: kravdriven självanpassning, som fångar krav som målmodeller för att resonera om den bästa planen inom problemområdet, och arkitekturbaserad självanpassning, som fångar arkitektoniska designbeslut som beslutsträd för att söka efter den bästa designen för de önskade kraven inom det kontextualiserade lösningsutrymmet. Efter dessa anpassningar omkonfigureras komponentbaserade arkitekturmodeller med hjälp av inkrementella och generativa modellomvandlingar. Jämfört med kravstyrda eller arkitekturbaserade tillvägagångssätt, visar fallstudien med hjälp av ett online-handelsriktmärke att vårt tillvägagångssätt ytterligare kan förbättra effektiviteten i anpassningen (t.ex. Systemgenomströmning i denna fallstudie) och erbjuda mer anpassningsflexibilitet.
När det gäller runtime modeller i SAS, Chen et al. I REF föreslås en kombination av kravdriven självanpassning och arkitekturbaserad självanpassning för att konfigurera komponentbaserade arkitekturmodeller med hjälp av inkrementella och generativa modellomvandlingar för komplexa arkitektoniska anpassningar.
Self-adaptation through incremental generative model transformations at runtime
{'venue': 'ICSE 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}