Självanpassningssystem (SAS) kan anpassa sig för att optimera olika viktiga prestandaindikatorer som svar på dynamiken och osäkerheten i miljön. I detta dokument presenterar vi anpassning av skuldinlärning (DLDA), ett ramverk som dynamiskt avgör när och om SAS ska anpassas i drifttid. DLDA utnyttjar den tidsmässiga anpassningsskulden, ett begrepp som härleds från den tekniska skuldmetaforen, för att kvantifiera de tidsvariationer som SAS har i förhållande till sina resultat- och servicenivåavtal. Vi designade en tidsbunden nettoskuldmärkning för att märka om det är ekonomiskt hälsosammare att anpassa SAS (eller inte) i en omständighet, där en online maskininlärning klassifierare lär sig korrelationen, och sedan förutspår om man ska anpassa sig under de framtida omständigheterna. Vi genomförde omfattande experiment för att utvärdera DLDA med två olika planerare, med hjälp av 5 online maskininlärning klassificerare, och i jämförelse med 4 state-of-the-art skulduppenbar utlösande metoder. Resultaten visar DLDA:s effektivitet och överlägsenhet enligt olika mått.
Till exempel Chen et al. REF har använt tekniska skulder som en metafor för att modellera problemet med att anpassa sig eller inte anpassa sig.
To Adapt or Not to Adapt?: Technical Debt and Learning Driven Self-Adaptation for Managing Runtime Performance
{'venue': "ICPE '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}