Självanpassning gör det möjligt för ett programvarusystem att självständigt hantera osäkerheter, såsom dynamiska driftsförhållanden som är svåra att förutsäga eller ändra mål. Ett gemensamt tillvägagångssätt för att förverkliga självanpassning är med en MAPE-K-återkopplingsslinga som består av fyra anpassningskomponenter: Monitor, Analysera, Planera och Utför. Dessa komponenter delar Kunskapsmodeller för det förvaltade systemet, dess mål och miljö. För att garantera anpassningsmålen föreslår den senaste tekniken att man använder formella modeller av kunskaperna. Men mindre uppmärksamhet ägnas åt formaliseringen av anpassningskomponenterna själva, vilket är viktigt för att ge garantier för riktigheten i anpassningsbeteendet (t.ex., utför den verkställande komponenten planen korrekt?). Vi föreslår Active FORmal Models for Self-adaptation (ActivFORMS) som använder en integrerad formell modell av anpassningskomponenterna och kunskapsmodellerna. Den formella modellen utförs direkt av en virtuell maskin för att förverkliga anpassning, därav aktiv modell. ActivFORMS bidrag är: (1) tillvägagångssättet säkerställer att de anpassningsmål som verifieras offline garanteras i drifttid, och (2) det stöder dynamisk anpassning av den aktiva modellen för att stödja föränderliga mål. Vi visar hur vi har tillämpat ActivFORMS för ett småskaligt robotsystem.
Modellkontroll användes för att säkerställa riktigheten i de anpassningsfunktioner som modelleras som interaktionsautomata, med de verifierade modellerna direkt tolkade under utförandet av en noggrant testad virtuell maskin REF.
ActivFORMS: active formal models for self-adaptation
{'venue': 'SEAMS 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}