摘要：自适应系统由于其能够自主地适应具有非确定性的部署环境,并持续地保持用户的满意度,受到了广泛的关注.然而,目前仍然存在未解决的挑战,例如如何在新的部署环境下,或者在开放且复杂的环境下,使得系统仍然能满足自适应性.因此,为自适应系统的设计引入了一个新的概念模型,受归因理论启发,该模型被设计成内归因和外归因两层结构.内归因层决定了内因如何影响自适应行为,这一层与部署环境解耦,可以独立设计且可以复用在不同的部署环境中.外归因层映射了外因与内因的关系,这一层在不同的部署环境中可以被替换.基于两层结构的实现框架,具有设计且实现自适应系统的适用性,以及内因层适应逻辑的可复用性,通过两个案例,一个是被广泛使用的电子商务网络应用,一个是需要躲避障碍物且避免滑倒和翻转的机器人系统,来进行评估.

摘要：软件系统在运行时会与其他软硬件系统、设备和用户发生密切交互.软件运行环境呈现出不稳定的特点,同时软件需求也可能会发生变化.由于难以准确预测和描述软件运行时的环境及需求,两者的变化具有不确定性.为提供持续服务,软件需要通过自适应能力,根据环境和自身的变化来调节其行为.不确定性给软件的自适应过程带来很大挑战.现有相关工作主要关注环境变化给需求带来的影响,以及环境变化时如何调节软件行为来满足固定的需求.这些方法难以处理需求不确定时自适应过程中的变化性和复杂性.针对该问题,提出一种基于模糊控制的自适应决策方法,以应对运行时环境与需求的不确定性.首先通过模糊逻辑建模与规约环境和软件中的变化要素,并构建要素间的推理规则;其次基于前馈-反馈控制结构和模糊控制器设计自适应机制;最后通过模糊推理和遗传算法实现决策求解.不同环境和约束下的自适应结果表明:软件能够通过自适应机制和算法求得优化决策.为验证方法的可行性和有效性,通过一个移动端比特币采矿机案例进行了评估.