基于隐马尔科夫模型和多目标进化算法的软件自适应方法

摘要

本发明公开了一种软件自适应的方法，在软件监控、分析、计划、执行(MAPE-K)过程循环中，在系统的运行时对软件及系统进行动态自适应。在监控阶段，应用隐马尔科夫模型(HMM)来对各个系统组件进行可靠性建模，并在运行时不断通过学习算法优化此模型的参数，以此计算得出各组件的可靠性；在分析阶段中，应用监控阶段得到的各组件可靠性作为输入，应用离散时间马尔科夫链(DTMC)，将各组件的调用关系映射为系统各状态的转移关系，计算系统可靠性；在计划阶段，根据特定使用场景，设定多种目标需求，如可靠性、能耗、性能等，作为多目标进化算法的输入(MOEA)，以此来计算系统应进行迁移的合理配置集合。