软件自适应技术陚予软件系统调整自身行为来适应环境变化的能力,极大地提高了软件系统的可用性和稳定性。自适应软件系统易维护、适应性强、容错性高且应用广泛。但是在软件系统引入自适应控制逻辑的同时,也为原有业务逻辑增加了额外的复杂度。自适应控制逻辑需要频繁地进行计算、通信和结构调整,消耗了大量系统资源。此外,自适应调整的及时性在一定程度上取决于自适应控制环路的执行频率,频繁运行的自适应控制逻辑严重拖慢了系统本身的业务逻辑。为了解决这些问题,本文从以下几个方面展开工作:(1)提出了一种基于MAPE-K控制环路的自适应软件运行框架。在信息获取方面以日志文件分析为主,动态代理技术为辅,实现了非侵入式信息感知能力。通过使用面向切面编程技术,以极小的代码侵入为代价,让软件系统可以执行细粒度的功能调整和结构重组。非侵入式设计减少了自适应控制逻辑对目标系统业务逻辑执行效率的影响,同时使开发人员能够将关注点集中在目标系统的业务逻辑上,降低软件系统的更新和维护成本。(2)提出了一种基于动态策略的自适应决策方法。自适应软件需要时刻监测自身的属性以及周围环境的变化,从而对软件运行状态进行评估。本文结合可调整时间自动机模型和软件服务质量属性指标提供一种运行时软件系统自评估方法。该方法能够定量地分析和评估软件系统的需求满足程度,包括功能性需求和非功能性需求。此外,本文结合事件-约束-动作(ECA)规则和强化学习算法设计了一种动态策略。该策略同时具备动作策略的高效性和目标策略的高可用性。基于该策略的自适应控制逻辑,能够在面对已知异常时,检索知识并进行快速决策。在面对未知异常时,也能够朝着目标进行尝试并学习。本方法提高了自适应软件系统对复杂环境的适应性。(3)设计实验对本文提出的方法进行验证。实验结果表明,非侵入式软件自适应技术能够较好地降低自适应控制逻辑对软件业务逻辑的侵入程度,提高自适应软件运行效率。结合ECA规则和强化学习算法实现的自适应决策方法对复杂环境具有较好的适用性。