自适应软件能够在不断变化的软件操作环境下自主动态的改变软件行为以提高软件鲁棒性,软件资源配置是软件的重要组成部分,针对目前应用软件的资源配置不能根据软件状态动态调整的问题。本文研究在软件资源配置中自适应软件的应用。结合资源配置场景,本文给出了自适应软件较为通用的解决方案——和普。本文首先提出了和普系统模型,该模型结合了强化学习技术的智能体-环境架构,解决了传统自适应软件耦合度高的问题。第二,针对不同应用场景结合领域模型,建立了和普的环境采集构件模型、环境分析构件模型以及环境部署构件模型。第三,设计了基于生成对抗网络的智能体决策算法和基于并行训练的智能体决策算法,解决了应用数据关联性过强的问题。第四,根据软件需求,设计并开发了和普。最后,建立图符社交软件网络资源配置和缓存资源配置虚拟环境,验证了在资源配置场景中,和普应用的自适应效果。和普不仅在图符社交软件中实现了自适应资源配置,同样可以拓展应用在其他应用软件中。