Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Vấn đề tương tác không chắc chắn trong các hệ thống tự thích ứng
Tóm tắt
Vấn đề giảm thiểu sự không chắc chắn trong tự thích ứng đã thúc đẩy nhiều nghiên cứu được đề xuất trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm cho các hệ thống tự thích ứng trong thập kỷ qua. Mặc dù nhiều giải pháp đã được đề xuất, nhưng hầu hết lại tập trung giải quyết các loại, nguồn và chiều kích sự không chắc chắn cụ thể (ví dụ, trong mục tiêu, tài nguyên, chức năng thích ứng) một cách riêng biệt. Một mối quan tâm đặc biệt là các khía cạnh liên quan đến mô hình hóa sự không chắc chắn một cách tích hợp. Các sự không chắc chắn khác nhau hiếm khi độc lập và thường kết hợp, ảnh hưởng đến việc đạt được mục tiêu và các thuộc tính khác của hệ thống theo những cách tinh tế và thường không thể đoán trước. Do đó, vẫn có sự hiểu biết hạn chế về những cách cụ thể mà các sự không chắc chắn từ các nguồn khác nhau tương tác và cuối cùng ảnh hưởng đến các thuộc tính của các hệ thống phần mềm tự thích ứng. Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu Vấn đề Tương tác Không chắn chắn như một cách để làm rõ hơn phạm vi của các thách thức liên quan đến việc đại diện các loại không chắc chắn khác nhau đồng thời nắm bắt sự tương tác của chúng trong các mô hình được sử dụng để lý luận về tự thích ứng. Chúng tôi đóng góp một đặc trưng cho vấn đề và thảo luận về tính liên quan của nó trong bối cảnh các nghiên cứu trường hợp từ hai lĩnh vực ứng dụng đại diện. Chúng tôi cho rằng Vấn đề Tương tác Không chắc chắn nên thúc đẩy các nghiên cứu trong tương lai về kỹ thuật phần mềm cho các hệ thống tự trị và tự thích ứng, và do đó, góp phần phát triển mô hình hóa sự không chắc chắn theo hướng tiếp cận toàn diện, điều này sẽ cho phép xây dựng các hệ thống tự thích ứng kiên cố hơn.
Từ khóa
#không chắc chắn #hệ thống tự thích ứng #mô hình hóa sự không chắc chắn #kỹ thuật phần mềm #tương tác không chắc chắnTài liệu tham khảo
Baresi, L., Pasquale, L., Spoletini, P.: Fuzzy goals for requirements-driven adaptation. In: 2010 18th IEEE International Requirements Engineering Conference, IEEE, pp. 125–134 (2010)
Bencomo, N.: Quantun: quantification of uncertainty for the reassessment of requirements. pp. 236–240 (2015). https://doi.org/10.1109/RE.2015.7320429
Bencomo, N., Belaggoun, A., Issarny, V.: Dynamic decision networks for decision-making in self-adaptive systems: a case study. In: 2013 8th International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems (SEAMS), pp. 113–122 (2013). https://doi.org/10.1109/SEAMS.2013.6595498
Bertoa, M.F., Burgueño, L., Moreno, N., et al.: Incorporating measurement uncertainty into OCL/UML primitive datatypes. Softw. Syst. Model. 19(5), 1163–1189 (2020)
Burgueño, L., Muñoz, P., Clarisó, R., et al.: Dealing with belief uncertainty in domain models. ACM Trans. Softw. Eng. Methodol. (TOSEM) In submission (2022)
Cámara, J., Garlan, D., Moreno, G.A., et al.: Analyzing self-adaptation via model checking of stochastic games. In: de Lemos R, Garlan D, Ghezzi C, et al (eds) Software Engineering for Self-Adaptive Systems III. Assurances - International Seminar, Dagstuhl Castle, Germany, December 15–19, 2013, Revised Selected and Invited Papers, Lecture Notes in Computer Science, vol 9640. Springer, pp. 154–187 (2013)
Cámara, J., Peng, W., Garlan, D., et al.: Reasoning about sensing uncertainty and its reduction in decision-making for self-adaptation. Sci. Comput. Program. 167, 51–69 (2018)
Cheng, B., Sawyer, P., Bencomo, N. et al.: A goal-based modeling approach to develop requirements of an adaptive system with environmental uncertainty. In: Proceedings of MODELS’09, pp. 468–483 (2009)
Cheng, B.H.C., de Lemos, R., Giese, H., et al.: Software engineering for self-adaptive systems: a research roadmap. In: Software Engineering for Self-Adaptive Systems, LNCS, vol 5525. Springer, pp. 1–26 (2009b)
Cheng, B.H.C., Ramirez, A.J., McKinley, P.K.: Harnessing evolutionary computation to enable dynamically adaptive systems to manage uncertainty. In: 1st International Workshop on Combining Modelling and Search-Based Software Engineering, CMSBSE@ICSE 2013 (2013)
Cheng, S.W., Garlan, D.: Handling uncertainty in autonomic systems. In: In Proceedings of IWLU@ASE’07. ACM (2007). http://acme.able.cs.cmu.edu/pubs/uploads/pdf/IWLU07-HandlingUncertainties-pub.pdf
Critch, A.: (Retrieved 15 January 2019) Credence—using subjective probabilities to express belief strengths. http://acritch.com/credence/
DeMarco, T.: Controlling Software Projects: Management, Measurement & Estimation. Yourdon Press, New York (1982)
DeVries, B., Cheng, B.H.C.: Run-time monitoring of self-adaptive systems to detect n-way feature interactions and their causes. In: Proceedings of the 13th International Conference on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems, SEAMS@ICSE 2018. ACM, pp. 94–100 (2018)
DeVries, B., Fredericks, E.M., Cheng, B.H.C.: Analysis and monitoring of cyber-physical systems via environmental domain knowledge & modeling. In: 16th International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems, SEAMS 2021 (2021)
Esfahani, N., Malek, S.: Uncertainty in self-adaptive software systems. In: Software Engineering for Self-Adaptive Systems II, LNCS, vol 7475. Springer, pp. 214–238 (2013)
Famelis, M., Chechik, M.: Managing design-time uncertainty. Softw. Syst. Model. 18(2), 1249–1284 (2019)
Feller, W.: An Introduction to Probability Theory and Its Applications. Wiley, Hoboken (2008)
Giese, H., Bencomo, N., Pasquale, L., et al.: Living with Uncertainty in the Age of Runtime Models. In: [email protected], LNCS, vol 8378. Springer, pp. 47–100 (2014)
Hao, J., Jiang, T., Wang, W., et al.: An empirical analysis of VM startup times in public IAAS clouds. In: 2021 IEEE 14th International Conference on Cloud Computing (CLOUD), pp. 398–403 (2021)
Hezavehi, S.M., Weyns, D., Avgeriou, P., et al.: Uncertainty in self-adaptive systems: a research community perspective. ACM Trans. Auton. Adapt. Syst. 15(4) (2021)
Huebscher, M.C., McCann, J.A.: A survey of autonomic computing—degrees, models, and applications. ACM Comput. Surv. 40(3) (2008)
JCGM 100:2008 (2008) Evaluation of measurement data—guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM). http://www.bipm.org/utils/common/documents/jcgm/JCGM_100_2008_E.pdf
Jøsang, A.: Subjective Logic—A Formalism for Reasoning Under Uncertainty. Artif. Intell. Found. Theory Algorithms (2016)
Kephart, J.O., Chess, D.M.: The vision of autonomic computing. Computer 36 (2003)
Kinneer, C., Garlan, D., Goues, C.L.: Information reuse and stochastic search: managing uncertainty in self-* systems. ACM Trans. Auton. Adapt. Syst. 15(1), 3:1-3:36 (2021)
Langford, M.A., Cheng, B.H.C.: Enhancing learning-enabled software systems to address environmental uncertainty. In: 2019 Conference on Autonomic Computing, ICAC 2019 (2019)
Langford, M.A., Cheng, B.H.C.: Enki: a diversity-driven approach to test and train robust learning-enabled systems. ACM Trans. Auton. Adapt. Syst. 15(2), 5:1-5:32 (2021)
Mahdavi-Hezavehi, S., Avgeriou, P., Weyns, D.: A classification framework of uncertainty in architecture-based self-adaptive systems with multiple quality requirements (2017)
Moreno, G.A., Cámara, J., Garlan, D., et al.: Proactive self-adaptation under uncertainty: a probabilistic model checking approach. Assoc. Comput. Mach. 2015, 1–12 (2015)
Moreno, G.A., Cámara, J., Garlan, D., et al.: Uncertainty reduction in self-adaptive systems. In: Andersson, J., Weyns, D. (eds) Proceedings of SEAMS@ICSE’18. ACM, pp. 51–57 (2018)
Oberkampf, W.L., DeLand, S.M., Rutherford, B.M., et al.: Error and uncertainty in modeling and simulation. Reliab. Eng. Syst. Saf. 75(3), 333–357 (2002)
Oquendo, F.: Coping with uncertainty in systems-of-systems architecture modeling on the IoT with SosADL. In: Proceedings of SoSE’19, pp. 131–136 (2019)
Paterson, C., Calinescu, R.: Observation-enhanced QoS analysis of component-based systems. IEEE Trans. Softw. Eng. 46(5), 526–548 (2020)
Perez-Palacin, D., Mirandola, R.: Uncertainties in the modeling of self-adaptive systems: a taxonomy and an example of availability evaluation. In: Proceedings of the 5th ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, ICPE ’14 (2014)
Ramirez, A.J., Jensen, A.C., Cheng, B.H.C.: A taxonomy of uncertainty for dynamically adaptive systems. In: 7th International Symposium on Software Engineering for Adaptive and Self-Managing Systems, SEAMS 2012. IEEE Computer Society (2012)
Rausand, M.: Risk Assessment: Theory, Methods, and Applications. Wiley, Hoboken (2013)
Russell, S., Chen, F.: Controlling AI. Podcast (2020)
Russell, S.J., Norvig, P.: Artificial Intelligence, A Modern Approach, 3rd edn. Prentice Hall, New Jersey (2010)
Samin, H., Bencomo, N., Sawyer, P.: Decision-making under uncertainty: be aware of your priorities. Softw. Syst. Model. (2022)
Schmerl, B.R., Cámara, J., Gennari, J., et al.: Architecture-based self-protection: composing and reasoning about denial-of-service mitigations. In: Proceedings of HotSoS’14. ACM, p. 2 (2014)
Seely, A.J., Macklem, P.T.: Complex systems and the technology of variability analysis. Crit. Care 8, 367–384 (2004)
Thunnissen, D.P.: Uncertainty classification for the design and development of complex systems. In: Proceedings of the 3rd Annual Predictive Methods Conference, Veros Software (2003)
Troya, J., Moreno, N., Bertoa, M.F., et al.: Uncertainty representation in software models: a survey. Softw. Syst. Model. 20(4) (2021)
Whittle, J., Sawyer, P., Bencomo, N., et al.: RELAX: incorporating Uncertainty into the specification of self-adaptive systems. In: Proceedings of RE’09, pp. 79–88 (2009)
Whittle, J., Sawyer, P., Bencomo, N., et al.: RELAX: incorporating uncertainty into the specification of self-adaptive systems. In: Proceedings of RE’09. IEEE Computer Society, pp. 79–88 (2009)
Zhang, M., Ali, S., Yue, T., et al.: Uncertainty-wise cyber-physical system test modeling. Softw. Syst. Model. 18(2), 1379–1418 (2019)
Zimmermann, H.J.: Fuzzy Set Theory and Its Applications. Springer, Berlin (2001)