摘要:

在演化规则模式匹配过程中,存在内存空间有限与用户请求响应要求快速等问题,传统的Rete算法并不能完全适合此类实际应用.针对此类问题,在经典Rete算法的基础上,通过从算法空间复杂度的角度对Rete网络结构匹配效率进行分析,并结合系统动态演化过程中强动态和高实时性的特点,引入节点复用技术构造Rete网络,且以规则权重、入网时间为依据,增设了Rete网络节点存储空间可调整机制,完成了Rete算法在内存消耗与调节、匹配耗时方面的优化.对比测试表明,优化后的算法提高了网络匹配性能,实现了系统的平稳安全运行,解决了演化系统模式匹配过程中存在的问题.

摘要:

程序特征定位是成功实施动态演化意图的前提条件,其核心是识别代码集合与特征之间的映射关系.将程序运行时有规律的消息传递模式抽象为规则,通过规则获取和注释识别了程序特征与代码集合之间的映射关系,提出了规则空间用于刻画程序特征间存在的大小和层次等粒度属性,并基于此实现了对复杂程序特征的层次化理解,完成了特征定位.通过对Eclipse3.0的45个测试用例(合4822个对象)进行分析,在置信度和支持度设置为75％和30％的情况下,生成了645条规则和规则空间,实现了特征定位.其平均准确率为34.33％,这证明该方法是可行的.

摘要:

针对目前需求工程阶段对软件动态演化考虑不足的现状,在分析软件动态演化面临的挑战的基础上,设计了面向动态演化的需求元模型(dynamic-evolution-oriented requirements meta-model,DERM).该元模型以特征为基本部件,按特征组合的方式建立需求模型,需求模型由行为特征和属性特征组成.行为特征被区分为计算行为特征和交互行为特征,以实现计算和交互的相对隔离；属性特征通过其作用域,指定其在行为特征模型中的作用范围,从而将行为特征模型和属性特征模型统一为需求模型.在此基础上,讨论了需求模型的参照完整性、依赖一致性和互斥一致性,并进一步把需求模型规范化为需求模型第一范式到第三范式,需求模型规范化的过程提供了一种保证需求模型一致性的方法.最后通过案例研究,表明了该方法的可行性及其对软件动态演化的有效支持.

摘要:

在演化规则模式匹配过程中,存在内存空间有限与用户请求响应要求快速等问题,传统的Rete算法并不能完全适合此类实际应用.针对此类问题,在经典Rete算法的基础上,通过从算法空间复杂度的角度对Rete网络结构匹配效率进行分析,并结合系统动态演化过程中强动态和高实时性的特点,引入节点复用技术构造Rete网络,且以规则权重、入网时间为依据,增设了Rete网络节点存储空间可调整机制,完成了Rete算法在内存消耗与调节、匹配耗时方面的优化.对比测试表明,优化后的算法提高了网络匹配性能,实现了系统的平稳安全运行,解决了演化系统模式匹配过程中存在的问题.

摘要:

为了应对软件动态演化面临的挑战,应提高所建立的软件体系结构模型的动态演化性.以扩展的Petri网为形式化工具,对面向动态演化的软件体系结构进行建模.首先,将Petri网扩展成为构件网结构,并设计有效支持软件动态演化的构件模型和连接件模型;其次,建立软件体系结构的静态视图和动态视图,为软件动态演化的分析和实施奠定基础;最后,通过案例研究表明:该方法是有效的,并可显著提高所建立的软件体系结构模型的动态演化性.