Онлайн тестирование динамических реконфигураций по отношению к политикам адаптации

Самоадаптация сложных систем является активной областью теоретических и прикладных исследований, имеющей чрезвычайно широкий спектр применения. Компонентно-ориентированные адаптивные системы разрабатываются на базе компонент, которые могут перенастроиться в соответствии с политиками адаптации, описывающими потребности в реконфигурировании. В этом контексте политика адаптации представляет собой набор правил, которые указывают для данного множества конфигураций, какие операции реконфигурирования могут быть инициированы, при этом их полезность представлена нечеткими значениями. Правила обычно разрабатываются для оптимизации некоторых нефункциональных свойств, например, минимизации потребления ресурсов, поэтому реализация системы с политиками адаптации должна быть точной, особенно по отношению к описанной в правилах полезности реконфигурирования.
С целью валидации поведения адаптивных систем в этой статье представлен модельно-ориентированный подход к тестированию, который направлен на создание больших наборов тестов для оценки случаев реконфигурирования и сравнения частоты этих случаев со значениями полезности, описанными в правилах адаптации. Этот процесс основан на модели использования системы в ее среде, для стимулирования ее реконфигурирований. Поскольку система может динамически изменять свою архитектуру, этот генератор тестов наблюдает за откликами системы на события и ее изменениями в режиме онлайн, чтобы решить каким будет следующий подходящий шаг теста. В результате относительные частоты реконфигурирований могут быть измерены, чтобы определить, правильно ли реализована политика адаптации. Чтобы проиллюстрировать предложенный подход, статья описывает эксперименты по моделированию поведения колонн автономных машин.