%0 Journal Article
%T 机器学习赋能的软件系统自适应性
%A 张明悦
%A 罗懿行
%A 赵海燕
%A 金芝
%J -
%D 2020
%R 10.13328/j.cnki.jos.006076
%X 软件系统自适应机制提供了应对动态变化的环境和不确定的需求的技术方案.在已有的软件系统自适应性的相关研究中，有一类工作将软件系统自适应性转换为回归、分类、聚类、决策等问题，并利用强化学习、神经网络/深度学习、贝叶斯决策理论和概率图模型、规则学习等进行问题建模，并以此构造软件系统自适应机制.本文通过系统化的文献调研，综述了机器学习赋能的软件系统自适应性的工作.首先介绍基本概念，然后从不同视角对当前工作进行分类；按被控系统、监测和控制过程、学习算法、学习赋能方式等方面进行分析，并讨论不同机器学习方法赋能的软件系统自适应性的切入点及其优势和不足；最后对未来研究进行展望
%K 自适应软件系统 软件系统自适应性 机器学习 不确定需求 环境动态性
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6076&flag=1