1、為了保證系統(tǒng)在開放動態(tài)的環(huán)境中持續(xù)穩(wěn)定高效的運行，通過擴展基于服務的軟件系統(tǒng)(Service Based Software system，SBS)的自適應能力構建自適應的基于服務的軟件系統(tǒng)(Adaptive Service Based Software system，ASBS)是當前分布式軟件系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。ASBS系統(tǒng)中自適應行為大多采用了策略驅動的方式，面向環(huán)境狀態(tài)的自適應策略評價方法作為系統(tǒng)自適應策略設計的重要依據，成為了當前

2、ASBS系統(tǒng)研究中的熱點。
　　目前研究中對于軟件系統(tǒng)設計期的評價問題廣泛采用了基于模型的評價方法。然而，在面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)自適應策略評價中，現(xiàn)有基于模型的評價方法面臨著諸多實際的問題。首先，現(xiàn)有研究大多忽略了Web服務所處環(huán)境對Web服務的影響，由此導致系統(tǒng)描述模型中缺乏對系統(tǒng)所處環(huán)境的描述;其次，ASBS系統(tǒng)在執(zhí)行過程中基于自適應策略對系統(tǒng)本身進行動態(tài)的調整，為系統(tǒng)行為的建模以及自適應策略的評價帶來了巨大的挑戰(zhàn);最后

3、，現(xiàn)有研究中缺少有效的方法利用自適應策略的評價協(xié)助ASBS系統(tǒng)自適應策略的設計。這些問題限制了現(xiàn)有評價方法在面向環(huán)境狀態(tài)ASBS系統(tǒng)自適應策略評價中的應用。
　　針對上述問題，為了實現(xiàn)對ASBS系統(tǒng)中自適應策略的有效評價，本文進行了面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)自適應策略評價方法研究。本文構建了面向環(huán)境狀態(tài)的Web服務描述模型，在Web服務非功能屬性與其所處環(huán)境之間建立關聯(lián)，以此為基礎提出了面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)描述模型;由系統(tǒng)業(yè)

4、務行為與自適應行為分離的角度出發(fā)，提出了基于反射Petri網的ASBS系統(tǒng)評價模型，給出了建模方法以及基于模型的自適應策略評價方法;在自適應策略評價方法的基礎上，研究了基于人工蜂群算法的自適應策略推薦方法協(xié)助ASBS系統(tǒng)構建過程中自適應策略的設計。本文的主要貢獻包括:
　　(1)面向環(huán)境狀態(tài)的Web服務非功能屬性描述模型?？紤]不同環(huán)境狀態(tài)下Web服務非功能屬性的差異，利用基于Dirichlet過程模型的方法對Web服務所處環(huán)境的狀

5、態(tài)進行分析，提出了面向環(huán)境狀態(tài)的Web服務非功能屬性描述模型，給出了基于歷史監(jiān)測信息的模型參數估計方法，為面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)提供了基礎。
　　(2)面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)描述方法。給出了ASBS系統(tǒng)的定義以及面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)描述，隨后針對現(xiàn)有描述語言在ASBS系統(tǒng)描述方面的不足，對現(xiàn)有Web服務描述語言以及自適應策略描述語言進行了擴展，分別提出了面向環(huán)境狀態(tài)ASBS系統(tǒng)的Web服務描述語言以及ASBS系統(tǒng)自適

6、應策略描述語言，以解決面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)描述問題。
　　(3)基于反射Petri網的ASBS系統(tǒng)評價模型。針對ASBS系統(tǒng)動態(tài)性為系統(tǒng)行為建模帶來的問題，基于系統(tǒng)業(yè)務行為與自適應行為分離建模的思想，提出了基于反射Petri網的ASBS系統(tǒng)評價模型，給出了模型的定義、結構以及根據ASBS系統(tǒng)描述進行評價模型構建的方法。結合ASBS系統(tǒng)應用實例，對評價模型的構建方法進行了說明。
　　(4)面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)自適應

7、策略評價方法。在前章對ASBS系統(tǒng)行為建模的基礎上，從功能和非功能兩方面，研究了面向環(huán)境狀態(tài)的ASBS系統(tǒng)自適應策略評價方法。在定性分析方面，提出了ASBS系統(tǒng)自適應策略合理性的定義并給出判定定理以及驗證算法。在定量分析方面，以系統(tǒng)的平均響應時間以及平均開銷為例，給出了系統(tǒng)非功能屬性指標的計算方法，并通過對比應用自適應策略前后系統(tǒng)平均響應時間以及平均開銷差異對自適應策略進行定量的評價。通過實驗驗證了評價方法的有效性，為ASBS系統(tǒng)自適應

8、策略設計提供了依據。
　　(5)基于人工蜂群算法的自適應策略推薦方法。針對ASBS系統(tǒng)執(zhí)行情況復雜，自適應策略設計困難的問題，研究了利用歷史經驗進行推薦，協(xié)助自適應策略設計的方法?；谌斯し淙核惴ǖ淖赃m應策略推薦方法實現(xiàn)自適應策略的推薦，依據自適應策略中規(guī)則的相關性改進了基本的人工蜂群算法。通過實驗，驗證了改進的人工蜂群算法相對基本的人工蜂群算法在收斂速度以及結果質量方面的改善。
　　綜上所述，本文針對ASBS系統(tǒng)自適應策略