计算系统软件抗衰重启技术研究

细粒度的软件抗衰，即部分的重启,它可以进一步降低抗衰成本,提高系统可用性.制定细粒度的软件抗衰策略的一个重要前提是确定可以安全重启的对象,并建立重启树.本文根据典型的软件体系结构和模块间的控制、调用及数据访问关系,研究了模块间的耦合程度和重启相关性之间的关系,给出了重启相关性和相关度的判定方法,确定了各模块的可达集和重启群,将模块的重启群作为抗衰策略的重启对象,并依据模块对系统资源的损耗程度,建立了重启树,制定了软件抗衰策略,建立了抗衰策略实施过程的有限自动机模型.     

基于免疫遗传的软件衰退检测算法

本文吸取了免疫学的灵感，提出了一种新的方法来验证软件衰退的出现，也就是检测软件运行中的性能异常。这种方法结合了阴性选择算法和遗传算法，使用模糊逻辑产生模糊集来区分正常和异常的性能状态，使用了阴性选择算法充当过滤嚣来消除不舍法的检测子、降低搜索空间。最后使用Mackey-Glass时间序列产生的数据集和知名的UCI数据库的一组数据进行了仿真实验，来验证本方法的可行性和有效性。     

一个适应性的人工免疫系统的软件构架

适应性是人工免疫系统（AIS，Artificia lImmune System）的重要特性之一。在AIS软件开发应用中，数据源的进化和学习算法的进化是两个有复杂关联的适应性问题。为此我们扩展并改进了已有的AIS构架，提出一个新的适应性软件构架。该构架以基因计算为中心，扩展了元基因来适应数据源的进化，并设计了可接入学习算法构件和算法验证机制来解决算法进化的适应性问题。在该构架支持下，数据源的进化独立于学习算法的设计，同时使学习算法能适用于多种数据源且能独立进化。该构架可简化AIS软件的复杂性，可提高AIS开发应用的效率，也有助于实现将来的自适应的免疫计算。     

基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法

针对QoS约束多播路由问题,利用蚂蚁算法的本质并行性,提出了一种基于蚁群系统的分布式QoS多播路由算法DQMRA-ACS.通过蚂蚁会晤进行路由信息的交互和传递,在获得局部最优路径的同时可有效避免回路的产生;根据信息素强度的路由表,借助不同类型蚂蚁分组的分工协作最终找到符合QoS要求的多播路由;灵活的路由切换和锁定保证了路由连接的成功建立.实验结果表明DQMRA-ACS的可行性和效率性.     

一种自适应概念变化的数据流分类器

多数分类方法基于数据服从静态分布的假设,然而真实世界中数据的采集通常跨越一段时间,如果忽略潜在概念的变化将会严重降低分类模式的预测性能.目前挖掘概念变化的数据流已经成为研究的热点,在入侵检测、系统性能保持等方面有重要应用.提出一种基于SPRINT的在线分类方法SSPRINT,可以动态调整训练窗口的尺寸和分类模型重建期间允许接受的新样本的个数,以自动适应当前概念变化发生的速度;在网络性能数据流上的测试验证了SSPRINT的性能.     

软件抗衰研究综述

软件衰退的现象存在于各类软件系统中且很难消除.文中分析了其成因和必然存在性,系统阐述了抗衰技术研究的动机、概念和发展,并对不同的模型和解决途径进行了分析和比较;接着探讨了软件抗衰研究领域的新的研究进展,设计了一个基于免疫机理的抗衰模型,同时给出了抗衰模型的免疫理论基础,为软件抗衰研究提供了一个崭新的研究方向;最后对软件抗衰未来的研究方向作出了一个简单的分析和预测.     

自恢复容错系统的建模与分析

容错系统不仅会产生硬件故障,由于连续长时间的运行,系统的性能也会逐渐下降或失效,即老化现象。综合考虑容错系统中的硬件故障和老化现象,提出了将传统的冗余技术和软件抗衰技术相结合的策略,并给出了该系统的非马尔可夫随机Petri网模型,随之对基于该模型的系统进行了定量分析。