基于PDDL的软件架构演化智能规划方法研究与应用

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1、万方数据论文题目：基于PDDL的软件架构演化智能规划方法研究与应用作者姓名：鲞叠坠要领域名称：让箕狃技本指导教师：垫里盔副指导教师：金基达论文提交日期：论文答辩日期：授予学位日期：入学时间：研究方向：职称：职称：至Q呈垒生鱼旦至Q量垒生§旦Z目万方数据㈣㈣㈣㈣肭Y2676276RESEARCHANDAPPLICATIoNoNINTELLIGENTPI．：ANNINGoFSoFTⅥ硝。REARCHITECTUREEVoLUTIoNBASEDoNPDDLADissertationsubmittedinfulfill

2、mentoftherequirementsofthedegreeofMASTERoFENGINEElUNGfromShandongUniversityofScienceandTechnologyZhangLiyongSupervisor：AssociateProfessorZhaoWeidongCollegeofInformationScienceandEngineeringMay2014万方数据声明严明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成

3、果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日AFFIRMATIoNIdeclarethatthisdissertation，submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofEngineeringinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunitsreferencedofacknowledge．Thedocumenthasnotbeensubmi

4、ttedforqualificationatanyotheracademicinstitute．Signature：Date：万方数据山东科技大学工程硕士学位论文摘要当新的市场机遇、技术、平台或框架出现时，人们往往要重新设计软件系统，使其能适应新的环境，而这通常需要对其进行系统性重构，其中，软件架构演化事实上是所有软件系统重构的核心工作之一。因此，研究软件架构的演化过程有着至关重要的理论意义和实际应用价值。目前，软件演化过程已有一些理论框架，例如DavidGarlan、JeffreyM．Bame等人提出的“演化

5、方式(EvolutionStyles)”模型，这些框架能帮助软件架构师在规划软件演化过程时做出更合理的决策，但是这种方式同时又给软件架构师带来很大的工作负担，软件架构师必须明确地为这些候选路径进行定义和建模。针对上述问题，本文结合“演化方式”模型的形式化方法和人工智能领域的智能规划系统，将智能规划的方法应用于软件架构演化的规划过程，以实现软件架构演化路径的自动生成。具体研究内容和成果如下：(1)阐述了论文研究的两个理论基础，即“演化方式(EvolutionStyles)”模型和智能规划系统。包括“演化路径(Ev

6、olutionPaths)’’、“路径约束(PathConstraints)”、“演化操作(EvolutionOperators)”、智能规划描述语言PDDL等。(2)将“演化方式”模型和智能规划技术相结合，提出了一种将智能规划方法应用于软件架构演化路径的自动生成的方法；(3)将上述方法应用于一个软件架构演化的实际案例，证明了应用该方法可以有效减轻“演化方式”模型中软件架构师的工作负担，同时避免了人工规划过程易出错的问题。本文的研究成果对于实现软件架构演化路径的自动生成具有重要的理论意义和较高的应用价值，对于软

7、件系统重构方法的研究具有一定的参考价值。关键词：软件架构，软件架构演化，架构描述语言，软件架构演化模型，智能规划万方数据山东科技大学工程硕士学位论文摘要ABSTRACTWhenthenewmarketopportunities，technologies，platformsorframeworksappeared，peopletendtore—designthesoftwaresystemenablethemtoadapttothenewenvironment，whichusuallyneedtobehighly

8、scalable，systematicreconstruction．Architectureevolutionisinfactacentralcharacteristicofallsoftwaresystems．Duetotheevolutionofsoftwarearchitectureisallimportantpartofthesoftwareevolution，Research