基于Spark并行搜索的自适应决策优化机制的研究与实现

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1、财｛謂我衫＿硕士学位论文＿ＨｉＢ｜基于Ｓｐａｒｋ并行搜索的自适应决策优化机制的研究与实现作者姓名王丹娣指导教师姓名、职称李青山教授ｊ申请学位类别工学硕士学校代码10701学号1503121579分类号TP311.5密级公开1西安电子科技大学硕士学位论文基于Spark并行搜索的自适应决策优化机制的研究与实现作者姓名：王丹娣一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机软件与理论学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：李青山教授学院：计算机学院提交日期：2018年6月ResearchandI

2、mplementationofSelf-adaptationPlanningOptimizationMechanismBasedonSparkParallelSearchAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerSoftwareandTheoryByWangDandiSupervisor:LiQingshanTitle:ProfessorJune2018摘要摘

3、要随着计算机技术的迅速发展，软件系统的规模也在不断增加并且趋向于复杂，这也导致人为调整软件行为的过程变得更加困难、易出错、并耗费时间、精力和成本，软件健壮性不足。互联网环境下的软件系统需要应对复杂的软件变化并且持续地满足用户的需求，因此软件系统自身需要在运行过程中具备自适应能力，即可以在运行过程中动态调整自己的行为、属性、结构等以适应环境或用户需求的变化，从而提高系统的适应能力，延长软件的使用时间。自适应软件通过建立自适应控制循环（MAPE）实现对软件的自适应控制，其中自适应决策环节主要负责生成自适应策略。因此，自适

4、应决策的能力直接影响着自适应软件的质量属性与对外服务，是自适应软件领域的热点与难点问题。自适应决策的本质定义是将变化作为目标，从若干备选方案中寻找或产生最能满足目标的自适应策略的过程。因此，它不仅是一种状态迁移的问题，也是一个优化问题。从优化的角度出发，将有可能建立新的自适应决策方法。因此，本人所在课题组将基于搜索的软件工程和自适应软件领域相结合，同时根据遗传算法在全局搜索以及扩展性方面的优势，利用遗传算法来实现软件的自适应决策。根据基于搜索的软件工程的思想，将不同软件变化可被建模为不同的优化目标。在运行过程，软件系

5、统可通过搜遗传算法在解空间中选择出最优的自适应策略以调整自身行为，适用于软件自适应决策。然而遗传算法在实现自适应决策过程中存在搜索性能差和时间开销大等缺点，直接影响了自适应决策的效率，因此，如何提高基于搜索的自适应决策效率，减少自适应决策时间显得极为重要。本文针对基于搜索的软件工程解决自适应决策问题过程中存在的效率问题，研究一种基于Spark并行搜索的自适应决策优化机制，提高基于搜索的自适应决策效率，确保自适应调整方案产生的时效性。首先，建立基于Spark并行搜索的自适应决策优化框架模型，对基于搜索的自适应决策优化过

6、程进行整体描述，指导优化过程建立；然后分析Spark平台资源调度方法和过程，结合软件自适应需求和自适应任务特征，设计基于Spark的动态任务调度策略。接着结合遗传算法天然的并行性，采用基于Spark的粗粒度并行遗传算法来实现自适应任务的并行执行，设计基于自适应任务并行搜索过程。同时，从实现角度，建立自适应决策优化中心，对本文提出的基于Spark并行搜索的自适应决策优化机制的具体实现进行说明。最后，搭建原型系统，通过将BookStore作为目标系统进行实验并对测试结果进行了分析，验证上述机制的有效性。最后，总结本文的全

7、部工作，同时对文中一些需要完善与深入研究的方向进行了展望。I西安电子科技大学硕士学位论文关键词：自适应系统，自适应决策，Spark计算框架，遗传算法IIABSTRACTABSTRACTWiththerapiddevelopmentofcomputertechnology,thescaleofsoftwaresystemsisalsoincreasingandtendstobecomplex,whichalsoleadstoartificiallyadjustedsoftwarebehaviorbecomesmored

8、ifficult,error-prone,time-consuming,effortandcost,andlackofrobustnessofsoftware.ThesoftwaresystemintheInternetenvironmentneedstodealwithcomplexsoftwarechangesandcontinuously