机器学习赋能软件自适应性技术研究综述

南邮机器学习大作业期末综述 机器学习赋能的软件自适应性是当前软件系统自适应性研究的热点方向之一。软件自适应性是指系统能够在运行时根据其对环境和系统本身的感知，自主地调整自身的行为，以有效地应对动态变化的环境和不确定的需求。机器学习赋能的软件自适应性则是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、规则学习等机器学习算法进行问题建模与求解。 在机器学习赋能的软件自适应性中，策略的构造方式有三：（1）设计者根据具体场景和具体问题，通过定义-组规则作为自适应策略；（2）基于控制论的思想将软件系统自适应策略显式地建模为“感知-规划-执行”的控制回路；（3）将软件自适应策略的构造转换为机器学习任务，通过学习算法得到自适应策略。目前，基于控制论的方法比较主流，已有文献对其进行了系统性的综述。 机器学习赋能的软件自适应性有多种优点，其中之一是可以在预先缺少领域知识的情况下，学习出满足性能要求的自适应策略。此外，机器学习赋能的软件自适应性还可以应对不确定性，含场景不确定性、环境和系统的动态变化性、效果的不确定性等。 在面向自适应目标的机器学习任务视角中，软件系统自适应性本质上是应对不确定性，含场景不确定性、环境和系统的动态变化性、效果的不确定性等。机器学习方法可以限定不同的问题域，并划分出不同的任务，最后到具体的机器学习技术。 机器学习赋能的软件自适应性是软件系统自适应性的热点方向之一，具有广泛的应用前景和研究价值。 机器学习赋能的软件自适应性在软件开发中的应用前景非常广阔。例如，在自动驾驶系统中，机器学习赋能的软件自适应性可以实时地检测和响应环境变化，提高系统的灵活性和鲁棒性。在智能家居系统中，机器学习赋能的软件自适应性可以实时地检测和响应用户的需求，提高系统的智能化和人性化。 机器学习赋能的软件自适应性是软件系统自适应性的热点方向之一，具有广泛的应用前景和研究价值。