47、深入解析MORPH：自适应系统的参考架构

深入解析MORPH：自适应系统的参考架构

1. 目标模型更新

在自适应系统中，目标模型的更新至关重要。可以采用概率规则学习方法，利用运行系统以执行跟踪形式提供的反馈，来更新公共知识库中以逻辑程序表示的目标模型。基于归纳逻辑编程的非单调规则学习能够找到通用规则，这些规则可以根据观察结果出现的条件来解释它们。更新后的模型可用于生成更有可能成功的新策略。

具体步骤

1. 收集运行系统的执行跟踪反馈。
2. 运用概率规则学习方法处理反馈。
3. 基于归纳逻辑编程进行非单调规则学习，找到通用规则。
4. 利用更新后的模型生成新策略。

2. 相关工作

2.1 自适应系统工程

过去十年，自适应系统工程领域取得了显著进展。相关工作强调了将行为和重新配置控制作为一级架构实体的必要性。

2.2 MAPE - K模型

MAPE - K模型展示了如何构建自适应系统中的控制循环。该模型的四个关键活动（监控、分析、规划和执行）在一个共享数据结构上执行，该结构捕获了适应所需的知识。然而，它没有规定要捕获哪些知识，也没有明确要控制的系统方面，对于配置和行为适应没有明确的处理和区分，更没有规定处理协调和独立配置与行为适应的机制。我们将参考架构的每一层设计为一个MAPE - K控制循环，形成了一种分层控制循环结构。

2.3 现有架构的局限性

目前大多数现有工作在架构层面上不能同时支持独立和协调的结构与行为适应。不过，有部分工作在这方面有所尝试，例如在某些案例中，行为和依赖注入策略是分