马尔可夫决策求解的软件相继故障修复方法

为提高软件修复效率,减少因软件故障造成的死机和数据丢失问题,提出基于变异技术的软件相继故障自修复方法。选取三种不同类型的变异算子,通过析取范式的方式分析各算子之间的关系,确定变异规则,通过计算怀疑度得出每个变异体的怀疑度值,生成列表,根据排序结果找出故障位置;利用状态空间、动作空间概率分布等元素,建立马尔可夫决策模型,结合修复时间、奖惩值等信息计算修复代价;以累计代价最小为目标,构建决策树,求解马尔可夫决策模型,当累计代价最小时即可输出最优的故障修复策略。实验结果表明,所提方法减少了系统开销,修复效率高,可根据较少的信息执行修复指令,有利于降低系统死机与数据丢失概率。