基于随机搜索规则的软件体系结构层性能演化优化方法

已有的基于规则的软件体系结构(Software Architecture,SA)层性能优化方法大多未充分考虑优化过程中各规则的改进幅度、使用次数和使用顺序的不确定性,导致了搜索空间受限而难以获取更优的性能改进方案。针对该问题,基于SA层性能改进策略定义一组随机搜索规则,以增大各规则的性能改进空间;在此基础上考虑这些规则的不同使用顺序和不同使用次数的组合情况,构建SA层性能优化模型RRPOM,并设计演化求解算法,进而形成一种SA层性能优化方法 RRMO4PO。与已有方法在WebApp应用案例上的实验对比表明,该方法在使用更少的规则、更少次修改SA元素而获取更好可解释性的同时,有效减少了系统响应时间和改进代价。在最好的情况下,平均使用有改进效果的规则的次数和平均修改SA元素的次数较已有方法分别降低了33.3%和52.9%,与此同时将系统响应时间和改进代价分别降低了30.5%和73.6%。