Ca-spl : Ligne De Produits Logiciels Pour Systèmes Sensibles Au Contexte

Résumé: Les applications mobiles s‟exécutent dans des environnements où le contexte change d‟une façon continue. Donc, il est nécessaire de fournir un support d‟auto-adaptation dynamique, afin de permettre aux systèmes d‟adapter leurs comportements selon le contexte de l‟exécution. Ce support est actuellement accompli par des plateformes d‟intergiciels, qui offrent un service de reconfiguration dynamique sensible au contexte. Cependant, le défaut principal d‟approches existantes soit qu‟elles ne sont pas convenables pour les appareils mobiles ou elles utilisent un algorithme génétique (AG) au moment de l‟exécution pour générer un plan de reconfiguration. L‟exécution d‟un AG sur un appareil mobile provoque le disfonctionnement de certains services avec des configurations produites presque justes (86-90%). Dans ce mémoire, on présente une approche combinée des réseaux de neurones (RN) multicouches et des algorithmes génétiques, afin de permettre la génération automatique d‟un plan de reconfigurations au moment de l‟exécution, sans diminuer les performances de l‟appareil. L‟utilisation de RN lors de l‟exécution afin de produire un plan de reconfiguration est achevé par : (1) avoir les informations sur la variabilité du contexte et d‟applications, (2) l‟utilisation d‟AG pour générer des configurations optimales pour chaque situation de contexte, dont le but de produire des exemples d‟apprentissages, (3) l‟exécution de l‟algorithme d‟apprentissages de RN au moment de la conception afin d‟adapter ses poids à l‟ensemble d‟exemples générés, et finalement (4) le RN est utilisé au moment d‟exécution dans le but de générer un plan de reconfigurations dans un temps optimal. Nous avons spécifié un cas d‟étude et l‟évaluation de notre approche, les résultats montrent que l‟exécution de notre approche est efficace.

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