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Using Runtime Quantitative Verification to Provide Assurance Evidence for Self-Adaptive Software Advances, Applications and Research Challenges

机译：使用运行时定量验证为自适应软件的进步，应用程序和研究挑战提供保证证据

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Providing assurance that self-adaptive software meets its dependability, performance and other quality-of-service (QoS) requirements is a great challenge. Recent approaches to addressing it use formal methods at runtime, to drive the reconfiguration of self-adaptive software in provably correct ways. One approach that shows promise is runtime quantitative verification (RQV), which uses quantitative model checking to reverify the QoS properties of self-adaptive software after environmental, requirement and system changes. This reverification identifies QoS requirement violations and supports the dynamic reconfiguration of the software for recovery from such violations. More importantly, it provides irrefutable assurance evidence that adaptation decisions are correct. In this paper, we survey recent advances in the development of efficient RQV techniques, the application of these techniques within multiple domains and the remaining research challenges.
机译：要确保自适应软件能够满足其可靠性，性能和其他服务质量（QoS）要求，这是一个巨大的挑战。解决它的最新方法是在运行时使用形式化方法，以可证明正确的方式来驱动自适应软件的重新配置。一种显示出希望的方法是运行时定量验证（RQV），它使用定量模型检查来在环境，需求和系统发生更改后重新验证自适应软件的QoS属性。此重新验证可识别QoS要求违规，并支持动态重新配置软件以从此类违规中恢复。更重要的是，它提供了无可辩驳的保证证据，证明适应决策是正确的。在本文中，我们概述了有效RQV技术的发展，这些技术在多个领域中的应用以及剩余的研究挑战方面的最新进展。

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