論文の概要: Towards Better Adaptive Systems by Combining MAPE, Control Theory, and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10847v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 15:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:22:42.031068
• Title: Towards Better Adaptive Systems by Combining MAPE, Control Theory, and Machine Learning
• Title（参考訳）: MAPE, 制御理論, 機械学習を組み合わせた適応システムの実現に向けて
• Authors: Danny Weyns, Bradley Schmerl, Masako Kishida, Alberto Leva, Marin Litoiu, Necmiye Ozay, Colin Paterson, Kenji Tei
• Abstract要約: 適応システムを設計するための2つの確立されたアプローチは、監視分析計画実行ループを使用するアーキテクチャベースの適応と、適応を実現するための制御理論(ct)の原則に依存する制御ベースの適応である。 私たちは、これらのアプローチが相互にどのように関連しているか、それらを組み合わせて機械学習をサポートすることがよりよい適応システムを生み出すかどうか、という問題に関係しています。 我々は、クラウドベースのエンタープライズシステムのシナリオを用いて、異なる適応アプローチを組み合わせる動機付け、異なるアプローチを組み合わせる際に分析を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.998805882711864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Two established approaches to engineer adaptive systems are architecture-based adaptation that uses a Monitor-Analysis-Planning-Executing (MAPE) loop that reasons over architectural models (aka Knowledge) to make adaptation decisions, and control-based adaptation that relies on principles of control theory (CT) to realize adaptation. Recently, we also observe a rapidly growing interest in applying machine learning (ML) to support different adaptation mechanisms. While MAPE and CT have particular characteristics and strengths to be applied independently, in this paper, we are concerned with the question of how these approaches are related with one another and whether combining them and supporting them with ML can produce better adaptive systems. We motivate the combined use of different adaptation approaches using a scenario of a cloud-based enterprise system and illustrate the analysis when combining the different approaches. To conclude, we offer a set of open questions for further research in this interesting area.
• Abstract（参考訳）: 適応システムを構築するための2つの確立されたアプローチは、アーキテクチャモデル(別名知識)が適応を決定する理由となるMAPEループを使用するアーキテクチャベースの適応と、適応を実現するための制御理論(CT)の原則に依存する制御ベースの適応である。 近年、異なる適応メカニズムをサポートするために機械学習(ml)を適用することへの関心も急速に高まっている。 本論文では,MAPE と CT は独立して適用すべき特性と強度を有するが,これらのアプローチが相互にどのように関連し,それらをML と組み合わせてサポートすることにより,より優れた適応システムを実現するかという問題に対処する。 我々は、クラウドベースのエンタープライズシステムのシナリオを用いて、異なる適応アプローチを組み合わせる動機付け、異なるアプローチを組み合わせる際に分析を説明する。 結論として、この興味深い分野のさらなる研究のために、オープンな質問のセットを提供する。

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