The Requirements Problem for Adaptive Systems
Notice bibliographique
Résumé
Requirements Engineering (RE) focuses on eliciting, modeling, and analyzing the requirements and environment of a system-to-be in order to design its specification. The design of the specification, known as the Requirements Problem (RP), is a complex problem-solving task because it involves, for each new system, the discovery and exploration of, and decision making in a new problem space. A system is adaptive if it can detect deviations between its runtime behavior and its requirements, specifically situations where its behavior violates one or more of its requirements. Given such a deviation, an Adaptive System uses feedback mechanisms to analyze these changes and decide, with or without human intervention, how to adjust its behavior as a result. We are interested in defining the Requirements Problem for Adaptive Systems (RPAS). In our case, we are looking for aconfigurablespecification such that whenever requirements fail to be fulfilled, the system can go through a series of adaptations that change its configuration and eventually restore fulfilment of the requirements. From a theoretical perspective, this article formally shows the fundamental differences between standard RE (notably Zave and Jackson [1997]) and RE for Adaptive Systems (see the seminal work by Fickas and Feather [1995], to Letier and van Lamsweerde [2004], and up to Whittle et al. [2010]). The main contribution of this article is to introduce the RPAS as a new RP class that is specific to Adaptive Systems. We relate the RPAS to RE research on the relaxation of requirements, the evaluation of their partial satisfaction, and the monitoring and control of requirements, all topics of particular interest in research on adaptive systems [de Lemos et al. 2013]. From an engineering perspective, we define a proto-framework for solving RPAS, which illustrates features needed in future frameworks for adaptive software systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».