A promising approach to manage thes

A promising approach to manage these issues is to develop such systems as self-adaptive systems [4] by using selforganization and self-optimization techniques. Each subsystem, then, becomes autonomous and makes decisions based on its own knowledge while taking into account the invariants of the whole system and its environment [5]. Consequently, each subsystem has its own knowledge exchange policy and there is no central point of coordination from which the complete knowledge of the system would be accessible.

This work focuses on a challenging problem for distributed self-adaptive systems: how to minimize the knowledge that needs to be shared and synchronized among the entities of such a system. We do not address the problem of integrating systems not developed to interoperate with each other. Since the subsystems hold only a partial view of the complete system, local decision making requires them to exchange their knowledge to synchronize their partial views, which might be a costly operation. A simplistic and naive solution would be that all entities share all their knowledge with each other. This has several drawbacks, which our approach aims to overcome:

결과 (한국어) 1:

이러한 문제를 관리 하는 유망한 접근 방식을 selforganization와 자체 최적화 기술을 사용 하 여 self-adaptive 시스템 [4] 이러한 시스템을 개발 하는 것입니다. 각 하위 시스템 다음, 자치 되 고 전체 시스템 및 그것의 환경 [5]의 고정을 고려 하는 동안 그것의 자신의 기술에 따라 결정 합니다. 따라서, 각 서브 시스템은 그것의 자신의 지식을 교환 정책 그리고는 시스템의 완전 한 지식을 액세스할 수 조정의 중앙 포인트가 없다.이 작품은 분산된 self-adaptive 시스템에 대 한 도전적인 문제에 초점을 맞추고: 지식을 공유 하 고 이러한 시스템의 엔터티 간의 동기화를 최소화 하는 방법. 우리 서로와 상호 운용 하도록 개발 되지 않은 시스템을 통합 하는 문제를 해결 하지 않습니다. 하위 시스템만 전체 시스템의 부분 뷰 개최, 이후 지역 결정 필요 비용이 많이 드는 작업을 될 수 있는 그들의 부분 뷰를 동기화 그들의 지식을 교환 하도록 합니다. 단순 하 고 순진한 솔루션 모든 엔터티 서로와 그들의 모든 지식을 공유할 것입니다. 이 우리의 접근 방식을 극복 하는 몇 가지 단점이 있습니다.

결과 (한국어) 2:

이러한 문제를 관리하기위한 유망한 접근은 selforganization 자기 최적화 기술을 이용하여 [4] 자기 적응 형 시스템과 같은 시스템을 개발하는 것이다. 각 서브 시스템은, 다음에, 자율 고려되고 전체 시스템의 불변 및 환경을하면서 자신의 지식에 기초하여 결정한다 [5]. . 따라서, 각각의 서브 시스템은 자신의 지식 교환 정책을 가지며, 시스템의 완전한 지식을 액세스 할 것이다있는 코디 더 중심점이없는 이 작품 배포 자기 적응 시스템 어려운 문제에 중점을두고 기술을 최소화하는 방법이 공유와 같은 시스템의 엔티티들 사이에서 동기화 될 필요가있다. 우리는뿐만 서로 상호 운용하기 위해 개발 된 시스템을 통합의 문제를 해결하지 않습니다. 서브 시스템은 전체 시스템의 부분보기를 유지하기 때문에, 지역의 의사 결정은 비용이 많이 드는 작업 일 수 있습니다 자신의 부분 뷰를 동기화하는 지식을 교환 할 것을 요구. 단순하고 순진 솔루션은 모든 개체가 서로의 모든 지식을 공유하는 것입니다. 이것은 우리의 접근 방식은 극복하는 것을 목표로 몇 가지 단점을 가지고 있습니다 :