摘要

本文探讨了利用大型语言模型（LLMs）自动构建和优化适应规则的方法。适应规则是自适应系统的核心，但设计和优化这些规则通常涉及在复杂的设计空间中进行搜索。本文提出了一种基于LLMs的方法，通过模拟环境和应用系统的交互，利用LLMs的常识和推理能力来优化适应规则。初步实验在SWIM平台上验证了该方法的有效性和局限性。

原理

本文的核心在于利用大型语言模型（LLMs）作为优化器来构建和优化适应规则。LLMs通过提供丰富的上下文信息和历史操作数据，能够进行复杂的推理和决策。具体来说，LLMs通过以下步骤工作：首先，从监控系统中捕获系统和环境上下文，并将其整合到知识库中；其次，分析器识别现有规则中的问题，并提出修改建议；最后，规划器根据分析结果更新适应规则。这一过程通过连续迭代不断优化规则，以适应动态变化的环境。

流程

本文提出的方法遵循MAPE-K循环架构，具体工作流程如下：

1. 监控：捕获应用系统和模拟环境之间的交互上下文，并将其存储在知识库中。
2. 分析：分析器从知识库中提取信息，识别现有适应规则中的问题。
3. 规划：规划器根据分析结果，提出新的适应规则或修改现有规则。
4. 执行：执行器将更新后的适应规则应用到应用系统中。
5. 迭代优化：通过多次迭代，不断优化适应规则，以提高系统性能。

应用

本文提出的方法具有广泛的应用前景，特别是在需要快速响应和动态适应的系统中，如网络基础设施管理、云计算资源分配等。通过结合LLMs的强大推理能力和现有优化算法，可以进一步提高优化效率和降低成本，推动自适应系统的发展。