软件老化是指软件在长期连续运行过程中，由于不可预知的（通常指与老化相关的）错误，如系统内存泄漏、未释放的文件描述符、存储空间碎片以及舍入误差的累积，导致软件性能逐渐下降或崩溃的现象，是计算机系统中的一种常见现象。

与传统的硬件老化现象一样，软件老化是随机的，但频率和导致故障的概率较高。软件老化可以在各种软件中发现，不仅局限于Linux操作系统、云计算软件等一般商业或民用系统，也会发生在军事、航空航天和其他安全关键系统中。

安卓手机作为一种流行的通信设备，拥有庞大的用户群。当软件发生意外错误时，会对用户体验产生很大负面影响。自1995年首次提出软件老化概念以来，随着软件的规模和复杂性的增加，软件老化越来越受到软件可靠性领域专家学者的广泛关注和研究。

软件恢复是一种主动预防性的故障管理方法，用于抵消老化影响并避免与老化相关的故障，例如重新启动系统或重新启动出现老化的应用程序。因为在执行恢复时有一些成本，所以有必要找到最佳的恢复策略。

目前国内外对老化与恢复的研究主要集中在老化现象建模与分析、老化恢复策略制定上。常用的分析方法有基于模型（如马尔科夫模型、Petri网和随机回归网络）、基于测量（如局部线性回归、局部加权回归、决策树、神经网络、支持向量机等）和混合（两种方法的结合）方法^[1]。

Caisheng Weng等人进行了模拟用户行为的实验^[2]，观察应用程序启动时间变化，制定了当安卓处于临界状态时重新启动的恢复策略。在另一项研究中^[3]，他们通过观察安卓的可用内存验证了热恢复的低效性，并采用马尔科夫模型预测了安卓系统进入老化状态的时间。此外，他们还把手机使用时间模型和安卓老化过程模型相结合来确定最佳恢复时间^[4]。

Chunhui Guo等人提出了一个两级恢复策略^[5]，对资源供给函数进行了形式化分析，提出了最大性能算法，确定了使资源平均性能最大化的最优恢复模型。

Domenico Cotroneo^[6]等人提出了一种适用于多个安卓设备的分析安卓操作系统软件老化问题的实验方法，对华为两款手机进行了实验，收集了与系统相关的指标，与启动时间联系起来，以指出安卓系统中可能受老化影响的领域。

由于在不同的压力模型下老化时间不同，本研究综合了对不同手机对比实验和基于马尔科夫模型预测老化时间的分析方法，主要对比分析不同型号的Android手机的老化现象并建立马尔科夫老化预测模型，有助于今后更好地开展老化恢复研究、制定老化恢复策略。

参考文献：