本文所述的研究论文提出了一个基于多代理的自适应软件框架，并探讨了如何结合基于搜索的优化（SBO）来提升软件的自适应能力。以下是对文章中提及知识点的详细介绍。
自适应软件系统（Self-Adaptive Software, SAS）的概念是该研究的基础。SAS指的是能够自动调整其行为、结构、参数等以适应环境变化或内部变化的软件系统。其核心在于自适应规划（self-adaptive planning），即找到适合的解决方案以适应软件变化的能力。这是SAS系统最基本和最根本的问题。
文章中提到，随着管理资源、环境和用户偏好的复杂性增加，现有的自适应规划方法需要改进以应对多变、相互关联且不断演进的复杂变化。因此，研究者提出将基于搜索的优化（Search-based Optimization, SBO）作为一种新的自适应规划方法。SBO非常适合处理多个和复杂的优化问题，通过模拟自然界的搜索过程（如遗传算法、模拟退火等）来寻找最优解。
在研究中，作者设计了一个多代理框架，该框架旨在通过SBO解决复杂变化问题，减少维护时间和成本，并提升软件质量。这一框架定义了SAS的一种特殊软件架构，允许选择不同的规划方法，使用SBO来规划复杂变化的解决方案，并支持由多个代理在线规划。
文章强调了不同自适应规划方法的三种特点。第一，这些方法都建立在一个假设之上，即变化是可预测的，并且可以在一定程度上进行建模。然而，由于复杂的交互、不确定性和动态性，单一的模型、规则/策略、目标或效用都无法充分捕捉这些复杂性，因此需要更高级的规划机制。SBO技术作为一个新的研究方向，为解决这些问题提供了新的途径。
研究还介绍了SBO的基本原理和实现机制。通过采用启发式搜索，SBO能够在解决多变量、多目标的优化问题上表现出色。这种方法特别适合于处理那些无法用传统数学模型直接描述的复杂问题。同时，SBO可以处理模糊和不确定性的输入，并在有限的时间内找到满足多种约束的可行解或近似最优解。
为了实际应用这个框架，研究者正在建立一个相应的工作台（workbench），以根据这一框架开发SAS。这表明该研究是理论与实践相结合的，旨在为软件开发和维护提供一个新的解决方案。
关键词中提到的“Self-adaptive systems”、“Search-based software systems”、“Self-adaptive planning engineering”、“Multi-agent approaches”和“Search-based optimization”分别代表了自适应系统、基于搜索的软件系统、自适应规划工程、多代理方法和基于搜索的优化，这些均为该研究领域的核心概念。
该研究论文的主要贡献在于提出一种新的多代理自适应软件框架，以及将基于搜索的优化技术应用于软件的自适应规划中。这一框架和方法不仅能处理日益增长的软件复杂性问题，而且通过多代理在线规划机制，提高了软件对变化的响应速度和适应能力，对软件工程领域的未来研究具有重要的启示作用。
