Bài báo này đề xuất một khuôn khổ Thích ứng phân cấp kép (DHDA) để giải quyết vấn đề học hiệu suất của các hệ thống phần mềm có thể cấu hình hoạt động trong môi trường động. DHDA được thiết kế để thích ứng với cả những thay đổi toàn cục (những thay đổi hiệu suất trên toàn bộ không gian cấu hình) và những thay đổi cục bộ (những thay đổi chỉ ảnh hưởng đến các phần cụ thể của không gian cấu hình). Ở cấp độ cao, DHDA chỉ phản hồi những thay đổi toàn cục khi cần thiết bằng cách phân vùng lại dữ liệu và đào tạo lại các mô hình cục bộ. Ở cấp độ thấp hơn, các mô hình cục bộ trong mỗi phân vùng sẽ phát hiện và thích ứng không đồng bộ với những thay đổi cục bộ. Để đạt hiệu quả, nó kết hợp các bản cập nhật gia tăng với việc đào tạo lại toàn cục định kỳ để giảm thiểu tính toán không cần thiết khi không phát hiện ra những thay đổi. Kết quả đánh giá trên tám hệ thống phần mềm chứng minh rằng DHDA vượt trội đáng kể so với các phương pháp hiện đại, thích ứng hiệu quả với những thay đổi với mức cải thiện hiệu suất lên đến 2 lần và duy trì chi phí hợp lý.
