基于网格的动态服务组合算法

提出了基于网格的动态服务组合模型与算法.首先检查需求语义形成服务的功能候选图;然后应用服务选择算法形成优化组合模型;最终选择理想的服务组合,并用实验进行模拟验证.结果表明,提出的模型和算法为用户提供了满意的服务功能.服务组合可聚合独立的、可重用组件,提供面向用户的服务.     

基于用户偏好的HTN规划在网格服务组合中的研究

分析了用户对组合网格服务的偏好,对这些偏好的表达进行了研究,提出了一种提供用户偏好选择的网格服务组合方法.该方法利用模糊约束来表达用户的偏好,并将用户偏好满意程度转化为模糊约束满足问题,进而使用分支定界法对层次化任务网络(HTN)进行分解.实验结果表明,用户的满意度有显著的提高.     

数字图像的设备溯源技术综述

数字图像在司法取证、新闻报道等领域扮演着重要角色,然而验证其来源的权威性和信息的完整性对于相关应用至关重要.为此,学者试图从一组没有先验知识的图像中挖掘出其设备关联信息,即数字图像的设备溯源.数字图像的设备溯源技术在当今的互联网背景下有着广阔的实际应用场合,是取证领域研究的热点.近年来,大量的数字图像的设备溯源算法被提出,并且取得了可喜的性能.针对数字图像设备溯源问题,就设备指纹特征提取和图像设备关联两个关键步骤进行阐述,分析并总结典型算法和关键研究思路.在此基础之上,进一步分析当前研究所面临的问题,指出数字图像设备溯源未来可能的研究重点与发展方向.     

面向食品溯源数据服务的多QoS约束服务选择优化算法研究

数据服务的理念是大数据时代一种重要的信息服务方式.在面向服务构架(ServiceOriented Architecture,SOA)框架下研究了用于食品安全溯源系统中面向数据服务的多QoS(Quality of Service)约束下服务组合选择优化算法,溯源服务系统是一种数据密集型服务系统,系统的实现需要组合多源的Web服务.通过提取系统的重要Web服务和数据服务QoS指标,建立了食品安全溯源系统的以数据服务为场景的多服务属性约束下优化因子模型一MQBR(Multi-QoS based Benefit Ratio)模型,采用Skyline算法预处理并结合人工智能的启发式方法求解了满足约束条件的服务组合,提升了系统服务选择的效率和质量.通过实验分析证明了算法的有效性,且实现了多QoS约束条件下食品安全溯源系统中服务组合选择算法,提升了服务选择的质量和性能.     

一种社团信任驱动的云服务选择方法研究

针对云环境中满足用户个性偏好的高质可信服务的选择问题,提出一种社团信任驱动的服务选择模型(CTDSS).基于服务选择的二分网络,结合云服务消费者的服务选择相似度与服务评价差异度形成用户偏好相似度,给出了可信推荐社团的聚类算法.利用互信用户社团,预测用户对未知服务的信任评价,指导用户的云服务选择.仿真实验和公开数据实验表明:所提方法能够有效地识别云计算环境下基于服务偏好的用户社团,利用社团信任驱动的服务选择机制为用户的服务选择提供了准确的决策依据.     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

基于多Agent的制造网格资源调度新算法

针对在制造网格广域、动态、异构的复杂环境中如何快速准确地发现并调度资源,使QoS达到最佳效果,本文提出了利用移动Agent在制造网格中发现资源的新方法,先用遗传算法对资源信息进行选择,然后将移动Agent作为用户提交任务的载体,携带用户的资源信息在网格环境中利用蚁群算法对资源进行精确查找.设计了资源优选目标,改进了遗传蚁群算法的路径优化策略,在移动Agent查找路径的前半程,采用遗传算法,充分利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性,求得一个较为精确的解.后半程,将遗传算法过渡到蚁群优化算法,利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求精确解效率高的特点,求得最终结果.经仿真实验证明此算法可以获得很好的收敛速度和精确解.     

基于语义的Web服务匹配算法的研究

服务匹配是Web服务发现中一个很重要的部分,在一个动态的环境中尤其更需要有效的匹配算法.针对目前Internet中,基于WSDL、UDDI等技术的Web服务发现方法的描述缺少灵活性和表示性的不足,本文提出了一种基于语义的Web服务匹配算法,其核心思想是用OWL-S进行服务描述并将其发布后,通过对服务模式中的不同参数和用户需求中功能的测度来判断服务与用户需求的匹配程度,然后选择出在阈值范围内的服务,从而使用户能够获得更满意的服务选择.     

基于事件触发机制和用户行为的网格计费模型

针对现有的网格及云计算计费系统中存在的计费方法与计费日志文件紧耦合、信息更新慢、未考虑用户行为对系统影响等问题,提出了一种基于事件触发机制和用户行为的计费模型.该模型利用基于事件触发的机制收集计费信息,解除了计费方法与计费日志文件的紧耦合关系,提高了计费信息的收集速度和效率.模型同时采用了基于用户行为的计费策略,对用户在网格中的行为进行评价,计算得到用户的权重因子,在计费过程中对用户进行相应的奖惩.实验测试结果说明:该计费模型降低了计费信息的平均时间延迟,满足了用户的需求,提高了计费服务的质量.     

基于路由表的网格工作流自组织策略

在现有的网格工作流的自组织策略中,通常是在网格中心节点实现服务的选择策略.为了改善网格中心节点的负载问题,提高工作流的效率,在网格工作流客户端中引入路由表机制.根据候选服务的质量,通过MDS的组件服务使网格中的资源信息反映到工作流的客户端节点,减少网格中心节点的服务选择过程,解决负载问题,同时可以有效地组合适当的网格服务.实验结果表明在客服端增加资源信息,由于记录了中心结点的信息,在工作流工作的后期可以有效地减轻服务结点的负担,提高工作流的效率.