基于信任和推荐关系的可信服务发现

随着基于开放Web的服务网络中服务数量的急剧增长, 快速、准确地发现可信服务是面向服务计算的一个关键问题. 针对开放网络环境下可信服务发现工作量大、效率低等问题, 基于模拟现实世界的网络小世界特性, 设计了基于信任和推荐关系的可信服务发现方法. 首先, 提出一种开放的具有信任和推荐关系的服务网络模型, 给出该模型的形式化定义和两种关系的计算策略; 接着, 在具有信任和推荐关系的服务网络模型之上, 给出一种动态的可信服务发现算法, 该算法能有效减少服务的搜索路径, 在较短的时间搜索到可信服务; 最后, 仿真实验表明, 该方法能快速返回可信服务, 具有较高的效率和满意度.     

基于主体的语义Web服务的Petri网模拟方法

语义web上的服务在执行时可以将其视为一个智能主体的行为执行的过程，并且能够通过智能主体管理语义web上的服务。将语义web上存在的主体分为用户主体，媒介主体和服务主体三类。当一个用户主体需要多个不同的web服务来完成其目标时，这些服务将被组装为一个组合服务。对组合服务的动态执行进行准确的模拟和全面的分析是保证用户目标实现的关键问题，利用Petri网的方法对组合语义web服务进行模拟和动态执行分析是关于此问题的一种实用并且有效的方法。     

一种语义WEB服务三级匹配方法的研究

Web服务应用的一个关键问题是如何发现需要的服务.传统的服务发现利用UDDI和WSDL等技术,采用关键字的搜索方法,需要人工干预且缺乏语义、查准率低.针对上述不足提出了一种基于OWL描述的三级匹配模式并对服务请求与服务发布的文本描述、功能描述和服务参数三个方面进行相似度计算,分别得到服务请求与服务发布之间的文本相似度、功能相似度和参数相似度,综合这三个方面的相似度进行排序,帮助服务请求者找出符合其请求的服务.实验表明,该方法在查准率和查全率方面取得了较好查询效果.     

基于区分服务的云提供商效用最大化方法

当前云计算发展面临如何增加服务收益的重要挑战.经济学领域中多通过区分服务来划分市场以提高收益.由于云服务存在服务质量建模复杂、用户服务质量需 求灵活多变等特性，区分提供云服务非常困难.基于队列模型和优化算法，本文提出一种通过区分服务供应来最大化云提供商收益的方法.本文采用队列模型分析来确定为实 现特定服务质量水平需供应给单个服务的资源数量，然后通过优化算法决定准入服务的组合并确定其服务质量水平及价格，以实现云提供商的效用最大化.分析表明该 优化问题是NP完全的，本文提出基于遗传算法的元启发算法来得到最优效用.实验结果表明，在不同工作负载情况下，算法可行且具有良好的收敛性，保证了云计算的实时性.     

一种基于HLA Evovled的云仿真技术研究

针对现有HLA仿真资源难以与Internet共享使用的问题,借鉴云计算的思想,采用HLA Evolved相关的技术改进,提出了一种基于HLA Evolved的云仿真的体系结构和框架实现方案;研究了用于Web服务的RTI组件、模块化FOM/SOM对象模型和WSDL API函数等HLA Evolved技术,解决了基于多层语义的服务注册、发现、组合和平台的监控、预测及基于Hadoop的分布式存储、仿真技术;完成了一种战术通信网系统的云仿真测试实验,证明了基于HLA Evolved的云仿真设计方法的可行、有效。     

基于PWF_nets的服务组合方法

针对使能最终用户直接组合服务生成个人应用的问题,提出一种基于Petri网模型WF_logic,WF_semantics,WM_logic和WM_semantics(统称为PWF_nets)的服务组合方法.该方法可以指导最终用户在不同的抽象等级逐步为服务组合流程的逻辑、语义和管理建模,使最终用户在不同的阶段专注于服务组合的不同方面并且在每个阶段都有合适的网模型支持,不仅可以提高其构造合理有效应用的成功率,而且各个阶段建立的模型也可以被形式验证.     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

基于着色Petri网的最小代价服务合成方法

如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务合成中服务选择技术的不足,提出了一种基于着色Petri网的最小代价服务合成方法。该方法主要思想是根据候选服务输入输出之间的逻辑关系建立有色Petri网,从而找出所有合成方案,然后根据原子服务的服务质量(quality of service, QOS)参数选择具有最小代价的合成方案,通过服务实例验证,基于着色Petri网服务合成方法能够获得最小代价的组合方式。     

语义Web服务自动组合的有色网验证模型

Web服务组合是面向服务的计算模式下应用构造的主要方式,而现有的组合方法与实施框架缺乏有效的验证机制,从而产生大量无效的组合结果.针对这一问题,提出一种具有正确性分析与验证功能的Web服务自动组合系统框架.其核心是利用有色Petri网对基于OWL-S的服务组合系统进行形式化建模,通过对组合模型的模拟执行及对其动态性能的全面分析,预测组合服务的执行结果,从而提高组合的可靠性.另外,该框架采用智能Agent技术,可有效实现组合过程的自动化.     

可调速的网络中心化仿真时间管理服务研究

分析了网络中心化仿真时间管理服务应具备特征,比较了传统时间管理方法运用于网络中心化仿真的不足,得出了网络中心化仿真需要可调速时间管理服务的结论.首先针对网络中心化仿真时间管理中可能出现的瞬时消息问题,设计了一种可选传输方式的消总计数法；然后分析了仿真过程中瞬时消息产生与网络延迟相互关系,提出了一种基于延迟偏移的计算方法,并对网络中心化仿真实时性进行研究,提出了网络中心化实时仿真最大安全推进时间计算方法,该方法避免了瞬时消息对最大安全推进时间计算准确性的影响；另外针对网络中心化仿真时间管理,搭建了仿真实验环境；最后,对网络中心化仿真时间管理服务进行测试,证明其不仅可以有效避免瞬时消息,支持可调速仿真应用,并能较好适用于大规模仿真.     

一种基于语义本体的Web服务自动组合算法

服务组合是Web服务应用的一个重要研究方向。提出了一种基于语义本体的Web服务自动组合算法,该算法用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将两个服务之间关联度的计算转化为加权二部图的最优匹配问题,然后利用改进的Kuhn-Munkres算法计算服务关联度;最后,在此关联度的基础上提出一种服务自动组合算法。实验结果表明,论文提出的服务组合算法可以根据用户请求动态的生成服务组合,并通过域值控制保证了服务组合的质量和效率。     

基于Web Services的服务合成技术研究综述

从分布式发展的角度分析了基于Web服务的新一代分布式计算范式特征以及生命周期模型,指出了Web服务合成的概念、特点和目标。对服务合成的方式与分类以及Web服务合成逻辑与结构类型进行了分析,同时将常用的Web服务合成方式划分为4种策略,即:基于系统架构(framework)的静态合成策略;基于工作流(workflow)的动态合成策略;基于语义网络(semantic web)的自动服务匹配与合成策略以及基于软件体系结构生命周期的综合式服务合成策略。在此基础上,对目前Web服务合成技术的主要研究领域与发展趋势以及服务合成过程中存在的主要问题与挑战进行了分析与综述。     

一种跨层服务发现协议的设计与仿真分析

一般认为，服务发现协议用于解决设备间的相互发现及网络服务的自动获取。对于网络可靠性差，节点移动性大的Ad Hoc网络而言，服务的自动发现至关重要，但由此带来的通讯开销和请求时延也相当显著。为此，提出了一种基于混合区域路由协议ZRP的跨层服务发现协议-CZRP。该协议通过将服务发现机制与网络层ZRP路由机制相结合，利用ZRP的混合路由及BRP广播机制，添加服务加入、查询、选择、删除等机制，可在开销较低的条件下完成服务的自动发现。仿真结果表明，在移动Ad Hoc网络环境下，CZRP可较大地降低网络通讯开销和服务请求延迟。     

A situation calculus based approach to dynamic management of e-business services

In the era of e-businesses, the traditional business services are greatly challenged by the ever-increasing demands from customers with various backgrounds and personalities. Large numbers of new e-businesses are driven by the needs of customers. The existing dynamics inherent in the customer needs require the corresponding dynamic management of services. Attempting to respond to customers in a rapid and intelligent way, this paper proposes a situation calculus based approach for dynamically managing e-Business services in the ubiquitous environment. By employing the formalism of the situation calculus to enable intelligence and automation, the approach can implement. the functions of service automatic composition and model verification. These functions will improve the degree of customer-orientation and enable fast responsiveness in the emerging e-service systems.     

QoS动态变化的服务选择算法

由于现代战争的快节奏和异常激烈,在面向服务的军事综合电子信息系统中候选服务的服务质量往往随时间快速变化,有时还有服务的加入和退出,现有组合服务选择方法很难应对这种场景. 提出了一种基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法（DCMOICADT）用于QoS动态变化的服务选择. 首先将基于QoS的军事信息服务选择问题建模为带QoS约束的动态多目标组合优化问题,接着采用基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法同时优化多个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto最优解服务组合集. 对比实验结果表明,DCMOICADT设计了环境感知因式用于描述QoS动态变化,使用Pareto-占优集和有益不可行解协同的免疫进化方案,能根据当前环境的变化快速且自适应地调整各免疫操作,所得最优解集具有较好的多样性和较强的逼近性,能有效解决QoS 动态变化的军事信息服务选择问题.     

SERVICE ATTRIBUTE-PROCESS MATRIX： A TOOL FOR DESIGNING AND MANAGING SERVICES

The growing importance of the service economy during the last 40 years has raised the need for new tools for designing and managing services. As a result, several authors have developed service classification systems, in order to better understand the nature of service operations and provide methods and tools to improve service efficiency and quality. This paper exploits the work resulting from service classification systems and identifies the principal attributes to be considered in service management. The tool introduced for this purpose is the Service Attribute-Process Matrix （SAPM）, which uses selected results from existing service classification schemes to investigate the importance of the significant service attributes to major processes of the service life cycle.     

基于生物网络的普适服务突现的方法与仿真

借鉴生物神经内分泌和免疫系统突现和自进化机制,提出了一种普适服务突现的服务组合方法。移动Agent设计为具有免疫行为的生物实体,并代理普适服务,生物实体通过亲合力(由生物实体匹配强度、服务质量和信任度决定)匹配形成网络,普适服务组合是由突现形成的生物实体网络提供,服务突现可以动态的调整其中的服务,这种方法自组织完成服务的动态组合和自主管理等工作。仿真结果表明方法具有良好的性能和对动态环境变化的适应性。