基于全局QoS约束分解与关联感知的动态服务组合

在Web服务组合过程中,基于全局QoS(quality of service)约束分解的服务组合方法是提高服务组合动态性与灵活性的有效途径。已有的研究工作在进行约束分解服务优化组合时,没有考虑上下游服务之间的QoS关联性,影响了组合的效率与质量,降低了用户的满意度。提出一种基于QoS全局约束分解与关联感知的动态优化服务组合方法,通过改进后的人工蜂群算法将全局QoS约束分解为局部QoS约束;定义上下游服务之间的QoS关联系数,构造一种基于QoS关联感知服务选择的方法,解决了存在关联关系的服务选择问题。实验验证了该方法的可行性和有效性。     

领域QoS与资源感知的物流服务动态优化组合方法

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的.     

QoS约束下的语义web服务组合评估及优化

针对QoS约束下的语义web服务组合的多个组合方案,提出组合质量概念,并改进组合算法以便快速获得高质量组合方案.针对组合质量的不同指标,引入质量平衡系数,构造可调节的启发函数,并增加到两步组合算法的后向搜索中,从而使用户通过调节质量平衡系数,获得预期质量的组合方案.为了提高组合速度,在高效数据存储结构的基础上,采用逐步变窄的前向搜索策略.基于前述改进的算法实现一个组合规划器.实验表明该规划器能够快速给出满足QoS约束的组合方案,且通过质量平衡系数的设置,能够给出满足预期质量的组合方案.     

一种基于遗传算法QoS敏感的Web服务组合方法

在QoS敏感的业务流程中,除了要求流程成功完成预先定义的任务之外,整个流程的QoS也是用户所关心的特征. 因此,如何在备选的Web服务中进行有效地选择,使得被选中的Web服务不仅能够完成流程分配的任务、满足局部约束,还能够与流程中完成其他任务的Web服务协作,使流程的QoS达到全局最优,便成为亟待解决的问题. 针对该问题,提出了一种基于遗传算法的方法. 实验结果证明了该方法的有效性.     

一种基于QoS指标的服务组合优化方法研究

服务组合是目前研究的热点,但现有很多方法服务质量不高。针对该问题,提出了一种基于QoS指标的服务组合优化方法。该方法依照业务流程关系将不同服务组合起来;根据用户的功能要求,将不同的服务按照QoS指标排序形成最优组合。该方法考虑了用户的现实需求,合理地实现了服务组合的优化。     

面向服务级别协议的核实与规划服务质量系统框架研究

针对现有服务质量(QoS)保障服务系统模式效率低、可扩展性差、QoS自动控制不足等问题,提出一种面向服务级别协议的核实与规划服务质量系统框架.该框架包括服务规划、服务核实和服务执行3个功能模块,可有机地融合服务执行管理的系统功能和系统服务,并通过一种新的服务自动组合模式实现了系统监控与管理功能的优化,实现了QoS自动控制,由此解决了系统的可扩展性问题.实例与仿真实验结果表明,核实与规划服务质量的系统框架能够自适应地组合执行管理系统功能,使之适应服务执行的动态变化,满足自动组合带来的功能需求,最后达到了QoS自动控制的目的.     

QoS感知的全局最优快速服务选择

针对已有的服务选择算法往往按业务流程中任务的执行顺序依次选择服务,使服务选择时间随着任务数和候选服务集规模的增大而变长,难以让用户接受,而且算法也并未考虑包含关键路径的组合结构QoS优化这一问题,设计了对等网络服务覆盖网,利用服务社区和任务代理,根据组合结构和关键路径将全局QoS约束分解为局部约束,支持并行化的服务选择.实验结果表明,该方法可以迅速有效地找到接近最优的服务组合方案.     

基于全局QoS和免疫粒子群算法的WEB服务组合研究

针对现有web服务组合在可靠性和效率方面存在缺陷,提出了一种基于全局QoS和免疫粒子群算法的WEB服务组合优化的策略,给出了构建Web服务及选择最佳服务的方法,有效的克服了传统方法利用穷举计算及遗传算法解决此类问题的局限性,实验结果表明,该方法的服务组合时间短,且服务组合效率高,对解决WEB服务组合这样的NP难题具有非常好的效果。     

一种基于本体的支持QoS的Web服务组合方法

引入本体ontology来描述web服务,对语言网格中的语言服务进行形式化描述,形成一个规范与标准,并重点结合服务质量指标QoS进行服务组合,以提高语言网格中组合服务的质量.实验结果表明,该方法能更好满足用户的需求.     

云环境下的服务质量SLA违例预测模型

利用云计算实现高效服务组合,通过SLA(Service Lever Agreement)违例预测避免某些失效操作或分支,以确保服务质量满足SLA约定。提出了一种基于连续时间马尔可夫链的服务质量(QoS)SLA违例预测模型。针对QoS属性,在预测模型中定义了基于线性时序逻辑区间的质量约束规范。利用大数据分析技术CEP(Complex Event Processor)实时更新当前运行组件服务关键性能指标,并以此为输入,使用M/M/1队列模型实现QoS概率预测,当超过定义阈值,启动SLA违例预警。通过将本模型在智能电网中进行实例测试,得到实际预测时间小于服务更新时间,预测准确率较高。     

自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法

针对AdHoc网络中带QoS约束的多播路由问题,提出了一种自适应粒子群优化的AdHoc网络多播路由算法（APs0）,将微粒在解空间中的飞行搜索过程映射为多播树的树形变换过程．构建了AdHoc网络中QoS多播网络模型,采用罚函数处理约束条件来设计适应度函数．描述了APSO算法求解AdHoe网络多播路由问题的实现过程,将QoS多播路由优化问题转化为整数计算问题．仿真结果表明：该算法能快速地找到针对AdHoc网络中满足qos要求的最优多播树,尤其在大规模网络下更能显示该算法的有效性和可靠性．     

移动粒子半隐式方法的计算效率优化

针对无网格法计算效率普遍不高的局限性,以移动粒子半隐式(MPS)方法为例,将计算耗时较多的程序模块作为优化对象,以降低计算等级和减少计算次数为优化手段,从搜索算法、数学运算和计算实现形式3个主要方面进行了改进.提出了用低级运算来代替高级运算、用方位比较来代替距离比较的位置比较消冗法来优化搜索算法,消除了大部分无效计算,大大降低了计算的复杂程度和计算量,使得该方法的计算效率得到显著提高,增强了MPS方法的应用范围和工程时效性.该算法具有非常好的普适性,容易在类似算法中移植,还有随着计算规模的增大优化效果更加明显的特点.同时,发现多种优化方式的组合使用并非效果叠加,需考虑它们的兼容关系.     

QoS多播路由及其优化技术研究

QoS多播路由问题是NP完全问题，问题的求解一般采用优化方法。文章给出了QoS多播路由的概念和问题模型．讨论了问题解决的不同优化方法．并分析了不同优化方法的特点和缺陷，针对缺陷给出了多个方法进行混合的不同策略。     

QoS保证的一种时间改进的制造服务流程优化方法

制造服务流程是一种基于业务流程的制造服务链,它有顺序、选择、循环、并行等4种基本结构,而循环能转化为顺序结构,因而选择结构和并行结构才是真正的分支结构。分支结构的各分支往往会有服务能力差异,这会导致:选择分支会因为概率分配不当将延误时间,而并行分支则会因此出现等待情况,这样,势必会影响制造服务流程整体的执行效率。为此,提出了QoS保证的一种时间改进的制造服务流程优化方法。构建了制造服务流程基本结构的属性计算方法,在分析了几种分支结构的时间与其他属性因子之间的影响关系后,基于QoS约束,构建了分支结构时间优化的分层分块线性规划模型,并设计了分层分块的线性优化算法。经实验,优化后的业务流程执行时间提高了5.4%,表明所建模型及其优化算法是有效且合理的,对云制造的应用具有积极意义。     

基于ACO的LEO卫星网络路由研究

为了解决低轨卫星网络动态拓扑路由问题,通过更改蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法结构以及信息素更新策略进行调整,提出一种适合LEO卫星网络的具有多QoS约束条件的ACO路由算法.这种路由算法能够根据LEO卫星网络中业务流量分布的变化对网络最优路径做出调整、均衡网络负载、避免拥塞,实现多种QoS指标的联合最优.仿真结果表明:在网络接近满负荷的情况下,路由算法在保证业务QoS需求的同时,使网络资源得到了充分利用.     

无线多跳网络中基于QoS保证的TCP速率控制跨层优化算法

无线多跳网络(wireless multiple-hop networks,WMN)是近年来快速发展的网络技术,具有可靠性高、网络扩展性好等优势,但其通信环境多跳以及动态自组织的特点,给多媒体业务的应用带来了巨大的挑战。在本文中,提出了基于网络效用最大化(network utility maximization,NUM)的跨层联合优化算法,此算法是一种联合传输层、MAC层、物理层,利用凸优化方法,以网络效用最大化为目标的TCP速率控制和MAC接入竞争跨层联合优化算法,在保证多媒体业务端到端的QoS(quality of service)服务质量前提下,最大限度地提高网络的整体吞吐量。仿真结果表明,此算法可以根据本地网络信息,对系统进行全局优化,大大降低了系统的时延,提升了系统的吞吐量,同时能够满足应用的QoS要求。     

用区分服务方法优化WCDMA网络服务质量

WCDMA(W ideband Code D ivision Mu ltip le Access)系统的一个重大挑战,就是在保证服务质量的前提下,承载各种不同类型的业务。为此,在对WCDMA网络的QoS(Quality of Service)和QoE(Quality of End-user Experience)管理、网络监测和优化等问题进行研究的基础上,分析了几种网络配置以及实时业务向不同QoS等级映射的问题,给出了优先选择方法区分服务模型。结果表明,该模型系统能以最符合成本效益的方法承受QoS实时服务,灵活地处理区分服务业务,QoS测试结果验证了预期优先选择方法的优越性。运用优先选择方法后,网络的频谱利用率达到32%;区分服务模型使网络的资源使用能力提高了23%。     

一种基于Agent的服务质量管理框架

为了更好地满足应用的服务质量需求，应建立一种结构良好的服务质量管理框架，以便进行服务质量协商和资源管理．根据服务质量的结构、目标以及Agent的特性，提出了一种基于Agent的服务质量管理框架．首先，介绍了框架的构成，给出了服务质量的定义和各层参数的映射机制．其次，介绍了框架的核心部分“基于Agent的服务质量管理站”，说明了站中各种静态、移动Agent的作用和相互关系．最后，给出了基于Agent端到端的服务质量协商过程。     

基于Web的实时监控系统QoS管理

QoS管理是基于Web的实时监控系统的重要研究内容。在实时监控系统中,任务处理具有截止期限的约束,即任务必须或尽量在截止期限内完成,这与常见的没有时间约束的网络QoS管理有着显著的不同,因此其处理方式也不同。为满足基于Web的实时监控系统任务处理需求,本文设计了一种以实时数据库为核心、B/S架构的实时监控系统架构,详细分析了该架构QoS管理所涉及到的核心技术,包括准入控制、信源整形、调度、反馈控制等,向用户提供保证的QoS。     

基于路径缓存的并发扩散式服务质量路由算法

服务质量路由算法是一种多约束多目标的优化问题，该问题属于计算复杂度完全类(NP-CompIete)问题．基于一些扩散式服务质量路由算法，提出了一种基于路径缓存的并发扩散式服务质量路由算法(PCB-CFQR)，该算法是一种分布式算法，它将资源预留、接纳控制和路由选择进行有效的结合，能同时完成多个请求的路径建立，大大提高路由算法的效率．分析和仿真结果表明，PCB-CFQR算法具有较强的稳定性和实时性，与最短最宽(WSP)路由算法相比，它无须进行路由信息的定时刷新，却具有较低的呼叫阻塞率．