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。     

基于QoS上下文的Web服务动态合成

针对QoS上下文在服务合成中的不同作用,文中提出将QoS上下文模型用于服务的动态合成.利用QoS反馈控制机制,根据用户的QoS要求,在环境QoS变化的情况下,对备选的服务进行动态选择、组合和执行,并使用遗传算法作为QoS反馈机制的控制器,保证了QoS指标的确定.实验和仿真结果表明,基于QoS上下文的服务合成能够动态、自适应地进行服务的组合,并满足用户QoS的指标和要求.     

基于概率方法的QoS感知Web服务组合

针对Web服务的服务质量(QoS)的随机本质,提出了一个基于概率QoS感知的Web服务组合方法,实现传统方法难以描述的QoS需求.在概率QoS模型的基础上,定义QoS目标以及组合方案与QoS目标之间的距离函数.通过将服务组合问题转化为组合优化问题,应用Rollout算法作为求解问题的计算框架,对一个具体问题设计了相应的启发函数.以跨国旅游方案提供商作为具体案例演示基于概率方法的QoS感知服务组合.该方法很好地解决了概率QoS模型难以应用到动态服务组合中的问题.理论分析和实验数据表明该方法可以很好地满足用户对于组合服务的QoS需求.     

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.     

避免无用重选取的QoS劣化阈值模型及计算

为了避免QoS优化效果不好的无用重选取,需要判断QoS的劣化是否将影响组合服务对全局质量约束的满足,为此,建立了QoS劣化阈值模型.通过QoS劣化阈值反映QoS劣化程度与组合服务全局质量约束满足之间的关系,从而触发QoS优化效果较好的有用重选取.根据组合服务的流程结构,给出了QoS劣化阈值的计算规则和相应方法.实验表明,所提出的QoS劣化阈值计算方法能够有效地避免无用重选取,保证重选取的QoS优化效果.     

基于服务质量的Web服务组合模型

分析了Web服务主要的非功能属性因素,探讨了这些因素对Web服务的服务质量所产生的影响.提出了Web服务的QoS评价方法,并将Web服务的QoS作为Web服务选择的条件之一.构建基于QoS的Web服务组合模型,利用查找后继Web服务的选择方法,实现Web服务的有效组合,使得组合Web服务既能满足用户的功能需求,又达到用户个性化服务的目的.     

一种服务质量可信的按需服务组合方法

为了解决开放、动态网络环境下的服务可信组合问题,特别是组合服务的可信度计算与评估,以及服务可信组合最优方案选择,提出一种服务质量(QoS)可信的按需服务组合方法。该方法根据单个服务的信任度值以及服务组合图的控制结构,构建基于QoS可信的服务组合信任模型,进行服务组合的信任合成与计算;基于该模型设计多约束条件下QoS可信的按需服务组合方案,采用粒子群算法进行优化求解,以此选择出可信度高的服务执行计划。面向物流领域配送管理需求实例进行了实证和实验研究,结果表明所提方法在求解多约束的可信服务组合优化上是有效、适用的,能够提高服务组合的可信性和成功率。     

QoS感知的Web服务选择

一个组合服务可以由多个具有不同QoS属性的服务合成,由此带来的一个问题是如何将QoS属性作为条件选择最合适的服务以满足组合服务的全局QoS需求.针对这个问题,提出了利用分层图技术对复杂的服务组合过程模型进行化简,将服务选择问题简化为有向图中的选路问题,这样在服务选择时就无需考虑不同的流程结构(例如,顺序、选择、并发和循环结构等),从而降低了服务选择算法的复杂性,提高了执行效率.在简化模型的基础上,给出了一个基于自适应遗传算法的QoS感知的组合服务选择算法.仿真实验表明该方法是可行和有效的.     

预测Web QoS的协作过滤算法

不同环境中用户对同一服务质量的感受可能存在较大差别,针对这一问题,提出了一种QoS预测方法.该方法不仅使用了历史QoS信息,还将环境因素、用户输入等对QoS的影响考虑进去.以这些信息为基础,首先通过高斯法对原始信息数据进行规范化处理,然后计算其他服务与待预测服务的相似度,找到与目标服务相似度较大的服务集,并根据服务相似...     

考虑物流服务的云服务组合QoS评价方法研究

为满足对云服务组合的个性化需求,对一类含有物流服务的服务组合QoS评价方法进行研究,建立了含有物流服务的云服务描述模型,在此基础上计算云服务的相关QoS指标. 为对指标值进行科学的综合评价,提出了一种基于历史数据的主客观结合QoS指标权值设定方法. 最后用一个汽车零件加工过程的实例进行验证,验证结果表明提出的含物流服务的服务组合QoS评价方法可行及有效.      

基于QoS的分级选择策略

讨论了QoS组成要素，提出了一种基于QoS的分级顺序服务策略．该策略是在服务质量保证协议（QoSGP）的基础上，将用户分成不同优先权的三个等级，按优先权从高到低为：VIP用户、IP用户和Common用户，不同等级的用户采用不同的服务质量计算方法，等级内则采用顺序或随机顺序的服务策略．从实验结果可知，该策略满足了不同层次用户的请求服务质量要求，最大限度地让各用户满意，并提高系统的整体服务质量．     

一种基于QoS偏好的服务选择策略

面对服务质量敏感的用户,应该依据用户的偏好进行服务选择。给出了Web服务QoS的描述形式,从5个方面对QoS属性进行分析。根据用户对各QoS指标的偏好构建层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)矩阵,进一步利用AHP矩阵获得各QoS属性的权重。在此基础上,提出了一种基于逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)。该方法基于候选服务的QoS属性构建决策矩阵,确定正理想解和负理想解,通过贴近度的大小对服务进行优劣排序。实例分析表明,该算法是有效的。     

一种支持QoS评价的Web服务推荐模型

提出了一种支持服务质量（QoS）评价的Web服务推荐模型,其核心是根据用户确定的功能和QoS需求,基于现有的QoS评价指数进行服务推荐．该模型可应用于Web服务管理系统、Web服务选取及Web服务组合等应用系统．     

云制造环境下基于QoS的组合云服务自适应调整

为提高云制造环境下组合云服务的柔性,提出一种基于QoS的组合云服务自适应调整机制.该机制将可靠性、可用性、时间、价格和柔性度作为云服务的QoS特征,给出各特征值的量化方法和云服务QoS包含度的定义;对云制造环境下可能产生的异常进行了分类和抽象,将自适应调整逻辑引入组合云服务,建立了组合云服务自适应调整模型,并给出相应的调整算法和调整逻辑.设计了仿真实验,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于移动Agent检测QoS的分级查询UDDI模型

传统UDDI(统一描述、发现和集成)注册中心并未对Web服务进行过多约束,用户完成服务查询后还要再人工筛选出满足自己服务质量要求的服务.通过为UDDI注册中心添加移动Agent QoS检测模块,使UDDI注册中心具有主动QoS检测能力;同时将其按照存储服务类别不同划分为多个UDDI单元,并添加分级查询中间件模块来对用户查询信息进行预处理,减轻移动代理检测模块的工作压力.实验结果分析表明,该模型提供的QoS指标可以方便用户进行服务选择,且查询响应时间也优于传统单一UDDI注册中心独立完成全部服务注册和查询的工作方式.     

Web服务工作流路由模型构造及QoS优化

针对服务工作流的路由构造与优化问题,提出一种服务工作流的路由模型(Workflow route model,WRM).该模型将功能相同的服务复本聚集成一类服务集合,每类服务集合采用聚合树的方式组织,同时,依据工作流之间的路由组合关系形成路由构造图,在此基础上提出一种基于QoS的工作流路由算法,在服务动态变化时能满足不同应用的多维QoS需求.实验结果表明:该模型能较好地组织服务资源;路由算法综合多维QoS目标优化,可在多项式时间内计算出较佳的工作流路径,适合于分布式环境中服务工作流的构造与协作.     

一种具有服务质量支持的数据访问方法

针对目前的查询优化技术并没有考虑网格环境中数据源的动态特征,导致数据访问质量很差的问题,文中提出了网格环境中具有服务质量(QoS)支持的数据访问方法.它能在查询优化的过程中考虑数据源的动态特征以及用户的QoS要求,根据用户的QoS要求选择不同的查询执行计划;文中还提出了基于管道并行方式的分层管道树来对多连接表达式进行优化,它不仅可以提高并行度而且可以尽快返回部分结果给用户.实验结果表明,文中提出的方法是有效的,可以为不同类型的用户提供不同等级的数据访问服务.     

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Skyline和局部选择的启发式服务组合方法

为了改善现有基于QoS的Web服务组合方法的效率,在已有服务组合算法的基础上提出了一种新颖的基于Skyline点和局部选择的启发式服务组合方法SLOMIP(Skyline local optimi-zation mixed integer programming).该方法首先从候选服务集合中选出Skyline服务,可以证明如果存在最优服务组合方案,则其一定是由Skyline服务集中的服务组成的.然后,为了进一步缩小解空间,再从Skyline服务集中选取最优的K个服务进行最终服务组合方案的优化求解.与传统启发式服务组合方法的不同之处在于,该方法一旦获得解,必然是最优解而不是次优解.实验结果表明:在固定任务总数和固定候选服务个数的情况下,该方法的效率都远高于传统方法;K值越大,该方法的准确率越高.该方法可较大幅度地提高服务组合的效率,提升用户体验.     

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.