一种QoS感知的基于与或图的Web服务选择模型

本文对Web组合服务选择问题进行了研究.首先,在讨论基本服务之间的关系之后,重新定义了组合服务的QoS质量准则.然后,用与或图来描述基本服务之间的关系,构建基于与或图的QoS感知的组合服务选择模型.接着,提出一种新的基于蚁群算法的组合服务选择算法,新算法针对并行关系和分支关系同时存在的情形给出了解决方案.最后,通过实验...     

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.     

基于服务质量的Web服务优化选择算法及仿真

提出一种基于服务非功能属性的Web服务优化选择的多目标遗传算法.考虑到在服务选择时组合方案中的控制结构、具体服务之间的关联性和多个服务质量指标之间的折衷这三方面的约束,对服务选择建立分层模型给出优化选择的形式化定义.在此基础上,采用多目标遗传算法求解优化服务选择.首先设计了适合的染色体编码方式,以表示可行的服务选择方案...     

一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型

提出了一种基于QoS约束的Web服务选择和排序模型,在研究Web服务的三维QoS模型的基础上设计基于QoS约束的服务选择模型,进一步研究服务效能的概念和量化方法并设计基于服务效能的排序模型.该模型的原型系统已经在国家地质调查网格中得到应用,结果表明模型能够有效保障用户对服务的需求,具有很高的查准率、响应率以及较好的负载均衡能力,提高了基于面向服务架构(SOA)的网络应用的可用性.     

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.     

一种带QoS约束的语义Web服务选择方法

为了对语义匹配产生的Web服务集进行二次选择,提出了一种带QoS约束的语义Web服务选择方法.该方法首先扩展了OWL-S模型中的QoS描述信息,提出了具有服务语义与服务质量描述能力的可扩展的OWL-SQ服务描述模型,以此作为服务质量支持与约束,然后基于决策理论和归一化算法,给出了针对OWL-SQ模型中各种非数值型和数值型质量属性的无量纲化处理方法,提出了QoS匹配矩阵构建算法及服务选择方法,以综合评价与选择最优侯选服务,通过实例测试其性能,结果表明基于OWL-SQ服务描述模型的服务选择方法,提高了服务选择的效率与查准率.     

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.     

一种支持QoS约束的Web服务质量模型

为了满足在组合Web服务中提供服务质量支持，提供有保证的QoS（Quality of Service）的需要，以及针对目前在组合服务中，很少提供对服务质量支持的问题，建立了一个Web服务质量的模型．该模型为所有服务建立了一系列的质量指标，并对它们进行量化，得到量化值．最后在此模型的基础之上，在组合服务中建立了一个服务质量驱动的服务选择机制，从而可以实现所有在组合服务中的服务都是最优的．已经基于Microsoft．NET实现了一个原型系统．     

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.     

利用服务质量参数值预测的Web服务选择方法

为了使得服务消费者获得的QoS值能够作为服务分级和排序的重要依据,提出了一种基于QoS参数值预测的Web服务选择算法.依据服务质量一致性指标生成服务质量报告,并对可信报告进行标记,再利用预处理算法来剔除欺骗报告.采用模糊回归方法对服务质量值进行预测:将服务质量的属性值和服务质量评价值分别作为方法的输入和输出,以此来确定模糊系数;把服务质量的评价模糊化为对称的三角模糊数;最后将获得的QoS预测结果作为服务选择的依据.实验结果表明,随着质量报告样本数的增加,服务质量预测值逐渐接近实际的QoS值.在服务发现对比实验中使用了服务质量预测方法,通过调整服务质量的一致性、服务消费者能够接受的服务广告和服务请求之间的质量差,实验结果的平均准确率误差可以控制在2.7%以内.     

QoS敏感的服务组合动态配置研究

针对静态配置的Web服务组合系统无法适应组件服务QoS的动态变化,以及对易错环境缺乏自适应性和不能反映系统不断演进特征的问题,提出了一种QoS敏感的服务组合系统动态配置方法.通过扩展Petri网对服务依赖关系进行建模,形成一个形式化的系统配置方案;利用无循环依赖关系验证算法和最终状态合法性验证算法验证了系统配置方案的正确性;提出了一种最优配置选择算法以选取具有最优QoS的服务配置.仿真实验对比了动态配置、静态配置和随机配置对用户服务请求满意度的影响,结果表明,所提建模方法和相应算法能大幅改善组合服务的QoS.     

Web Services QoS的研究与应用

出于对组合Web服务QoS管理的目的,从对组合服务管理的QoS要求出发,对WSDL进行扩展提出了新的服务描述语言,并扩展了Web服务的角色——服务代理角色,通过在传统的WebServices架构的基础上进行扩展,给出了一个改进的WebServices架构以及原型系统的实现方案和试验,并对试验结果作了分析。     

一种基于语义匹配的Web服务混合选择机制

为更好地选择满足用户需求的Web服务,提出1种兼顾语义匹配和服务质量(QoS)属性的服务混合选择策略及分析框架,该策略先选择出满足语义匹配的服务集,然后按服务的QoS值在该服务集里选择最佳QoS性能服务,这种混合式选择策略同时满足服务的功能要求和非功能要求,提高了服务选择的正确性和可用性.给出结合语义匹配度和QoS指标值的Web服务混合选择算法,并对多种控制结构进行了分析,为动态服务组合产生增值效果奠定了良好的基础,促进了Web服务的应用.     

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．     

面向Pareto最优遗传算法的服务组合方法

为了解决Pareto遗传算法在每一次进化操作中都要构造当前进化群体最优解集而影响运行效率的问题,提出了一种面向Parfto最优遗传算法的服务组合方法,以实现Web服务组合的全局优化.用伪二叉树法则构造目标函数的Pareto最优集合,再进行Pareto最优解集排序,最后采用个体相似度计算来确定遗传算法的适应度函数,由此获得一组满足约束条件的Pareto最优解服务集合.实验验证表明,所提方法可以提高多目标遗传算法处理服务组合效率的问题,即使在服务规模较大的情况下,所获得的解与最优值的比率仍能接近90%的水平.     

云环境下基于MapReduce的海量服务选择研究

当处理分布式、大规模的服务选择时,传统服务选择方法存在着效率不高和全局Qo S性能低下的问题。基于Map Reduce框架,设计了一种云环境下的海量服务选择方法以解决此问题。首先,基于Map Reduce框架,利用Skyline算法,筛选海量候选服务,生成Skyline服务库;其次,基于迭代式Map Reduce框架,运用多目标模拟退火算法,从所生成的Skyline服务库中优选Skyline服务,产生一组Pareto最优的组合服务;最后,依据用户的个性化和多样性需求,执行Top-k查询,优选出满足用户偏好的k个组合服务。该方法适应于具有分布式环境、高维Qo S的海量服务选择,能快速返回组合服务,且其全局Qo S较优。