Web服务QoS的免疫多信号预测模型研究

合理的服务质量(Quality of Service,QoS)预测是Web服务承诺的重要依据,在很大程度上关系到服务提供者的信誉.为了有效解决服务质量的预测问题,受到免疫系统多信号机制的启发,提出一种服务提供者主动的实时QoS预测模型.在多Agent仿真平台上的模拟实验和分析表明,该模型能够很好地解决实时QoS预测问题,服务提供者能够根据预测结果动态地调整Web服务的QoS承诺,从而有效提高其信誉.     

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.     

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．     

VOIP中的QoS应用研究

针对VoIP(Voice over IP)语音通信技术中所出现的服务质量要求,分析影响VoIP中QoS因素。并从应用层和网络层分别研究了对应的QoS控制方法和机制。比较了当前VoIP的QoS流行解决方案:集成服务IntServ/,区分服务Diffserv和多协议标签交换(MPLS),最后得出实时业务VoIP在IP网络上的服务质量需要多层次的机制保证。     

一种基于QoS的扩展语义Web服务发现方法

如何从大量的Web服务集合中找到满足用户要求的服务是Web服务技术的关键,然而现有Web服务缺乏对QoS信息的描述,不能满足用户对服务QoS的需求.本文基于OWL-S本体扩展了profile描述,将QoS本体引入OWL-S,在基于SOA工作框架以及P2P网络的基础上,设计了Web服务发现框架,并在该框架中引入了QoS管理模块.服务匹配过程分为两个阶段:第一阶段为基于服务功能的匹配,服务的功能主要从inputs、outputs、preconditions和effect描述;第二阶段为基于服务QoS的匹配,QoS属性从time、cost和reliability描述,以满足用户对服务质量提出的要求.实验结果表明该模型可以有效地增加Web服务发现的有效性.     

Web服务组合中基于服务质量的服务选择算法

为了提供满足客户服务质量（QoS）需求的组合Web服务，提出了一种支持QoS属性描述的Web服务描述模型．通过在原有的Web服务描述语言的tport元素中添加operationInst属性来描述QoS属性，从而获得了一种可扩展的Web服务描述语言．在此基础上给出了基于多目标决策理论和分形理论的服务选择算法，该算法考虑了QoS属性之间的不可公度性和独立性，同时给出了QoS驱动的服务组合框架（E-WsFrames）和具体实现方法．实验结果分析表明，E-WsFrame可以综合考虑服务组合的功能和QoS的要求，并可根据服务请求自动地实现组合服务．     

基于用户需求的QoS网格服务选取方法

网格环境中,用户不仅要求服务提供者的功能满足需求,而更多的要求网格服务的价格、响应时间、可用性、可靠性,信誉度等非功能因素也需要满足需求。针对这种情况,通过对用户QoS需求的分析,给出了一个基于用户需求的QoS网格服务选取方法。     

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OoS的扩展语义Web服务发现方法

如何从大量的Web服务集合中找到满足用户要求的服务是Web服务技术的关键,然而现有Web服务缺乏对QoS信息的描述,不能满足用户对服务QoS的需求。本文基于OWL-S本体扩展了profile描述,将QoS本体引入OWL-S,在基于SOA工作框架以及P2P网络的基础上,设计了H9I服务发现框架,并在该框架中引入了Web管理模块。服务匹配过程分为两个阶段：第一阶段为基于服务功能的匹配,服务的功能主要从Inputs、outputs、preconditions和effect;描述;第二阶段为基于服务QoS的匹配,QoS属性从;time、cost:;和reliability描述,以满足用户对服务质量提出的要求。实验结果表明该模型可以有效地增加Web服务发现的有效性。
     

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．     

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.     

一种基于信誉度的Web服务质量预测方法

基于现有的服务质量预测方法大多是以其他用户的使用感受为依据,但前提部是假设这些信息是准确可信的,一旦这个假设难以得到保证,那预测的结果将会出现重大偏差.从服务用户信誉度的角度,提出一种Web服务质量预测的方法.首先介绍该方法的基本思想与主要过程,随后对评价用户信誉等级划分、评价用户信誉度计算以及服务质量的预测算法等内容进行重点分析:最后,通过仿真实验,将本文提出的方法与传统的算术平均值法进行比较.研究结果表明:该方法能有效提高Web服务质量预测的准确性.     

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。     

Web Service Description and Discovery Based on Semantic Model

A novel semantic model of Web service descrip tion and discovery was proposed through an extension for profile model of Web ontology language for services （OWL-S） in this paper. Similarity matching of Web services was implemented through computing weighted summation of semantic similarity value based on specific domain ontology and dynamical satisfy extent evaluation for quality of service （QoS）. Experiments show that the provided semantic matching model is efficient.     

一种支持QoS约束的Web服务发现模型

服务质量是Web服务发现中的关键问题.本文提出了一种支持QoS的Web服务发现模型,该模型增加了Qos代理中心机构,并引入监控和反馈机制.在满足用户对Web服务功能需求的基础上,它以服务注册参数、用户反馈信息和实时监测数据为依据结合QoS代理中心的监控器、量化器、选择器、管理器对Web服务的非功能性属性进行量化,实现服...     

基于OWL—S／UDDI的Web服务发现机制

提出了一种基于OWL-S／UDDI的Web服务发现机制,实现了基于语义的Web服务发现。此外,它采用了一种高效的匹配机制,使得查询语义Web服务的效率得到提高。该机制使用自行开发的OWL／UDDI服务发现系统进行了实现和验证。     

Fresh product e-tailer’s optimal fresh-keeping strategy under three scenarios

In the direct sales model, the e-tailers sell fresh products to consumers in the online market and promise consumers a full-refund policy without return. Consumers are always concerned the products’ freshness level before purchasing online fresh products. Third-party logistics (3PL) providers will be motivated to exert a fresh-keeping effort to keep the fresh product at the optimum level when offering consumers or e-tailers fresh-keeping services. Considering the fresh-keeping service provided by 3PL providers, to alleviate consumers’ concerns about the freshness level and encourage them to purchase fresh products, some e-tailers will purchase fresh-keeping services from 3PL providers and offer them to consumers for free. However, some e-tailers have stopped offering the free service; they have offered consumers the opportunity to purchase fresh-keeping services. To explore an e-tailer’s optimal fresh-keeping strategy, we consider a market consisting of an e-tailer and a 3PL provider. Three alternative scenarios are discussed, scenario N: no fresh-keeping service; scenario C: some consumers voluntarily purchase fresh-keeping services; and scenario S: the e-tailer offers a complementary fresh-keeping service. We find that introducing a fresh-keeping service increases the retail price in scenario C when the coefficient of fresh-keeping cost is high and the unit fresh-keeping service fee is low, but that decreases in scenario S when the unit fresh-keeping service fee is low. Comparing the e-tailer’s equilibrium profits, we find that introducing a fresh-keeping service does not necessarily benefit the e-tailer. The coefficients of fresh-keeping costs and unit fresh-keeping service fees play a critical role in selecting the fresh-keeping strategy. Meanwhile, the 3PL provider is biased; specifically, the 3PL provider’s fresh-keeping effort is related to that of the policyholder.     

基于并发协商的Web服务发现模型

在服务组合中,快速地从众多功能相同的Web服务中发现最优服务是一个实际而又亟待解决的问题. 针对这个问题,提出了一种基于并发协商的Web服务发现模型. 该模型在传统的Web服务发现方法上加入并发协商,先从功能相同的Web服务中发现满足QoS需求的服务,接着使用效用函数选择最优的服务. 最后通过实验得出协商后的效用值明显好于无协商的效用值,且有无协商的算法执行时间相似,验证了模型的正确性和有效性.