基于BDI Agent的网格服务模型研究

随着网格技术应用的不断深入,对网格服务应用过程中的自治性、智能性等提出了较高要求.为了有效解决网格服务过程中的自治性问题,在对网格服务及智能Agent的BDI模型进行研究的基础上,提出了一种基于BDI Agent的网格服务模型.分析了模型中各模块的组成及功能,基于Agent的智能性、自治性和社会性等特点,讨论了Agent在网格服务请求处理过程中的作用.同时,利用本体语义进行网格服务的匹配,从网格服务的基本概念和整体服务能力上对匹配过程进行了说明.该模型提高了网格服务发现的准确率,同时也增强了系统的可维护性、灵活性和扩展性以及网格服务管理的自治性和容错性.最后,进一步明确了该模型的未来研究方向.     

一个基于Agent的协作式学习系统

较详细的探讨了如何建造具有一定自治能力的学习主体(agent).在此基础上给出了一个协作式学习系统,其中着重讨论了一个主体内部以及主体与主体之间的协调问题.最后将本文工作与相关工作进行了比较.     

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.     

基于服务的规范多Agent系统动态模型

为了描述规范多Agent服务协同的动态语义并解决服务描述规范ebXML存在的缺陷问题,扩展ebXML并借鉴SOC和SOA的优秀成果,提出了一种基于服务的规范多Agent系统动态模型.新模型包含服务规范语言SBNL(及其扩展规范)和联合二方协同主从闭包转移结构两大部分.SBNL从时态性和道义性有效实现了对服务协同的约束;而在转移结构中,以联合二方协同主从闭包作为状态转移标记、以SBNL规范(或以其扩展规范)剪枝后的协同树描述模型的动态语义.给出了二方协同定义和服务规范的种类、特性和形式,建立了基于服务的NMAS剪枝动态模型,并进行了应用分析.结果表明,新模型解决了ebXML的缺陷,有效描述了规范Agent服务协同的同步性和异步性,提高了规范多Agent系统的实用性.     

多边缘服务器协作环境下基于时延感知的服务选择算法

移动边缘计算可为用户提供低时延的服务.然而,随着用户的需求变得日益复杂多样,单个边缘服务器难以满足其需求.因此,多边缘服务器协作环境下的服务选择问题成为服务计算领域的热点难题.本文首先将该问题建模成带约束的最优化问题,然后提出了一种启发式的服务选择算法-LLMES算法.该算法是在边缘服务器网络中根据迪杰斯特拉算法求解当前本地服务器的邻居节点作为候选服务器,并基于低时延多有效服务的贪心选择策略选择为用户提供有效服务最多且时延最小的服务器作为当前最优服务器.从而选择出一组相互协作的边缘服务器集合共同为用户提供服务,即选中一组满足用户需求的服务.最后,实验结果表明本文提出的LLMES算法性能明显优于其他3种具有代表性的算法.     

基于物联网的主动服务资源选择方法

针对当前物联网较少关注服务模式研究,尤其是缺少面向主动服务的服务资源和用户需求之间的映射求解方法的问题,提出了一种物联网环境下三级制的服务资源选择策略,即优先基于服务资源等级、其次基于用户终端需求和用户偏好的选择机制,并提出了应用模糊逻辑对服务资源等级进行估算的方法.不仅解决了物联网环境下服务资源选择的盲目性问题,同时还使服务资源选择的粒度更为细化,从而更好地满足用户的个性化需求.     

多领域模型下的组件选择方法

构建一种能力模型,用于精确、完整地描述用户需求和组件能力.将源自不同领域模型的能力描述节点之间的关系分为同功能节点和对应节点.基于通过字典发现同功能节点,提出复杂匹配算法FCN,自下而上搜索对应节点,该算法能发现所有预期的对应节点且具有很好的效率.提出软件互操作的组件选择模型和方法,可降低误匹配率和提高语义匹配效率,实现了提出方法和模型的原型系统.     

基于多Agent的网络流量管理方法

针对当前网络流量管理中存在的问题,提出一种基于多agent的网络流量管理,其基本思想是将管理功能分成若干组成部分,分别由软件agent实现,这些agetn分布在网络中,相互间进行商和协作,实现自动化和自适应的网络流量管理,为了证明其技术可行性,专门建立发基于agent的网络流量管理实验系统,对该系统的评估表明,多agent非常适合于开发分布式网络流量管理系统,具有实时性高、可扩充性好、自治能力强的特点,而且与现有方法相比,这种系统的建立、修改和升级更加经济。     

基于对话的多Agent协作交互模型

针对传统协作设计过程中任务分解、任务分配的随意性和盲目性,提出了一种基于对话的多智能体协作交互模型.初始承担者首先通过信息搜索对话,依次询问设计辅助智能体的专业领域及参与完成设计任务的能力、愿望和机会,以确定其能否作为潜在的协作组成员,然后选用劝说对话,依次劝说潜在协作组成员把实现设计任务作为其意图,最后再次以劝说对话的形式,使潜在协作组成员意识到组内其他成员也都拥有承担设计任务的独立意图和相关意图,以联合信念的形式予以确认,并广播到每个成员.给出了一个达成的对话过程,总结了对话模式的效用与代价公式.实际应用表明,所提对话交互模型在没有固定消息顺序的情况下,可限制每个点上的可能响应,同时其Agent可以表达特定言语行为的态度,并产生这一态度的逻辑推理过程.     

基于多Agent协作的下载模型研究

针对现有下载方法的不足,提出了一个基于多Agent协作的下载模型.该模型根据协作规则,将下载任务智能、动态地分配给网络上多个Agent,利用多Agent协作快速、高效、灵活地完成下载任务.Agent的知识是在多Agent的协作过程中,通过学习自动产生、完善和优化的.同时,阐述了模型实现的关键技术及解决方案.     

一种多服务代理协作求解模型

针对利用合同网模型在多服务代理之间进行协作求解时存在的问题,提出等级域的概念,并将其引入到合同网中,缩小了协作服务代理的查找范围·同时,为了平衡各个服务代理间的任务负载,避免协作时选取协作服务代理的盲目性,提高系统的吞吐量,还考虑了各服务代理协作时的时间开销问题,建立了基于等级域 时间开销的合同网模型,缓解了过载和轻载现象的发生,并通过仿真程序验证了该模型的有效性·     

基于信任度变化趋势的云服务选择模型

针对云服务选择过程中,用户难以选择可信、可用、可靠的云服务问题,本文提出一种基于信任度变化趋势,并结合QoS服务质量的云服务选择模型.首先,信任度的计算分为两部分,一部分根据贝叶斯原理计算信任度值,另一部分是将历史信任度值进行最小二乘的拟合,得到能更准确地反映信任度值的变化趋势值,根据信任度变化趋势值对信任度值进行修正,确定其综合信任度值.然后,根据云服务的QoS量化模型,计算得到客观的QoS值,在此基础上,引入了信息熵的概念来确定可信参数加权的问题,从而得到最优的服务选择.仿真实验表明,该模型能够体现云服务主体信任度的变化,增强云服务选择的预判能力,有效地提高服务选择的成功率.     

基于相似类的用户偏好服务选择方法

现有服务选择算法大多会选中服务质量综合评价值最高的”最佳”服务,这不能充分体现用户对某些属性的特殊偏好,也可能导致大量服务请求集中到同一个服务提供者,出现过载现象.为此,提出了一种基于相似类的用户偏好服务选择方法,首先通过服务质量属性相似度将各候选服务分为若干类,然后基于反映用户自身偏好的关键属性描述剔除不满足相应约束的相似类,再结合用户给定各属性的权重值选择最佳候选服务相似类并从中确定选中服务,最后给出一个具体实例以说明该方法的有效性和可行性.     

基于模糊领域本体的专家遴选服务研究

针对领域本体无法语义描述领域中模糊知识的不足,本文利用模糊理论处理模糊信息的优势,提出了一个4层模糊本体扩展框架对已有领域本体进行模糊化扩展,通过模糊本体中的模糊概念、模糊属性以及模糊隶属函数实现了对本体中模糊知识的语义描述. 利用该模型构建了科技评价领域的专家模糊本体,设计了基于模糊本体的语义级专家遴选算法,实现了能够处理遴选条件中模糊语义信息的专家遴选服务. 实际专家遴选系统中的应用表明,本文提出的专家遴选服务能够高效、准确地遴选出合适的评审专家.      

基于改进蚁群算法的Web服务选择

提出一种改进的蚁群算法并将其应用于Web服务选择问题中.该算法使用非线性动态变化的伪随机比例选择参数及蚂蚁多重最优解随机加权路由选择算法控制蚁群的行为,使用5维Web服务质量向量和蚁群适应度函数评价蚂蚁构造的路径质量,蚂蚁根据其构造的路径质量进行信息素更新;该算法使蚁群在其解空间的进化能力得到很大的提高.实验证明,该算法在Web服务选择问题上比传统的蚁群算法效率更高.     

业务选择网关带宽管理模型的研究

通过对Linux下Netfiher相关模块和技术的分析研究,给出了一种针对业务选择网关带宽管理的结构模型和解决思路、方法,并对内核空间下实现数据包采集捕获及分类模块进行了模拟实验验证。     

用户期望质量驱动的Web服务优化选取

提出了一种基于用户期望的服务质量评价方法。该评价方法仅考虑具有相似期望的用户,允许期望相似的评价影响服务的信誉度评价,以利于得到客观、准确的服务质量评估。在此基础上,提出一种基于用户期望的QoS驱动的服务选取算法。该算法实现了在满足用户偏好和期望的前提下Web服务的最优选取。电子购物的实例展示了该方法的可行性。     

基于OWL本体和描述逻辑的Web服务匹配模型研究

在WWW世界中,为了获得更多的优质服务。必须提供一种高效的服务发现机制。而要进行有效的服务发现,需要提供一种合理的服务匹配模型及相应的匹配算法。在总结了传统的UDDI标准所存在缺陷的前提下。重点提出了一种Web服务匹配模型．该模型通过本体来增强服务描述语义,将本体与描述逻辑有机结合起来。克服了传统UDDI标准在语法级基于关键字搜索的缺陷．提高了服务匹配能力。讨论了匹配模型各模块的功能。同时提出了一种基于OWL的本体创建方法。     

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.