面向用户服务质量需求的服务选择方法研究

服务选择问题是服务组合中的一个关键问题,尤其在服务选择时应充分考虑服务质量因素。该文研究了基于用户服务质量需求的服务选择方法,通过对各项QoS(quality of service)因素分别加权,将面向用户服务质量需求的服务选择问题转化成单目标优化问题。在充分考虑服务实际质量和用户主观需求的基础上,给出了QoS组合权重的计算模型;并在候选服务集的基础上,依据用户的服务质量需求,定义了用户满意度函数,进一步利用遗传算法解决服务选择问题。实验结果表明,文中提出方法具有明确的用户需求指向性和选择灵活性,能够最大程度上满足用户需求。     

基于灰色关联分析的Web服务选择

为方便用户选择最优Web服务,利用灰色系统理论对Web服务质量QoS属性因子进行分析,提出了一种基于用户QoS偏好的Web服务灰色关联分析方法。考虑到Web服务QoS的不确定性,该方法使用区间对Web服务QoS值进行建模。为了确定候选服务的QoS与用户QoS需求的符合程度,先针对服务的每个QoS属性,计算其与用户QoS需求的灰色区间关联系数;然后结合各个QoS属性的关联系数计算候选服务的QoS与用户QoS需求的综合灰色区间关联度,关联度越大的服务越符合用户的要求;最后从满足用户功能需求的Web服务中选择灰色关联度最大的Web服务推荐给用户。与其它Web服务评价模型相比较,该模型更加符合Web服务QoS的实际情况,能够在服务QoS信息不充分、不确定的环境下,对QoS属性进行合乎实际的分析处理,从而得到更加合理有效的QoS评价。     

基于二维QoS模型的Web服务组合

在实际应用中,单个Web服务通常无法满足复杂应用的需求,如何组合已有的服务,从而提供更强大更完整的商业功能已成为此领域的研究热点。然而现行的SOA架构中,Web服务组合方法中很少考虑Web服务质量（QoS）问题,或者对Qos考虑得不够全面,这样,组合出的服务不能确保能够满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了Web服务的二维QoS模型,并使用了改进的UDDI规范,在此基础上给出了基于QoS的Web服务组合的有色Petri网组合策略。在满足用户组合服务的功能需求的同时,也满足了用户对服务质量QoS的需求,实现了需求服务的优化。     

服务组合中面向端到端用户QoS需求的QoS聚合机制研究

服务组合基于多种基本的组合结构,组合多个已有的服务来满足用户的功能性和非功能性(即QoS)需求。通常,用户的需求直接是端到端的需求,而服务描述本身具有自身的QoS描述。由于所处的层次不同,端到端的QoS需求描述和单个服务的QoS描述存在一定的语义鸿沟。基于层次化本体模型建立QoS本体模型,建立了用户QoS和服务QoS之间的映射关系。并针对基本的服务组合结构,研究了异构QoS本体环境下服务的QoS聚合机制。基于基本组合结构的QoS聚合,提出了完整的服务组合中的QoS聚合算法和QoS转换算法,以满足端到端的QoS需求。     

基于QoS的Pareto最优的服务选择

随着越来越多的服务能够满足用户的功能需求,需要一种策略基于服务的多种QoS属性来帮助用户选择合适的服务.以XML描述服务的QoS属性,提出了一种基于QoS的Pareto最优的服务选择策略,选择出那些不在所有的QoS属性上劣于其它服务的服务.实验结果表明,与随机选择和偏好导向的选择策略相比,Pareto最优策略有独特的效果.     

基于服务功能价值的物联网信息服务组合

为解决物联网信息服务需求，提出一种基于功能价值择优的信息服务组合方法。结合物联网中设备资源受限、数据信息与地理位置密切相关的特点，建立物联网QoS模型；利用服务功能关键词在Google知识库中的索引数目，定量表征各功能的相对重要性；在此基础上，从功能价值与服务质量（quality of service，QoS）两方面评价候选服务，采用改进的遗传算法在可行服务组合空间中全局寻优。实验结果表明，该方法在用户预算有限时能有效搜索到更符合用户需求的组合方案，优先保留用户关注的数据信息。     

网络计算环境下QoS偏好的处理策略及其应用

为保障用户按需服务的需求,较深入研究了用户QoS需求偏好信息的处理策略。基于多属性决策理论,首先提出了QoS偏好信息的三种描述方式：序关系向量、AHP矩阵和语言评价集合,并给出了相应的转化和计算方法。随后,把QoS偏好的处理策略应用于服务选择,提出一个相对最优服务的确定方法,该方法可以反映用户的QoS偏好,满足用户按需服务的需求。具体实例表明所提出的QoS偏好信息的处理策略是切实可行的。     

基于不确定服务质量感知的云服务组合方法

针对不确定服务质量（QoS）感知的云服务组合优化问题的求解,提出一种不定长时间序列（ULST）模型和锦标赛策略的改进遗传算法（T-GA）。首先,基于用户对服务不同时间段的访问规律,将服务质量的长期变化构建为不定长时间序列模型,该模型能够准确地描述一段时间内用户对服务的真实QoS访问记录。其次,提出一种基于不确定QoS模型的改进遗传算法,该算法采用锦标赛选择策略代替基本遗传算法中的轮盘赌选择策略。最后,在真实数据上进行了大量实验,所提的不定长时间序列模型能够有效地解决不确定QoS感知云服务组合问题,而锦标赛策略的改进遗传算法在寻优结果和稳定性方面均优于基于精英选择策略的遗传算法（E-GA）算法,且运行速度提高近1倍,是可行、高效且稳定的算法。     

服务网格中的资源服务选择代理研究

为了解决服务网格系统中出现的服务选择问题,提出了一个资源服务选择代理模型.借鉴OWL-S提出了一种服务需求描述语言(SRDL),使用户能够准确地描述对所需资源服务的要求;基于三种不同服务级别的QoS服务选择算法,用户可按需选择最合适的资源服务,降低作业执行时的出错率;采用候选服务缓存机制增加系统运行效率,同时降低远程服务查询代理的负担.     

基于图的Web服务组合优化的研究

单个Web服务难以满足实际应用的需求，如何组合已有的服务，形成新的服务，已成为此领域的研究热点。现在的组合方法极少考虑服务质量QoS（Quality of Service）。对于一些提供相似功能的Web服务，服务质量是判断是否选择此服务的关键因素，组合服务的质量必须满足用户的需求。本文基于SOA的服务开发思想，针对当前服务组合存在的问题，提出了一种基于QoS的服务组合方法，并给出了构建基于QoS的Web服务组合及选择最佳服务的策略，通过整合单个服务的质量以得到最终组合服务的整体最佳质量。在满足用户组合服务的功能需求的同时，也满足了用户对服务质量QoS的需求，实现了需求服务的优化。