一种SOA云服务平台架构研究与应用

在完美SOA分布式系统架构平台基础上,面向服务进行云架构模式的分析,建立以云端用户、云服务平台中心和云服务提供者构成的云架构模式,实现SOA云平台体系架构,将云服务提供者分成云服务接口层、云服务调度管理层、云计算服务层和云物理服务层。经过改进提高了云平台的服务能力和执行效率,并给出了提高该云平台调度效率的调度算法。通过数字校园云进行了云平台实例演示,显示了SOA云服务平台的架构和调度算法的快速服务响应能力。     

一种机器人云平台服务构建与调度新方法

针对服务机器人服务扩展和服务质量提升等问题,提出了一种机器人云平台服务构建与调度新方法.首先,详细设计了服务机器人云平台整体架构及接口层开发框架;其次,采用基于历史数据并动态更新的服务质量评估算法实现了接口层对云平台服务的质量评价与调度;然后,基于Apache CXF实现了云平台服务的开发;最后,选择人脸特征提取和文件上传等典型服务实例对提出的方法进行了性能测试,并将本文算法与目前常用算法进行了对比实验.实验验证了本文提出的机器人云平台服务构建与调度方法的有效性和先进性.该方法为云机器人的开发者提供了高效的服务开发方法,消除了异构机器人调用服务问题并提高了服务代码的复用性.     

SOA关键型系统QoS可感知的服务动态实时组合策略

针对运行于开放、不确定环境下SOA架构的多使命复杂关键型系统,提出了一个QoS可感知的服务动态组合体系结构及启发式服务实时组合算法,用于满足具有严格QoS限制的复杂用户需求。利用所提出的体系结构可以在线执行服务组合,大大提高了SOA关键型系统的灵活性。通过启发式算法解决了以往服务组合算法时间复杂度的NP难题,最后通过一组实验证明该启发式算法的实时性和具体优化结果。     

智能电网系统中费控服务的优化调度研究

智能电网系统中,费控指令通过应用服务器集群被下发到前置服务器集群,再通过前置服务器集群被下发到终端,终端接收到指令后将指令下发到特定的智能电表.在这个过程中,应用服务器集群和前置服务器集群的可用资源不对等,导致负载不均衡,影响费控服务执行的效率和成功率;前置服务器集群中前置机与终端的固定匹配方式,容易导致前置服务器集群负载不均衡,延长了费控指令完成时间,降低了费控服务的执行效率.为此深入研究费控指令的下发过程,分析存在的问题和瓶颈,提出了一种基于负载预测和负载均衡的费控服务优化调度模型.该模型首先提出一种基于时间序列的负载预测方法,实现服务器负载的预测;基于预测负载,提出一种费控指令的均衡下发算法,为不同负载的服务器下发合适规模的费控指令,以提高指令下发的效率和成功率;针对前置服务器集群可能出现的负载不均衡,提出一种基于图聚类的终端均衡布局算法.实验结果表明,本文提出的费控服务优化调度模型,均衡了两个集群和终端之间的负载,有效提高了费控指令下发的效率和成功率.     

考虑执行可靠性的云制造服务组合算法

由于制造资源的调用与执行比计算资源要复杂得多,使得在云制造环境下的服务组合执行可靠性成为必须考虑的问题.为此,提出一种基于离散粒子群智能优化的、考虑执行可靠性的云制造服务组合算法.以概率密度函数描述服务可靠性,基于服务模型库动态生成云制造服务组合的工作流模型,基于语义实现服务匹配,通过离散变量粒子群优化算法计算出执行可靠性最优的云制造服务组合方案.最后以结构设计工作流模型为例,在不同服务实例规模、不同恶意服务占比情况下验证了其有效性和可靠性.实例结果表明,在恶意服务占比较高时,该算法仍能保持较高的服务执行可靠性.     

一种利用云环境实现Web服务组合容错的方法

随着Web服务迅猛发展,基于SOA的服务组合容错性研究成为了业界关注的焦点.服务组合中组件的失效,会导致整个组合执行失败,而资源不足、服务器负载过重是引发组件失效的主要原因之一.云计算作为一种新的计算泛型,其资源整合、动态分配的特点为解决传统SOA下因资源受限而引发的失效提供了新的容错思路.FTEL层将中间件技术应用到服务组合容错上,借助云环境完成服务替换,对传统SOA下较难解决的由于资源问题引起的组件失效进行了容错.     

基于改进YOLOv5的服务机器人目标识别算法

在服务机器人执行任务的过程中,对周围环境中的物体进行快速且准确的目标识别是提升机器人智能度的重要突破口.针对家庭服务机器人竞赛,提出一种目标识别算法,使用轻量级网络MobileNetv2替换YOLOv5的主干特征提取网络,实验证明该识别算法在快速性和准确性方面有一定的提升.     

基于资源拍卖的农业多机器人任务分配

针对农田环境中多机器人协同作业的问题,提出一种基于资源的任务分配算法,用于在具有机器人资源的再填充站的长期任务中高效地执行多个任务.针对多机器人任务分配问题,对多机器人任务进行建模,并分析任务相关模型及任务能量指标.在进行拍卖算法任务分配时,在考虑机器人数目约束、工作时间约束、距离约束的基础上,加入任务执行能力的约束,考虑机器人在长期任务执行期间资源量消耗问题,使各个农机有序地为农田地块服务,降低整个系统的执行代价,提高任务完成量.利用MATLAB平台进行仿真实验,生成多机器人多任务点的分配优化结果,并设置多组不同数量的机器人,对比该算法同其他三种算法的效果.仿真结果表明,该算法可以有效地提高作业效率,在相同条件下使资源消耗量及任务完成量达到最优,证明了其优越性,同时计算结果与实际作业完成量更接近,提高了结果的精准性.     

基于云仿真的Web服务选择研究

针对当前Web服务海量增加,而现有的Web服务选择算法低效、缓慢的问题,提出了一种基于云计算的粒子群优化算法的Web服务选择方法。该方法在云平台下对粒子分群映射、相似分群并行化简、适时更新分群,并且寻找与用户需求最相似、服务质量最好的策略。实验表明,该方法能有效减少流程执行过程中Web服务选择导致的时间开销,并提高Web服务选择的可靠性。     

面向云制造的服务组合执行引擎框架研究

云制造模式下,制造资源被封装成制造服务,通常以服务组合的方式满足用户复 杂的制造需求。针对云制造服务组合执行过程中高效性、准确性和动态性等要求,提出了面向 云制造的服务组合执行引擎框架,并详细阐述了引擎运行机制。首先,通过解析云制造服务组 合描述文件,构造服务组合节点和服务组合依赖边,建立服务组合节点参数关联关系,归纳推 倒出相应的执行规则。然后,基于执行状态变更的服务组合执行算法实现了制造服务组合的动 态执行。最后,给出了面向电梯产业联盟的云制造服务组合执行引擎实例,验证了框架的可行 性和有效性。