融合可信性评价的Web服务组合QoS优化

针对复杂网络环境下存在的恶意欺诈行为,提出一种将服务可信性评价和基于QoS感知的服务组合优化相结合的方法框架.首先,基于Web服务的历史行为分别采用贝叶斯学习理论和用户评价方法,从客、主观两方面对Web服务可信性进行评估;然后,利用可信性度量后的QoS属性构建多目标优化模型,并提出一种改进的多目标灰狼优化(IMOGWO)算法用于模型求解;最后,通过实验数据验证所提出方法框架在服务组合优化时的有效性.     

模型驱动的Web服务组合的QoS属性的研究

为反映组合Web服务的服务质量(QoS),文章在用模型驱动的方法对Web服务组合进行研究的基础上探讨了如何对Web服务进行QoS属性拓展,给出了拓展的WSDL元模型。通过引入模型驱动的思想,解决了Web服务对QoS属性描述不足的问题。并通过对BPEL元模型的分析,得出了组合服务在各种结构模型情况下的QoS属性的计算方法。     

求解Web服务组合QoS优化的多属性决策及自适应遗传算法

随着面向服务计算(Service-oriented Computing,SOC)的不断发展,基于服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务组合研究成为了必然趋势。鉴于QoS属性的多维性及相互矛盾性,提出将基于QoS的Web服务组合优化问题转化为多属性决策问题进行求解。采用折中系数 对每个组合服务实例到正负理想点的距离进行累加求和,最终得到一组最优服务排序结果,用户可以根据自身偏好进行选择。传统的多属性决策方法无法有效地处理大规模的组合服务搜索空间,因此,为了有效地解决Web服务组合优化这一NP难题,提出一种结合多属性决策方法和自适应遗传算法的新型优化算法来解决该问题。实验采用真实的QoS综合服务数据集进行验证,实验结果表明,该方法能够在较短时间内找到全局近似最优解,且解集的排序结果接近于实际的最优服务排序。同时,该方法对于解决大规模的Web服务组合优化问题具有良好的可伸缩性。     

基于语义的QoS感知Web服务发现机制

随着提供相同功能的Web服务数量的日益增多,服务质量(Quality of Service,QoS)成为用户选择Web服务的重要考虑因素.目前,通过对服务QoS属性在语法层匹配来提供Web服务选取的机制不能很好地满足复杂QoS属性匹配的要求.研究了基于用户QoS需求偏好,将用户需求的QoS与候选服务的QoS进行语义比较,结合约束规划(Constraint Programming)方法,在语义层匹配Web服务的QoS属性,选取满足匹配要求的服务,最后对满足QoS属性值约束的候选服务进行优化选择处理,获取最终匹配的候选服务.     

遗传算法在Web服务组合中的应用

在Web服务组合的过程中,面对众多提供相同或相似功能的Web服务,根据每个服务的非功能属性即服务质量(QoS)进行服务选择是当前的研究热点.本文研究了基于多维QoS的带偏好和约束的服务组合优化问题,提出了基于QoS的全局最优问题模型,并设计了一种遗传算法(Genetic Algorithms, GAs)求解.模拟结果表明遗传算法适合求解一般的服务组合优化问题.     

SOA的QoS研究综述

SOA是一种构建软件系统的设计方式,指导着软件设计的整个生命周期.随着SOA的广泛部署,用户在其服务功能需求得到满足的同时,也越来越关注非功能性需求,如服务质量属性.SOA的基本特征是服务.当前的SOA以Web Services技术实现,Web Services的QoS体现了SOA的Qos,也成为判定服务提供者能否成功的一个重要因素.为了提供有质量保证的Web Services,在服务发现、服务选择、服务组合时都需要考虑QoS的作用.对SOA的QoS属性进行了归纳,分析了关于SOA的QoS的研究主题,最后总结出上述主题需要继续研究的原因.     

具有局部和全局QoS约束的Web服务选择

提出一种具有局部和全局QoS约束的Web服务选择算法.将基于QoS的Web服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题,使用局部QoS约束过滤不满足约束条件的候选服务,通过归档式多目标模拟退火(AMOSA)算法同时优化多个QoS目标函数以产生一组Pareto优化解,利用全局QoS约束筛选出满足约束条件的Pareto最优解集.实验结果证明了该算法的有效性.     

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。     

基于QoS-Ontology的Web服务选择Broker模型

服务匹配是Web服务选择的重要前提.针对目前Web服务发现中过分依赖Web服务的功能性属性这一方法的不足,提出了一种基于非功能性Web服务质量QoS本体的Web服务选择Broker模型.之后,介绍了用来描述用户的个人偏好QoS PPR,量化了用户模糊需求;给出了QoS值计算函数公式.最后,依据Broker模型和QoS值计算公式提出了服务选择匹配算法.     

基于Hadoop的可信Web服务多维QoS权重最优选择模型

随着Web服务应用的快速增长,用户如何在众多功能相似的Web服务中更加准确地选择出满足自己非功能性需求的Web服务是一个急需解决的问题.针对此问题,设计了一种基于Hadoop的可信Web服务多维QoS权重最优选择模型——HL模型.在HL模型中,以Hadoop和HBase平台为基本框架,首先,使用主客观赋权模式为多维QoS属性赋权值,提高QoS属性权重的客观性和准确性;其次,加入信誉度参数来提高Web服务QoS属性的可信性,并采用QoS-Tree来存储QoS属性值和权重值.实验表明该模型不仅提高了QoS属性的可信性,使用一种客观的手法给出了合理的Web服务推荐顺序来满足用户的QoS需求偏好,而且还提高了Web服务在Hadoop中的查找准确性.     

一种基于QoS的Web服务智能动态组合模型

针对当前Web服务数量剧增以及Web服务QoS综合评价不合理而导致Web服务组合效率和效用不高的问题,改进了Web服务组合中QoS计算模型,利用综合变权法动态调整每个Web服务多个属性的权值,并采用改进的粒子群算法来解决服务动态组合中QoS全局优化的问题.实验结果表明,该模型能够合理的选择和组合众多功能相同的服务,提高...     

基于可信QoS的路径查找及负载均衡策略研究

Web服务是云计算中资源调用的有效方式。单一Web服务功能往往有限,只能完成特定任务。服务组合则可以将多种Web服务形成有效的调用序列,实现更为强大的功能。服务发布量以及服务请求量的迅速激增带来了新的安全问题。首先,现有的服务组合方案均以服务质量(QoS)为依据进行Web服务选择,但服务质量通常由服务发布者提供,存在服务发布者发布虚假QoS值诱骗用户的欺诈现象;其次,传统的服务组合方案只生成一条最优路径,当恶意请求持续访问时,会造成某服务节点瘫痪,甚至整个服务组合系统失效。因此,针对服务质量恶意欺诈的问题,文章提出一种可信的QoS计算模型,根据Web服务发布者的信用综合评估服务质量;针对单一最优路径无法满足大量请求的问题,文章提出一种路径发现和负载均衡的多路径方法。仿真结果表明,文章提出的方法不仅能提高服务组合的成功率,满足用户的需求,而且能找到更多的服务组合方案执行。     

基于FAHP与规划图融合的Web服务组合方法

近年来,随着云计算的发展,越来越多的服务被发布在网上。如何将不同的Web服务组合在一起并使其满足功能性需求和非功能性需求成为了一个研究难点。Web服务质量(Quality of Service,QoS)感知的Web服务组合问题属于NP难问题。为了解决这个问题,文中提出一种融合FAHP与改进Graphp lan算法的方法(FAHP and Improved Graphplan,FIGP)。首先,根据用户偏好使用模糊分析层生成服务的综合QoS;其次,在Graphplan向前扩展中,使用动态阈值对竞争力较差的服务进行剪枝,在保留关键服务的同时降低了时间复杂度;最后,在Graphplan向后搜索阶段,在满足功能性需求的前提下选择综合QoS最好的服务加入到组合中。实例分析和实验结果表明,与普通的Graphplan,Skyline及其他方法相比,FIGP不仅较好地提高了服务组合的质量,而且显著缩短了程序的执行时间。     

QoS-Aware Composite Services Retrieval

For current service-oriented applications, individual web service usually cannot meet the requirements arising from real world applications, so it is necessary to combine the functionalities of different web services to obtain a composite service in response to users＇ service requests. In order to address the problem of web service composition, this paper proposes an efficient approach to composing basic services in case no any individual service can fully satisfy users＇ requests. Compared with the general strategies adopted in most previously proposed approaches where only the best composition solution is produced, the QoS-aware service composition approach is given and top k solutions in the framework are provided, rather than focusing on obtaining the best composition solution, since the presented approach allows more candidates that are likely to meet the requirements of the users. The approach is based on a succinct binary tree data structure, and a system,named ATC （Approach to Top-k Composite services retrieval） system is implemented. In ATC, Qos is taken into account for composite service, and a heuristic-based search method is proposed to retrieve top k composite service. Some extensive experiments are designed and two web service benchmarks are used for performance study. The experimental results snow that the proposed approach can assure high precision and efficiency for composite service search.     

基于模糊QoS和偏好权重的Web服务组合方法研究

为了充分体现服务质量(QoS)的不确定性和用户偏好的模糊性,本文将模糊集理论引入基于QoS的Web服务组合中,将不适合精确表示的QoS属性和用户偏好等信息用三角模糊数表示.然后基于权重和法计算模糊总目标,通过设计新的模糊数比较方法,改写Pareto支配关系,将基于模糊数比较的单目标优化问题转化为多目标优化问题,并设计模糊多目标遗传算法(FMOGA)求得Pareto最优解集.该方法不仅能够得到更加贴近实际情况的优化解,同时也解决了多属性决策方法无法对大量候选服务进行全局优化的问题.最后通过实验验证了该算法的有效性和优越性.     

基于QoS 随机性和信任评价的全局动态服务组合

由于Internet环境的开放性和动态性,导致Web服务质量稳定性较差,进而严重影响服务组合的准确度.为此,提出一种基于QoS随机性和信任评价的全局动态服务组合方法.首先,剔除导致客观QoS不稳定的异常值,并估计其真实值;然后,分析服务提供商和用户的信任度,聚合计算主观QoS评价值;最后,结合主、客观QoS约束条件,构建全局动态服务组合优化模型,求解最优组合服务.基于真实和仿真数据的实验结果表明,所提出的方法能够显著提高服务组合的稳定性和准确度.     

基于服务簇和QoS的Web服务组合方法

针对海量的语义Web 服务组合中如何提高搜索速度和获得最优组合的问题,提出了一种基于服务簇和服务质量(QoS)的快速组合方法。利用预先建立的服务簇进行服务搜索,可以有效缩小搜索空间,降低语义比较的复杂度,快速得到候选服务集合。组合过程中基于服务的最优组合QoS值动态确定阈值进行服务过滤,可以获得多个最优组合。同时采用高效的冗余处理方法保证组合中冗余服务最少,并采用服务簇内部过滤的方法限制候选服务数量,解决了因组合过多造成的运行超时问题。基于海量服务库进行实验,结果表明,服务搜索效率比普通搜索方法可提高几十倍,服务过滤和冗余处理效果明显,可快速获得多个QoS最优的无冗余组合,并且在百万级服务库进行大层次深度的组合时仍可保证良好的运行性能。     

Composing semantic Web services under constraints

Web service composition is an inevitable aspect of Web services technology, which solves complex problems by combining available basic services and ordering them to best suit the problem requirements. Automatic composition gives us flexibility of selecting best candidate services at composition time satisfying QoS requirements; this would require the user to define constraints for selecting and composing candidate Web services. In this work, a Web service composition approach is presented in which a rich set of constraints can be defined on the composite service. The output of the framework is the schedule of Web service composition in which how and when services are executed is defined. The basic properties of the proposed approach is converting Web service composition problem into a constraint satisfaction problem in order to find the best solution that meets all criteria defined by user and providing semantic compatibility and composability during composition.