一种有QoS保障的Web服务组合方法

随着可用Web Services数量的快速增长，如何根据用户的需求来自动组合Web Services，生成满足用户需求的组合业务，成为一项亟待解决的课题。提出了一种基于QoS的启发式算法，通过该算法，动态调用Web Services来自动生成满足用户所需目标的Web Service组合．同时，该算法还能够根据Web Services组合经验，对以后的Web Services组合方案进行调整。实验结果表明：该算法能够很好地适应网络上Web Services的不确定情况，与同类算法进行性能比较，也显示出较好的性能。     

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。     

一种基于适配器的构件组合方法

基于构件的复用技术被认为是提高软件开发效率和服务质量的有效途径,已在不同应用领域中得到了广泛应用。在面向服务的架构中,如何利用已有粒度较小的构件构造新的大粒度构件成为当前软件复用领域中的一个研究热点。针对现有面向接口的构件组合方法的不足,从可复用构件的获取标准与组合方法两个方面进行分析介绍,并在此基础上提供了一种通用的基于适配器技术的构件组合方法。     

基于QoS模糊支配的并发服务组合方法

针对当前服务组合研究主要考虑单个用户请求而忽视并发请求的问题,提出一种基于QoS模糊支配的并发服务组合方法。根据QoS模糊支配关系,提出模糊支配得分的概念,以衡量服务的整体质量。在服务组合过程中,从每个组件中选出模糊支配得分最高的k个服务,去匹配批量的用户请求。对于每个组合请求,从每个相关组件的top-k服务中随机选择一个服务参与服务组合。实验结果表明,该方法可为用户提供较高质量的组合服务,具有较好的实时性。     

基于动态QoS的Web服务组合

在Web服务组合中,现行的几种QoS衡量标准都将重点放在单个Web服务本身的质量上,而忽视了Web服务动态特性、组合特性以及服务组合中的网络特性。另外,在诸多服务组合的算法中,都只是强调组合服务的总体质量,却忽略了用户对某些质量属性的约束条件,从而导致服务重计算问题经常发生。为此,考虑了服务动态特性以及服务间的协作关系对组合服务质量的影响,提出了动态QoS模型;同时,综合了用户的质量约束以及组合服务的整体质量,将用户的质量约束引入服务组合流程中。最后通过实验证实了所提出的动态QoS模型能够根据服务实体的实时情况计算服务质量,同时将用户的质量约束引入服务组合流程中,有效地避免了服务重计算问题。     

基于QoS的组合服务发现与选择研究*

分析了服务间的组合语义和QoS语义,研究了组合服务的发现与选择过程,并提出了高性价比的服务推荐原则。在组合服务的描述中借鉴了进程代数的思想,对顺序组合、选择组合和并发组合等语义进行了刻画,这些语义是服务组合的纽带。在服务发现的过程中,阐释了exact、plugin、subsume、overlap和fail匹配,两个服务的匹配度越高表示它们在语义上越相似;在服务选择的过程中,依据服务的性价比进行选择推荐,将性价比最高的服务推荐给用户,让用户获得满意的服务。该原则在有偿服务环境中对普通用户特别适用。     

QoS感知的语义服务组合搜索算法

针对如何在海量Web服务中进行快速的服务自动组合、以满足客户复杂需求的问题,提出一种基于规划图思想的搜索组合算法,该算法在正向扩展阶段除了依据所选取服务的功能与非功能属性进行有效剪枝外,还实时级联更新已驱动服务的QoS信息并有效记录所操作服务的前驱服务,通过前驱索引集合,确保逆向求解阶段的效率并满足了QoS最优的约束。在实验环节证明了注册服务数量与求解效率的线性关系,以及与其他算法相比较所体现出来的性能优势。     

一种可信的服务组合QoS保障机制

针对目前服务计算模型中对应用的可信性支持不足,提出并设计了一种基于虚拟服务的服务可信性保障机制.组合服务中的各个任务环节由虚拟原子服务完成,通过对应用的QoS规划、服务组合以及资源调度方法以满足虚拟原子服务可信需求,进而保障组合服务的可信特性.经过实验验证,该机制可有效保障组合服务的可信QoS要求.     

基于改进遗传算法的QoS感知Web服务组合

传统遗传算法在种群初始化的时候,普遍采用均匀取种法或随机取种法,这些方法生成的种群的平均适应度比较低,难以保证算法的搜索效率。文中提出一种改进的遗传算法用于QoS敏感的Web服务组合,采用两种不同的算法进行服务选择,避免了随机生成初始种群给算法带来的负面影响。并且,该算法将路径模板化以减少服务组合的工作量,用染色体可变长的编码方式来解决组合服务的多路径选择问题。通过仿真实验,与传统的算法相比,所提出的算法在实现服务组合时收敛更快,最优解的适应度更高。     

基于服务组合与QoS感知的旅游服务系统

将Web服务组合以及其中的服务质量(QoS)问题应用于旅游服务系统,提出了一个新的QoS代理人模型,该模型将服务端和客户端在QoS问题上结合起来,将服务反馈信息作为了QoS决策时选择服务的重要判断依据之一,实现了基于QoS感知的Web服务组合系统。     

服务组合的质量估计模型

分析了目前服务组合的研究现状和存在的问题，从准确性和实用性的角度提出了一个新的服务质量模型，包括服务时间、服务代价、可靠性、可维护性和满意度等5个服务质量标准，并研究了该服务质量模型的计算方法．在服务质量模型的基础上，重点研究了服务组合的质量估计问题，提出了一种服务组合质量估计的数学模型，分析了该模型的特点及相关工作，并用仿真实验验证了该模型的有效性．     

基于QoS的可信Web服务组合研究

如何合理、高效地选择和组合众多功能相似的服务,为用户提供更优质的服务,是当前SOA领域研究的重点和难点。服务质量QoS(Quafity of Service)的引入,在一定程度上保证了服务组合的合理性,但对于如何确保服务组合的可信,目前还没有一个比较完善和可行的方案。因此,提出了可信Web服务组合模型(Trust Web Service Composition Modcl,TWSCM),并通过在原有Wcb服务体系架构上增加QoS代理和可信模块来确保服务组合的质量和可信。最后,在语言网格上进行了相关实验,结果表明,该方法能为用户提供高质量、可信的组合服务,从而验证了该方法的合理性和有效性。     

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.     

一种支持广义服务组合的遗传算法

In the last decade, selection and composition of Web services have drawn increasing attentions. However, real-life services are not only web services but complicated eco-systems composed of various service elements like human, resources, environment, etc, and existing service composition methods cannot be directly applied to such real-life service composition scenarios. In this paper, we propose a conceptual model for generalized real-life service composition. In this model, service behaviors are abstracted as service components and uniformly described by XML. Various service requirements raised by customers are completely listed and classified. Based on these works, a genetic algorithm for real-life service composition is presented to select the best matching service components and compose them together. The algorithm's effectiveness of obtaining optimal solution is proved by a prototype system.     

基于QoS关联的Web服务组合算法

为反映Web服务组合过程中服务类之间的关联性和客户对服务非功能属性的偏好,以及服务调用过程中不同服务质量(QoS)属性之间的内在关系,提出基于QoS关联的Web服务组合决策算法。在评价服务组合优劣程度的过程中,考虑服务类在QoS属性上的关联关系,对QoS数据进行统一规格化和综合评估。实验证明,该算法拥有较好的执行效率和稳定性,并且选择结果较优。     

面向客户视角的QoS集成与组合服务优化

研究Web服务组合网上服务质量(QoS)的评价指标以及组合服务QoS计算模型,建立一种面向客户视角的网下服务质量评价体 系,包括服务费用合理度、服务与描述符合度及服务满意度。以服务费用为约束条件,提出一种的面向客户视角的Web服务QoS集成与组合服务优化模型。分析结果表明,与基于QoS的组合服务选取模型相比,该模型增加了服务质量指标,即网下服务(商品)的质量,更能满足客户需求。     

服务时间随机条件下服务组合质量分析

本文分析采用业务过程执行语言（BPEL2WS）描述的web服务组合的执行时间,给出在服务执行时间随机情况下,根据单个服务的执行时间概率分布密度和BPEL2WS模型的结构求解web服务组合执行时间的概率分布密度函数的算法。根据概率密度函数可以求得业务过程执行时间在任意时限内的概率,从而可以根据给定的概率条件优化组合服务,使得服务执行成本最低．最后通过一个应用实例验证了算法的有效性。     

基于QoS多属性决策的Web服务组合优化方法

从海量候选服务组合计划中选择具有最优/满意服务质量( QoS)的计划,即基于QoS的Web服务组合,是面向服务计算的难题之一。为此,将该问题建模为多属性决策问题,同时针对传统多属性决策方法难以处理海量搜索空间的问题,提出一种结合折中比例法和遗传算法的新型智能进化算法( GACRM )。 GACRM结合了折中比例法的方案排序优势和遗传算法高效的全局搜索能力,能够从海量搜索空间中快速找到全局近似最优解。实验结果表明,该算法不仅能够高效地产生与折中比例法接近的最优方案排序,且在解决大规模Web服务组合问题上具有良好的可伸缩性。