QoS全局最优动态Web服务选择算法

Web服务作为一种新型的分布式计算模式近年来得到迅速的发展,来自不同服务提供商的服务可被整合以提供组合服务.QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题.基于粒子群进化算法,设计一种用于解决该问题的PSO-GODSS算法.其主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,利用粒子群算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集.理论分析和实验结果表明该算法的可行性和有效性,且算法的执行效率和收敛速度优于以往的多目标遗传算法.     

解约束规划问题的新型多目标粒子群优化算法

给出了一种求解约束规划问题的新解法。新方法将约束规划问题转化成两个目标优化问题,并对转化后的多目标优化问题设计了一种新型多目标粒子群优化算法(MOPSO)。数据实验表明该算法对带约束的规划问题求解是非常有效的。     

基于改进PSO算法的QOS选播流路由的研究

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用.该文采用改进的粒子群算法(PSO)优化QOS服务,比如端到端延迟,服务器负载,网络流量.该算法采用节点序列编码方案,将离散的组合优化转化为一种准连续的优化问题.实验结果表明,该算法在满足QOS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化.     

求解约束优化问题的多目标粒子群算法*

提出一种多目标粒子群算法处理约束优化问题(MOCPSO). 首先将约束优化问题转化为多目标问题, 然后给出一个不可行阈值来充分地利用不可行粒子的信息引导种群的飞行; 并提出一种粒子间的比较准则以比较它们的优劣; 最后, 为了增加种群的多样性, 提升种群跳出局部最优解的能力, 引入高斯白噪声扰动. 选取有代表性的标准测试函数对MOCPSO算法的性能进行仿真实验, 相比较其它算法, 结果显示MOCPSO算法是求解约束优化问题的有效算法.     

面向产品优化配置的粒子群优化算法

针对产品配置大规模、多约束、多目标及组合优化等特性,建立一种有效的配置模型,将复杂的产品优化配置问题转化为图的路径寻优问题。针对基本粒子群算法(PSO)的缺陷,将遗传原理、蚁群机制和模拟退火理论引入PSO算法,提出一种改进的PSO算法。根据产品优化配置问题的离散特点,对PSO算法进行离散化处理,重新定义粒子的位置和速度表示,确立这些量的运算规律和粒子运动方程。典型产品配置实例验证了提出的模型和算法的可行性。     

基于多目标粒子群优化算法的Web服务组合

基于服务质量(QoS)的Web服务组合是一个非线性、多目标优化求解问题,属于NP难问题.提出一种多目标粒子群优化算法来求解基于QoS的Web服务组合问题,在Web服务组合模型中考虑了服务执行代价、时间、可用性等五方面的因素.针对基于QoS的Web服务组合特点,借鉴运动学速度分解原理对粒子每维的速度进行相应分解,采用多目标指导粒子的飞行;基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,采用精英归档技术维持种群多样性,粒子的全局极值由外部档案库中的非劣最优解提供;针对粒子群易陷入局部最优问题,采用了变异策略来改善.与基于遗传算法的Web服务组合算法相比,基于多目标粒子群优化的Web服务组合算法可以快速收敛,并获得综合QoS较好的解.     

基于多目标粒子群优化算法的装备维修任务分配

装备维修任务分配问题是典型的多约束/多目标/非线性规划问题,利用传统方法无法求解,因此提出了一种约束多目标粒子群算法,并运用该算法对装备维修任务分配问题进行了优化求解。仿真结果表明,约束多目标粒子群算法针对该问题,在不同参数和约束条件下都有很强的收敛寻优能力,能快速产生多个非支配解,是一种高效的算法,对实现装备维修任务分配的客观量化优化决策有重要作用。     

基于棋盘编码粒子群算法的卫星资源调度方法

针对卫星多传感器多目标跟踪问题的特殊性,在分析了现有编码方式存在问题的基础上,考虑组合数学中的棋盘多项式概念,提出了一种直接满足多目标跟踪复杂约束处理的棋盘编码方法,方便求解全部的优化目标;在此基础上,将并行粒子群算法和遗传交叉操作相结合,提出了基于改进并行粒子群优化算法的传感器管理算法(improved parallel particle swarm optimization algorithm,IPPSO).仿真实验表明,基于棋盘编码粒子群算法的传感器管理算法实时性好、搜索质量高,可以有效解决传感器资源分配的冲突消解.     

基于不可行度和内分泌原理的多目标粒子群方法

针对有约束条件的多目标优化问题,提出了一种求解带约束的基于内分泌思想的多目标粒子群算法。利用不可行度方法和约束主导原理指导进化过程中精英种群的选择操作和约束条件的处理,根据生物体激素调节机制中促激素和释放激素间的相互作用原理,考虑当前非劣解集中的个体对其最邻近的一类群体的监督控制,引入当前粒子的类全局最优位置来反映其所属类中最好位置粒子对当前粒子的影响。为验证多目标约束优化算法的有效性,对两个典型的多目标优化问题进行了仿真实验,仿真结果表明该算法能较大概率地获得多目标约束优化问题的可行Pareto最优解。     

基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划

针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化。针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进。性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性。仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划。真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性。     

服务发现技术中的服务描述和服务匹配技术

普及计算环境中的设备和应用需要通过服务发现来获得其它设备和应用所提供的服务。在服务发现技术中,服务描述、需求描述和服务匹配是迫切需要解决的关键问题。但由于服务和需求的多样性和复杂性,以及普及计算环境的动态性和异构性,使这些问题更加困难和复杂。所以,寻找一种灵活高效而又准确的方式来进行服务描述、需求描述,进而进行服务匹配,具有非常重要的意义。对现有多种服务发现系统中的服务描述需求描述和服务匹配技术进行比较分析,指出了现有解决方案的一些不足,并对未来的研究进行了展望。     

一种面向Web服务的分级服务模型*

以服务响应时间为QoS参数,提出了一种面向Web服务的分级QoS方法,该方法从预测请求响应时间入手,通过区分操作类型并采用优先级队列调度策略,进而保证请求响应时间.在ONCE平台内置SOAP引擎SOAPExpress的基础上进行了原型实现.实验表明,该方法能有效地保证不同级别用户的请求响应时间,实现服务分级.     

Indeterminacy-aware service selection for reliable service composition

With the development of Internet and Web service technology, Web service composition has been an effective way to construct software applications; service selection is the crucial element in the composition process. However, the existing selection methods mostly generate static plans since they neglect the inherent stochastic and dynamic nature of Web services. As a result, Web service composition often inevitably terminates with failure. An indeterminacy-aware service selection algorithmbased on an improved Markov decision process (IMDP) has been designed for reliable service composition, but it suffers from higher computation complexity. Therefore, an efficient method is proposed, which can reduce the computation cost by converting the service selection problem based on IMDP into solving a nonhomogeneous linear equation set. Experimental results demonstrate the success rate of service composition has been improved greatly, whilst also reducing computation cost.     

面向服务簇的服务流程构建

为了减少服务流程的构建时间,优化流程的服务质量,增强流程响应自适应性,提出一种面向服务簇的流程构建方法。采用服务簇作为组成服务流程的基本单位,将服务流程的构建划分为面向簇的流程服务推荐和最优服务流程质量计算两个阶段,并给出具体实现方案。仿真实验以10000个Web服务和不同的流程模式作为测试源,与面向原子服务组建的服务流程相比,面向簇构建服务流程及服务失效时的流程重构时间均至少降低50%,而构建的服务流程质量至少提高10%。仿真结果表明该方法可以有效缩减流程组建时间,提高构建流程的服务质量,增强流程响应自适应性。     

基于服务模式的快速服务组合方法研究

多数传统服务组合方法忽视了领域服务的特性,针对特定的领域服务上下文环境时无法进一步提高优化性能,对此提出一种基于模式的快速服务组合方法。分析了领域服务的特征和规律,提出了服务模式的概念。进而给出了一种基于模式的两阶段快速服务组合方法,该方法在第一阶段利用已有的服务模式,采用贪心覆盖策略对用户需求进行快速覆盖,第二阶段则采用原子服务满足第一阶段无法满足的需求。实验表明利用该方法能获得良好的效果和性能。     

提高Web服务匹配效率的服务过滤方法

为提高Web服务匹配的时间效率,提出了Web服务与当前服务请求之间的泛化语义无关关系,并证明了满足该关系的服务与当前服务的不可匹配性;提出了判定服务与当前请求的语义泛化无关的高效判定规则,即两者的泛化语义的交是不可满足的;基于该判定规则,提出了支持Web服务匹配的服务过滤方法。应用和实验分析表明,该方法可提高服务匹配的时间效率。     

DSI: distributed service integration for service grid

This paper presents DSI, a distributed service discovery and integration utility for service grid. The goal of DSI is efficiently to improve service publishing, deletion and lookup,decentralized control, scalability, and availability. DSI comprises a logically global metadata pool and a double-layered DHT (Distributed Hash Table). Efficient service publishing and lookup are achieved by adopting DHT. Clean service deletion is guaranteed by time-stamping. And system availability is improved by replication combined with automatic indexer selection. Experiments show that DSI can achieve short response time, low processing cost and high availability.     

Minimum cost service composition in service overlay networks

In service computing, it is often desirable to find the service composition solution for a given service composition request such that the total cost of the service composition solution is minimized. In this paper, we study the problem of finding the minimum cost service composition (MCSC) for a general service composition request which is represented by a directed acyclic graph (DAG). We first prove that the general case of the MCSC problem is NP-Hard. We then show that optimal solutions can be found in polynomial time for some special structured service composition requests. To this end, we derive a sufficient condition on the service composition request graph and propose corresponding algorithms to find the optimal solutions in polynomial time. Using such algorithms as building blocks, we propose heuristic algorithms to decompose the general service composition request graph into service composition request subgraphs with optimal structures. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed heuristic algorithms.     

Transport service

A technical study group of the British Post Office's PSS User Forum has produced proposals for a standard transport service, consistent with the architectural structure under development within ISO and CCITT. The nature of this service is described and the advantages which accrue from its use discussed. In particular, the use of optional elements to provide cost effective solutions with potential for growth is explained.     

The service curve service discipline for the rate-controlled EDF service discipline in variable-sized packet networks

Guaranteed service will provide high quality services to real-time applications, e.g., audio or video, over packet networks such as the Internet. To support guaranteed service, a service discipline must guarantee a delay bound to each session. In addition, a preferred service discipline should achieve high network utilization and good scalability. The service disciplines studied so far have problems in achieving these two objectives at the same time. Generalized processor sharing (GPS) service disciplines can have low network utilization. Rate-controlled (RC) service disciplines have difficulty in scalability because of regulators. For service curve (SC) service disciplines, both the network utilization and the scalability depend on the adopted SC. To date, there have been no studies on an SC which can make an SC discipline achieve these two objectives. We propose a new service discipline based on SC service disciplines. The proposed discipline achieves these two goals in a variable-sized packet environment. We show that the discipline can achieve the network utilization achievable by the RC service disciplines. We further show that our SC requires O(1) complexity for deadline calculation. Different from the RC service disciplines, the SC service discipline with our SC does not need regulators at all. Thus, it has better scalability than the RC service disciplines and is work-conserving. We also show that the proposed SC makes SC service disciplines have strictly higher network utilization than the GPS service disciplines including the multi-rate service discipline.