网格环境中嵌套调用冲突发现算法

在网格环境下，多服务组合的要求日益强烈。目前的软件管理和开发工具主要针对封闭环境，存在着局限性。在多服务组合管理方面，由于嵌套调用是动态生成，服务发布方无法根据局部信息判断是否存在调用冲突，因此嵌套调用冲突必须动态地、基于已有的全局调用信息加以发现。文中分析了网格环境中存在的嵌套调用冲突的实例，在此基础上提出了嵌套调用冲突发现算法。给出了服务描述规则，并扩展了Globus平台上的服务描述。在增加可用度概念后，对所提出算法进行了优化。     

基于自适应算法的动态网格服务选择方法

针对网格服务的动态性、时序性和随机性，给出了一种基于Q-learning的动态网格服务选择方法，用于求解具有不完全信息的网格环境中的服务组合。对满足马尔可夫决策过程的服务组合提出了一种支持不完备信息描述的网格服务描述模型，实现了对服务组合整个生命周期的描述。提出了一种改进的Q-learning 算法，动态、自适应地对服务选择中不同选择进行预估，并给出不同情况下的最优选择决策。仿真实验表明了该方法较传统的贪心选择算法具有优越性与实用性。     

基于遗传算法的多性能目标网格服务调度算法

在分析状态图工作流模型的基础上，提出了一种网格环境下多QoS（服务质量）约束的组合服务模型，根据提出的模型归纳出了动态服务调度问题的形式化描述，并提出了一种基于遗传算法的动态服务调度算法进行求解.该算法采用基于服务区域及服务实例个数的编码方式，以组合方案的有效性和组合服务的综合QoS参数的效用值作为适应度函数，从而保证组合服务调度的全局QoS要求.与其它算法进行了比较.实验结果显示该算法是可行和有效的．     

易变信息全局距离最优动态选择算法

Web服务组合问题中数以千计的Web Service的信息可能会随时改变,如何发现这些易变Web Service描述信息（包括服务提供者和服务消费者的描述信息）,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,并及时应用到业务执行流程中。本文设计了一种基于用户需求服务全局距离最优动态选择算法（Dynamic Selection Algorithm with Global OptimalDistance）,用于发现动态调用Web Services来自动生成满足用户所需目标的Web Service组合。     

易变信息全局距离最优动态选择算法

Web服务组合问题中数以千计的Web Service的信息可能会随时改变,如何发现这些易变Web Service描述信息(包括服务提供者和服务消费者的描述信息),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,并及时应用到业务执行流程中。本文设计了一种基于用户需求服务全局距离最优动态选择算法(Dynamic Selection Algorithm with Global OptimalDistance),用于发现动态调用Web Services来自动生成满足用户所需目标的Web Service组合。     

动态网格服务发现模型和算法研究

网格环境中,由于网格服务频繁加入、修改、撤销,使得动态网格服务发现成为一个困难问题.给出一个适用于服务动态发现的二维模型以及基于其上的服务注册、刷新和删除协议,并据此提出动态服务发现算法.算法采取局部集中式和全局分布式服务组织管理与发现机制,将服务功能与服务属性分开匹配,以适应频繁加入、撤出及注册信息刷新的动态服务发现.仿真结果从底层地理区域数目、网格规模、网络繁忙程度、网络动态程度等方面验证了模型与算法的优点及有效性.     

基于服务上下文的Web服务发现机制

服务发现成为Web服务组合研究的重点,为解决服务组合过程中服务发现方法存在动态适应能力不足,提出了一种基于服务上下文的Web服务发现机制.该机制将一种服务本体描述语言OWL-S和一种基于服务上下文的服务发现算法相结合,利用语义描述服务的信息,同时定义了服务上下文信息并进行服务上下文匹配来发现所需服务.实验结果表明,基于服务上下文的Web服务发现机制能够提高服务发现的准确性,具有较好地动态适应性.     

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.     

一种有效的服务资源自动语义标注方法

在服务网格中,分布式网络计算的实现依赖于如何在OGSA下实现服务交互问题的有效解决.为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为网格服务的动态发现和组合提供底层支持.服务语义标注技术满足了上述需求,它提出使用共享域本体中机器可理解的元数据标注服务资源描述.提出了一种有效的服务资源自动语义标注方法,该方法将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注问题,提出了基于机器学习的域标注算法,对实际服务资源的标注实验验证了该算法的有效性.     

ChinaGrid图像处理网格平台中的语义信息服务研究

在网格中要实现更加准确有效的服务发现、查询及其动态分配和替换,需要在语法匹配的基础上进一步实现语义匹配.介绍了在图像处理网格平台上开发的、基于语义的信息服务组件;描述了该组件的设计框架结构,并给出该组件的核心算法即网格服务语义匹配算法的描述.该组件能有效实现对图像处理网格服务的语义查询和工作流构建时的自动语义匹配以及工作流执行中网格服务的动态分配和替换.与传统语义服务匹配算法相比,所提出的网格服务匹配算法显著提高了网格服务的匹配准确度.