基于QoS的Web服务选择方法研究进展

基于QoS的Web服务选择是从功能相同的Web服务中以Web服务的QoS属性为评价指标选出最优服务的过程,其作为语义Web服务领域的关键技术正在蓬勃发展.文章考察了现有的Web服务选择方法,对其进行了归类,分析了各类方法的优缺点,讨论了这个方向的研究重点及未来的研究趋势.     

基于QoS的语义Web服务选择

用XML语言描述的Web服务由于缺乏语义信息而使得服务选择的效率大大下降.将语义网和Web服务相结合,介绍一种能够描述服务语义信息的语言OWL-S,并在此基础上提出一种基于服务质量(QoS)的语义Web服务选择算法.它的基本思想是首先将含有语义信息的服务请求者和提供者双方进行相似度匹配,并记录下所有相似度达到一定要求的服务提供者,然后在这个结果集中进行QoS评价,选择出一个QoS值最大的服务.这样的选择算法使得服务选择的效率和精确度得到提高.     

一种基于QoS的Web服务选择模型

服务质量是面向服务应用中考虑的重要因素之一.对现有的SOA标准模型进行了扩展,提出了一种基于QoS的Web服务选择模型.模型中新增实体提供对QoS的支持,采集服务提供者和服务消费者的QoS反馈信息,以此评估Web服务的质量.在服务选择时,该模型在考虑QoS评价排名的同时,运用滑动窗口策略,分摊系统负载和避免负载抖动现象.仿真实验结果显示了该思想的有效性.     

基于QoS的Web服务选择算法综述*

服务选择算法是影响组合服务的QoS和服务组合性能高低的关键因素。针对近几年来基于QoS的Web服务选择算法的发展状况进行了综述,介绍和总结了当前基于QoS的Web服务选择问题模型,对服务选择策略进行了分类,并对当前的一些典型的基于QoS的Web服务选择算法进行了系统的分析和评论。最后指出了现有算法中的不足之处,展望了该领域的进一步研究方向。     

基于QoS的Web服务发现方法

由于传统的基于关键字和简单分类的Web服务发现机制较少考虑服务质量(QoS),因此不能很好地满足用户的需求。针对该问题,提出一种基于QoS的Web服务发现模型,通过引入QoS代理机制以支持基于QoS的Web服务发布与发现。在此基础上,根据不同用户的QoS需求,提出一种基于QoS的Web服务发现算法。实验结果表明,该算法具有较高的准确率。     

基于QoS的两阶段Web服务选择方法

分析了已有的服务选择方法所存在的不足,根据基于QoS的服务选择方法类型的特点,提出采用QoS属性计算与QoS语义二者结合的方法进行服务选择.通过功能分类、服务相似度比较、QoS排序选择筛选掉大量Web服务,降低了全局算法的计算量,通过最短路径算法进行服务选择克服了局部优化无法考虑全局QoS约束的缺点,达到既满足组合服务中单个服务选择的局部约束条件,又满足组合服务全局约束条件的效果,最终使用户得到相对最优的组合服务.最后通过实例对提出的方法进行了验证.     

基于QoS多目标优化的Web服务组合方法

为了确保在服务组合中获得Pareto最优解集,把服务组合建模为多个服务质量属性同时优化的多目标优化问题,提出了一种依据服务质量属性类型的通用预处理方法,采用多个信息素表和单个启发式信息表的多目标蚁群算法,蚂蚁随机选择一种信息素表建构可行解,每个蚁群周期完成后所有信息素都会蒸发,但每个优化函数只有一个最优解获得信息素增加,经过多过蚁群周期后即可解获得最优解集.实验结果表明,该方法可为Web服务组合提供一种很好的优化方案,具有很高的准确率.     

基于QoS的语义Web服务选择

针对传统Web服务选择方法缺乏语义信息支持,不能满足用户准确需求的问题,将量化的QoS属性作为启发信息,将Web服务组合问题转化为与或图搜索问题,引入AO*算法进行Web服务选择。仿真结果表明,所提方法对于Web服务组合问题是有效的,同时提高了组合效率。     

基于QoS的Web服务选择

设计QoS全局最优的问题模型,然后用遗传算法进行求解,并通过实验对算法进行分析.     

基于人工鱼群算法的QoS全局最优Web服务选择的研究

针对现有的服务选择算法单目标、局部最优等不足,提出基于人工鱼群的Web服务选择算法。首先建立QoS全局最优Web服务选择模型,之后运用人工鱼群算法来求解该模型,可以在有限迭代次数内产生一组满足用户需求的非劣组合服务集。最后通过仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。为解决服务选择问题提供了新方案。     

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本体的Web服务描述和选择机制

随着Web服务数量的急剧增长,如何从大量功能相似的Web服务中选择具有最好的服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务成为研究的热点.提出了一种基于QoS本体支持QoS的服务选择方法,用QoS本体以及相应的词汇来描述QoS数据,基于以上的工作,提出了一种支持QoS的选择机制,将QoS参数的语义匹配度和数值匹配度相结合,利用归一化算法对不同类型的QoS参数取值进行标准化,最后提出了一个公平的,动态的选择机制和相关实验结论.     

基于QoS的Web服务发现技术的研究

为了满足用户对带有Qos约束的Web服务请求的需求,就需要建立一种能够按QOS值进行查询服务的方法.服务的QoS描述具有正和负两个方面的属性,因此如何量化成为一个具有成为查询依据的值成为该问题的的关键.给出一种时服务QoS量化计算的方法,可以把一组具有相同功能服务的QoS的进行量化,并作为用户需求发现的依据,从而为解决基于QoS约束的Web服务发现问题提出了一种有效的方法.     

基于QoS的Web服务选择方法研究新进展*

随着服务计算、云计算技术的迅速发展,具有相同或相似功能但服务质量（QoS）不同的可用服务已大规模部署在互联网上。如何从这些海量Web服务中为服务组合选择令人满意的服务成了一个重要的研究问题,其选择方法是影响组合服务的QoS 和服务组合性能高低的关键因素。为了解决该问题,研究者们已开发了许多服务选择方法以帮助用户选择合适的服务。针对近五年基于QoS的Web服务选择方法的新进展进行了综述。归纳了包括运用Skyline计算、协同过滤、优化算法、多属性决策支持理论和混合方法等一些典型的服务选择方法,讨论了各方法的优势和局限性,并根据当前研究现状,探讨了该领域的发展趋势和未来研究方向和挑战。     

基于UDDI扩展的Web服务QoS模型

在现有UDDI规范中增设QoS认证组件,提出一个Web服务QoS评估模型。定义一组描述Web服务QoS属性分类的tModel,在引入QoS量化概念的基础上,结合QoS认证中心主动监视和服务消费者QoS反馈机制,对UDDI中注册的Web服务QoS进行动态评估和调整,保证了Web服务QoS信息的公平性、可信性和实时性。     

基于贝叶斯决策的多QoS目标的Web服务选择策略

介绍了一种基于贝叶斯决策的多QoS目标的Web服务选择策略。该方法利用贝叶斯决策理论,在用户自己的经验库中进行学习,进而做出更可能让用户满意的选择。这种方法具有理论基础坚实、智能性、动态性的优点。     

基于QoS与可信度融合的Web服务选择机制研究

随着Web服务的快速发展,大量相似的Web服务功能发布至Internet。为从Web服务集合中过滤出请求者需求的Web服务,探讨了一种基于QoS与可信度融合的Web服务选择机制。针对Web功能相似的复杂性,剖析了目前选择机制中存在的局限性,借助对服务可信度的综合评估,通过第三方的服务质量监控数据,从主观和客观两个方面评价Web服务选择,基于QoS监控、目标消费群、服务质量评估与评价反馈模型,提出了基于QoS与可信度融合的Web服务选择模型。仿真实验结果验证了该模型既可适应动态变化的环境,又可保证真实的服务质量,克服了评价标准的个体差异性。研究结果表明,提出的服务选择方法是可行与可用的。     

基于QoS的语义Web服务选择框架

服务质量（QOS）成为动态选择满足用户需求的Web服务的关键因素。然而目前Web服务的QoS信息描述缺乏语义性,且Web服务的选择还不能做到完全自动化。文章提出一种Web服务的QoS本体结构,并在此QoS本体和原有的语义Web服务的基础上提出基于QoS的语义Web服务选择框架（QSF4SWS）。研究表明,该框架不仅增强了Web服务QoS描述的语义性,而且还能够实现Web服务的动态发现与自动选择。     

基于QoS的启发式语义Web服务自动集成规划

基于OWL-S的Web服务语义描述,提出了基于QoS的启发式Web服务自动集成规划。把Web服务自动集成问题转化成状态空间搜索问题,通过利用模糊集设计了合成Web服务的QoS评估方法并据此设计了基于QoS的启发函数,最后提出了Web服务规划引擎的没计方案。规划产生的集成计划不仅可以在功能上实现目标,并且在服务质量上满足用户的要求。     

一种基于QoS约束的Web服务选择模型

针对Web服务质量(QoS)评价结果准确性较低的问题,提出了一种新的基于QoS约束的语义Web服务选择和排序模型,引入诱导有序加权平均算子(induced ordered weighted averaging operator,IOWA),充分利用服务的历史QoS信息来对各QoS属性值进行预测,并依据属性的信誉值分配发...