基于QoS的网格服务选择优化机制

在网格服务发现和选择过程中，如何根据请求方（用户）对服务质量的需求，以及网格QoS的动态变化选择网格服务是一个重要问题。该文基于请求方（用户）对不同网格服务QoS赋予的权重不同以及容忍度不同，提出了网格服务选择算法，从而使得请求方（用户）获得的网格服务的性价比最高。     

网格工作流中基于商品市场的服务选择

服务选择是网格工作流的重要环节。针对现有Web服务组合方法对服务质量（QoS）贪婪索取而不利于网格资源有效利用的问题,提出基于商品市场的"按需"网格服务选择方法：根据面向工作流全局的评价模型,以服务使用者需求为约束条件,将服务选择建模为0-1多维背包问题;并引入经济学中的"价格-供需关系"改进了服务选择模型。仿真实验表明：基于商品市场的服务选择均衡了系统负载,有利于网格资源的高效利用。     

一种基于QoS的网格服务选择机制

开放网格服务体系结构OGSA提出了网格服务的概念,为网格资源的虚拟化管理给出了一条有效途径。当前网格系统对于网格服务的支持主要集中在服务的功能发现与调用部分,缺乏对服务的非功能属性的管理支持。服务的非功能属性如服务的响应时间、价格、可靠性等对于用户来说非常重要,体现着用户对网格服务的QoS需求。基于QoS的服务选择机制能够对网格服务的QoS模型进行管理和度量,对于用户提出的QoS需求,服务匹配算法能够为用户选择满足需求倾向的服务。     

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。     

一种评价网格服务质量的指标体系

网格服务是服务网格的基础。网格服务能否满足用户需求是成功建立服务网格的一个关键因素。对网格服务进行正确的评价,以遵选出高质量的网格服务很重要。根据用户需要,建立了一套评价网格服务质量的指标体系,分别对网格服务的各个参数以及整体质量进行量化。并针对可能存在的非准确性评价进行有效控制,从而最大程度上保证能够客观评价并为用户合理选择网格服务。通过一个实例详细阐述了评价方法。     

一种评价网格服务质量的指标体系

网格服务是服务网格的基础.网格服务能否满足用户需求是成功建立服务网格的一个关键因素.对网格服务进行正确的评价,以遴选出高质量的网格服务很重要.根据用户需要,建立了一套评价网格服务质量的指标体系,分别对网格服务的各个参数以及整体质量进行量化.并针对可能存在的非准确性评价进行有效控制,从而最大程度上保证能够客观评价并为用户合理选择网格服务.通过一个实例详细阐述了评价方法.     

一种网格服务的质量描述方法和服务匹配策略

面向服务的网格系统需要有充分的服务质量(QoS)支持,比较QoS参数进行网格服务发现与选择,尽快达成服务的匹配,是保证用户QoS需求的有效方法。为描述网格服务的质量需求,该文定义了网格服务的基本QoS参数,提出了网格服务质量数SQN的新概念,用于度量网格服务的整体量化特性。在此基础上,提出了相应的服务匹配策略和价格确定模型,加快网格服务匹配的过程,保障用户服务质量,并作了较深入的分析与讨论。     

基于QoS的网格错误处理服务选择模型

在检测到错误发生的情况下,错误管理服务如何针对实际的不同网格应用程序,选择恰当的错误处理服务,是保证可靠网格容错能力的一个关键问题.针对网格计算环境下的错误处理需求,提出一种基于服务质量QoS的错误处理服务选择模型.在分析网格错误处理的相关背景及需求基础上,给出几种常用错误处理技术的形式化定义,提出相应的服务质量标准;将基于QoS的错误处理服务选择问题抽象为多属性决策问题,建立相应的决策模型.     

网格服务环境下的全局最优服务选择模型研究

在大量相似服务共存竞争环境下,面向服务质量的Web服务选择成为研究热点.已有的服务选择方法通常假设同一时刻请求某种功能服务的请求者只有一个,并为其选择一个局部最佳服务.然而在网格服务环境下,同一时刻存在相对固定数目的多个服务提供者和多个服务请求者,要使网格服务资源利用率达到最优,需要进行整体规划,制定最优选择方案.本文利用层次分析法计算出请求者对各服务的QoS满意度与服务信任的满意度,将二者结合起来,计算出综合满意度,并基于综合满意度进行0-1整数规划,建立全局最优网格服务选择模型.最后,通过仿真实验,验证了该方法的有效性.     

一种基于历史信息反馈的动态服务资源选择模型

针对真实服务网格环境中资源的不确定性，如CPU、网络的负载、安全性和动态性，提出了一种动态选择网格资源的技术——基于历史反馈的动态资源选择模型。该模型利用服务的历史执行信息自适应调整预测模型，并在考虑了网格环境中资源的实时性、安全性和不确定性的基础上，进行资源的反馈选择，最后将服务请求提交到整体性能较优的节点上。     

一种基于ATN的网格服务选择模型

网格服务组合可以将现有的单个服务组合成复杂的服务或者应用,而网格服务组合的关键在于对单个服务的选择.提出一种基于ATN的网格服务组合二级信任ATN-CTT模型和算法.该模型上层对应于服务组合信任模板(SCTT),下层对应于SCTT中每个节点的可选择服务.每类待选的服务依据其信任度值组成信任矩阵,按照信任矩阵中信任度值产生服务组合信任模板,依据ATN的访问控制策略来使用信任模板中对应的服务.实验证明了这种模型的有效性和服务组合路径的稳定性和可靠性.将已有的信任机制和ATN结合起来,能够解决在网格动态环境下陌生主体间的安全访问控制问题和服务选择问题.     

基于本体的禽流感科学数据网格的资源描述

提出一种使用本体描述禽流感科学数据网格中有效资源的方法,使用户获得期望的操作,以形成通用领域词汇的资源描述的语法和语义.然后,针对网格面向服务的体系结构,构建一个基于本体的网格服务.这样,用户和应用程序之间通过基于本体的服务直接交互,改善了对资源的选择和使用,提高了网格资源和服务的访问透明性.     

网格环境下基于本体的资源描述

该文首先介绍本体的概念并分析本体在应用领域的重要作用,然后针对网格环境中的资源描述和选择问题,构建了能够精确描述网格资源信息的本体,并利用构建的本体创建了网格服务,方便用户和应用程序之间利用基于本体的服务实现直接的互操作,提高了网格资源的可利用率。     

基于自适应微粒群算法的网格工作流调度

服务网格是一个通过组合网格服务为用户提供强有力的各种服务的系统,其中网格服务遵循OGSA的标准.网格服务工作流调度的关键在于如何在应用程序运行过程中能动态地根据当前系统中基本服务的情况,组合出满足用户需要的服务.提出了一种自适应微粒群优化算法用于服务感知的Web服务选择,其中引入了一个特殊的速度变异操作来增强空间搜索的有效性,并融合了遗传算法杂交与变异.它不仅能很好地满足组合服务的需求,而且能更有效地进行全局搜索.仿真试验显示对于具有全局Qos约束条件的Web服务选择在执行效率上自适应微粒群优化算法明显优于其它混合遗传算法(如种群多样性控制遗传算法).     

基于主观逻辑理论的网格信任模型分析

网格环境下如何为应用程序选择可靠的服务是一个关键问题.借鉴人类社会建立推荐信任模型的方法,提出以服务提供的服务质量属性为参考元素,引入基于服务质量的偏序关系建立基本可信度函数,考虑不同网格结点之间的历史交互信息中的不确定性,将历史交互信息转化为结点之间的推荐偏好意见,并采用衰减算子和融合算子综合来自不同网格结点的推荐信息.针对服务选择时产生的负载不均衡的现象,采用轮盘赌的方法进行服务选择.最后分析和仿真实验证明该模型的有效性.     

动态服务组合中资源选择的研究与实现

在面向服务的网格中,需要按用户请求动态地根据当前系统中服务的状况,组合出满足用户请求的服务组合。目前,当存在多个服务提供者提供相同功能的服务时,如何动态选择合适的服务却很少被论述,而且真实网格环境中的不确定性(如Cpu、网络的负载)也很少考虑。如何选择最合适的服务所在的资源,是服务组合中必须要考虑的。在分析动态服务组合的基础上,设计了一种动态选择资源的方法。并利用GT4中工厂设计模式给出其实现方式。该设计考虑了网格环境中资源的安全性和不确定性因素,比如资源经常失败,以及Cpu和网络的负载等,从而最大程度地提高服务执行的可靠性和高效性以及均衡系统负载。     

基于历史记录的网格服务评估模型

在面向服务的网格环境中,服务提供方在UDDI中注册服务类型和服务性能参数.用户查询所需服务时,需要基于可信的标准进行选择.在以往的选择过程中,用户根据服务提供方提供的服务性能参数进行选择.在双方不可信的情况下,网格环境无法保证服务提供方能够有效地完成服务.本文引入信誉度和策略集的概念,在此基础上建立评估模型对服务提供方的信誉度进行评估,并动态更新服务提供方的服务性能参数.实验表明此模型为用户提供了一种更为可信的服务选择标准.     

基于SOA的动态服务集成与调度网格模型

针对在动态分布的网格环境中实现服务组件的动态选择和集成问题,提出基于SOA动态服务集成与调度系统DISS。引入组态和动态重构思想,给出DISS实现框架和方法,使网格应用的组态可以动态调整,实现服务组件的动态绑定,对该系统进行建模和原型实现,为建立面向服务架构的网格应用提供新的设计思想和实现方法。     

移动Agent在网格中的路径优化算法研究

用移动Agent作为访问网格服务的任务载体,代表服务或者应用程序在各种网格服务间智能地移动,能充分发挥移动Agent的优势,达到提高效率、减少开销的目的.因为网格环境具有自己的特点,因此提出了动态市场旅行商问题（TSP）模型来充分描述移动Agent在网格环境中行为方式,以及移动Agent在该模型中的路径优化算法,这对于指导不同类型移动Agent在网格中的路径选择是很有实用价值的.     

一种基于UDDI支持网格服务的元信息管理机制

随着网格技术的提出,能够快速、准确地查找性能最优的网格服务并对其状态进行实时监控显得尤为重要.文中对现有UDDI系统的查询方式、存储形式和安全等方面进行了改进,建立一个基于层次的支持网格服务的元信息管理机制,来管理网格服务的发布、发现以及信息监控与更新.在此基础上探讨了利用语义信息和服务质量评估信息来智能化地选择功能最匹配、性能最优服务的解决方案.