面向用户服务质量需求的服务选择方法研究

服务选择问题是服务组合中的一个关键问题,尤其在服务选择时应充分考虑服务质量因素。该文研究了基于用户服务质量需求的服务选择方法,通过对各项QoS(quality of service)因素分别加权,将面向用户服务质量需求的服务选择问题转化成单目标优化问题。在充分考虑服务实际质量和用户主观需求的基础上,给出了QoS组合权重的计算模型;并在候选服务集的基础上,依据用户的服务质量需求,定义了用户满意度函数,进一步利用遗传算法解决服务选择问题。实验结果表明,文中提出方法具有明确的用户需求指向性和选择灵活性,能够最大程度上满足用户需求。     

基于本体和QoS的面向敏捷供应链知识服务匹配研究*

为了加强面向敏捷供应链的知识服务的服务描述信息的机器可理解性,提高用户需求和服务能力之间功能匹配的准确性,在总结和分析相关服务发现和匹配算法的基础上,提出了一个基于扩展OWL-S和服务质量QoS的知识服务描述模型。提出一种基于本体计算语义相似度的方法,利用此方法实现服务的功能性匹配。最后用一个服务匹配实例说明了该匹配算法在充分考虑用户需求方面的有效性。     

QoS全局最优的多目标Web服务选择算法*

针对现有方法的不足,提出一种基于QoS全局最优的多目标动态Web服务选择算法。在给出动态服务组合模型的基础上,以“抽象服务规划”为输入,以用户的非功能性需求为全局约束,将动态服务选择问题转换为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题;利用多目标蚁群算法,多个目标函数被同时优化并产生一组满足约束条件的Pareto优化解。通过运用实验与基于多目标遗传算法的Web服务选择算法进行对比,证明了该方法的可行性和有效性。     

线性结构组合服务路由问题研究

针对基于服务覆盖网络的线性结构组合路由问题(LCRP),以负载均衡作为优化目标,将用户对组合服务的功能需求和服务质量需求作为约束条件建立优化模型,利用分层的思想和改进的蚂蚁算法AA_LCRP求解该模型。仿真实验结果证明,该模型的组合服务请求成功率较高,组合服务路径较短,AA_LCRP算法求解性能较好。     

用户QoS需求导向的服务演化选择策略

服务型软件以其特有的优点被广泛应用,而面向QoS服务选择问题的解决能更有效地推动服务的普及。组合服务的演化性要求在服务发生演化时,从具有相同功能的候选服务中选择满足用户QoS需求的候选服务。为了在满足用户QoS需求的情况下选择最优的服务,基于遗传算法,提出一种用户QoS需求导向的服务演化选择策略。通过淘汰不满足用户QoS需求的候选服务,快速排除不符合需求的服务,并最终选择符合用户QoS需求的服务组合。实验结果表明,用户QoS需求导向的服务演化选择策略能够较优和较快地解决服务组合选择问题,并保证用户QoS需求,为服务选择提供一种新的方法和思路。     

支持服务关联的组合服务选择方法研究

在面向服务的应用中,服务集成商通过选择已有服务并对这些服务进行组合,为其消费者提供增值(value-added)服务.然而,现有的组合服务选择模型中,各可选服务被认为是相互独立的,可选服务的服务质量独立于其他服务.而在实际的面向服务应用中,可选服务的服务质量往往依赖于其他可选服务,现有组合服务选择方法无法应对这种普遍存在的场景.文中提出了一个支持服务关联关系的QoS描述模型,用于刻画可选服务的服务质量对其他可选服务的依赖关系,并给出该QoS描述的自动生成方法.在此基础上,提出了支持服务关联的组合服务选择方法,包括基于整数规划求解最优解的组合服务选择方法和基于启发求解次优解的组合服务选择方法.通过实例分析,体现了文中方法具有良好的适用性.对比实验结果表明,文中基于整数规划方法获取的组合服务QoS明显优于同类方法;并且,文中基于启发式方法能够高效地获取较优组合服务QoS.     

边缘计算环境中基于规划图的服务组合修复方法

在云计算和边缘计算环境中,通过提取和组合可用的服务以满足用户需求已成为常见的做法.然而,当前的方法难以应对由于用户需求变化或外部环境变动导致的组合失效问题.为了应对这一挑战,提出一种边缘计算环境中基于规划图的服务组合及其修复方法.首先,结合移动路径模型和规划图方法完成服务组合过程,通过规划图的构建可以有效地评估和选择适合用户需求的服务组合.当服务集合发生变化或用户目标更改时,能够在现有的规划图基础上生成新的解决方案,以满足用户的需求.这种修复方法能够实时适应云边环境中的变化,提高系统的灵活性和可靠性.经过实验测试发现,所提出的修复方法相较于重新规划具有更好的性能表现,并验证了修复方法在组合失效问题上的有效性和实用性.     

基于用户的Web服务FRC评估选择模型

Web服务非功能属性评佑是服务选择的重要前提,而目前的服务评佑方法没有根据各非功能属性内在特征进行其属性值的评估,也没有考虑用户对多个属性的复杂需求,无法有效地选择出真正满足用户需求的最佳服务。因此从用户角度出发,提出了基于用户的Web服务FRC评佑选择模型,模型考虑了用户对各个属性的需求,并根据非功能属性隶属的不同数学性质,将隶属度的概念、模糊评判理论、概率统计方法和TOPSIS多属性决策法应用于模型,建立了模糊性子模型F和随机性子模型R,最终通过确定性子模型C综合评估来实现服务选择。仿真实验结果表明,该模型能较好地根据用户需求有效实现服务选择。     

智慧城市中QOE感知服务组合策略的研究

无线传感器的发展和物联网技术的应用,配有物联网的设备正以一种全新的“智能终端服务”的形式进入人类生活,要想在复杂冗余的物联网环境中寻得满足不同用户需求的服务,需要考虑服务组合的概念。为此,在对传统服务组合研究方法深入分析的基础上,提出了智慧城市的服务组合选择策略。首先根据物联网应用服务的多样性,通过改进蚁群算法获得用户对服务的偏好顺序,然后使用层次化QOE评价模型量化客户体验质量,进而选出最优服务组合提供给用户。根据提出的服务组合策略,给出服务选择具体的实施流程,通过仿真模拟表明基于改进蚁群算法的服务组合策略在服务选择问题上具有一定的推广价值。     

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。     

基于云模型的不确定性QoS 感知的Skyline 服务选择

由于传统QoS感知的Web服务选择方法无法保证服务选择的可靠性和实时性,提出了一种基于云模型的不确定性QoS感知的Skyline服务选择方法.该方法首先通过云模型计算QoS的不确定性,然后采用Skyline计算提取Web服务中的Skyline服务,剔除冗余服务,最后采用混合整数规划在Skyline服务中进行服务选择.在公共有效数据集和合成数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够为用户提供可靠、快速的服务选择.     

基于Web服务的敏捷供应链数据交换技术研究

分析了基于Web服务的敏捷供应链信息系统集成框架,在此基础上讨论了基于统一数据规范实现数据交换的流程,提出了基于Web服务的数据交换平台模型。并指出了应建立敏捷供应链信息数据交换规范,以便实现数据交换平台,完成企业间的数据交换,从而方便敏捷供应链的动态集成。     

基于Web服务的敏捷供应链数据交换技术研究

分析了基于Web服务的敏捷供应链信息系统集成框架，在此基础上讨论了基于统一数据规范实现数据交换的流程，提出了基于Web服务的数据交换平台模型。并指出了应建立敏捷供应链信息数据交换规范，以便实现数据交换平台，完成企业间的数据交换，从而方便敏捷供应链的动态集成。     

基于次优服务选择策略的集群服务运营研究

服务系统作为支撑集群式供应链运营的公共服务平台（服务的发现,选择,匹配以及组合）,其良好的运营模式是供应链成功实施的前提。针对服务系统运营中最优服务选择策略易导致集群中企业服务资源利用率低而引发集群产生恶性竞争问题,提出了一种基于次优服务选择的服务系统运营策略,并结合应用背景知识,通过采用计算实验、Agent建模方法建立了集群式供应链服务系统运营演化仿真模型和评估方法,在repast仿真软件对最优和次优两种服务系统运营策略进行仿真评估比较,结果表明,基于次优服务运营策略更有利于集群和服务系统保持健康良性的发展。     

Web 服务选择中信誉度评估方法

在开放的Web服务环境中,由于无法保证用户使用服务后给出的反馈等级是真实可靠的,导致服务的信誉度评估结果与实际值存在较大偏差,进而服务选择失败率较高.为了克服上述问题,提出了一种用于Web服务选择的信誉度评估方法.该方法的主要思想是,通过反馈核查、校正和检测这3个信誉度评估模块对服务的信誉度进行评估.仿真结果表明,所提出的方法不仅有效提高了信誉度评估的客观性,还显著减小了服务选择的偏离度.     

面向可信服务选取的基于声誉的推荐者发现方法

为了满足开放系统的高度动态性,特别是系统在线演化对服务评估高效性提出的要求,提出了一种基于声誉的推荐者发现方法,首先引入一个相关因子量化不同上下文中的推荐信任关系,得到信任可传递空间,然后应用信任子网分割算法得到评估发起者的可信推荐者群,最后通过主体群内的信任传递与迭代计算,确定具有高声誉值的推荐信息源.初步实验结果表明,该方法有助于在保证推荐信息准确性基础上减少信息收集中的网络资源消耗,从而有效提高可信服务评估的效率.     

一种MAS构件知识复用动态演化模型

为提高企业的知识利用效率,增强企业创新能力,针对企业现有知识和系统,提出将企业知识管理的业务逻辑与知识处理事务分开,建立了基于多智能体和构件知识的知识复用模型,设计了知识管理业务逻辑的规则模型和智能体的活动行为模型,讨论了基于多智能体的规则协调模式,有效地支持知识的动态复用和知识使用过程的动态重组,增强知识管理系统的分布式处理能力和规模可扩展能力.在分布式构件库系统中,智能体通过协作联合完成任务要求.每个智能体拥有自己的知识库,并且具备学习能力,能够更新其知识库以保持执行结果的有效性.     

一种基于服务关系与效能的Web服务选择方法

当前Web服务选择是一个研究热点,很多研究人员提出根据用户对QoS（Quality of Service）属性的偏爱,把指定属性权值计算QoS属性综合值作为服务选择依据。实际应用中,用户对服务的偏爱是主观的,在多备选服务,多QoS属性参照的条件下主观性被进一步放大,会导致所选择的服务并不是最适合的。同时,服务之间在社会层次的相互关系并未在服务选择中被考虑。针对上述两个问题,文中首先设计了Web服务选择二维度量属性模型,引入了社会域的服务作用关系;其次通过QoS约束条件排除不满足用户要求的服务;最后设计了一种基于服务效能偏爱的服务选择方法,并通过实验数据验证了该服务选择方法的可行性、有效性和客观性。     

一种考虑QoS数据可信性的服务选择方法

随着Internet上功能相似的Web服务的逐渐增多,在运行时刻基于服务质量(QoS)对Web服务进行查找和选择已成为研究热点.现有的基于QoS的服务选择方法通常假定服务提供者和使用者给出的QoS数据都是真实可信的,然而这一假设在实际中往往很难保证.为此,提出了一种考虑QoS数据可信性的服务选择方法.方法从QoS数据来源的角度对质量属性进行分类和计算:对于数据来自服务提供者的质量属性,使用以往运行数据统计,对提供者的QoS数据进行修正;对于数据来自服务使用者的质量属性,通过计算用户间以往反馈的相似程度权衡不同QoS反馈数据的可信程度.对此给出了实现框架,并通过一组模拟实验说明该方法能够有效地削弱不可信的QoS数据对服务选择的影响,增强了Web服务选择结果的准确性.     

需求波动对集群供应链服务系统演化影响研究

由于市场需求波动会对供应链双方决策及服务系统稳定性产生影响,导致企业集群不稳定,影响集群式供应链的实施与运营。针对市场需求波动下,如何维持服务系统良好的稳定性,提升供应链的整体绩效,提出了一种服务系统演化仿真模型。该模型通过Agent建模技术构建“采购-供应”二级供应链环境,将服务系统纳入到该环境中进行演化,在演化中采用“计算实验”方法对市场需求参变量调控,最后在Repast平台上对服务系统的稳定性进行动态模拟分析。实验结果表明,该仿真模型在市场需求波动对服务系统稳定性分析方面具有较好的效果。