支持QoS保障的可信服务组合调度算法

随着分布式服务组合技术的迅速发展和广泛应用,大多数服务组合调度算法仅考虑性能QoS,已难以满足应用需要,服务实例可能是带有不确定性或恶意性的,对整个服务组合QoS性能有较大的影响.提出一种支持QoS保障的可信服务组合调度算法,该算法首先利用Dempster-Shafer理论、Shapley熵和Pignistic概率转换理论,提出一种服务实例的可信评估模型,然后利用此评估结果对传统服务组合调度算法进行改进得到该可信算法.仿真实验结果证实该可信算法可以有效地提高服务组合调度的成功率和QoS性能.     

计算服务网格中基于服务聚类的元任务调度算法

在尊重网格资源本地调度策略前提下,提出一种基于云模型的动态服务能力评估方法;根据动态性能评估尺度对服务进行聚类,提出了一种基于PSO的自适应的服务动态聚类方法,将提供相同或相似QoS的服务划分到同一个服务簇中,从而缩小了任务调度的问题规模;基于服务动态聚类提出了一种元任务调度算法,理论分析该算法降低了不聚类调度算法的复杂度.实验结果表明本文提出的调度算法在时间复杂度与用户QoS保障方面优于以前提出的调度算法.     

一种基于信任的服务组合方法

为解决动态网络下进行可信的Web服务组合问题,该文提出一种基于信任的服务组合方法。该方法首先引入了信任评估机制,构建了基于QoS的服务组合的信任模型;基于该模型设计多约束条件下的基于信任的服务组合方案,采用粒子群算法进行优化求解。应用实例与分析表明了该方法能够提高组合服务的可靠性与成功率。     

支持组合服务QoS动态优化的服务总线

面向服务的体系结构SOA已经逐渐成为应用软件系统集成的主流技术。服务总线在构建SOA基础架构中起着关键作用,如何根据服务QoS进行动态优化是服务总线中的重要研究课题之一。SOARBus是一个支持QoS动态优化的服务总线,SOARBus实现组合服务请求动态调度算法和QoS感知的组合服务动态调整算法,使其能够根据引擎负载按照负载均衡原则对组合服务请求进行动态调度和以及在组合服务执行期间根据QoS对组合服务进行动态调整。     

基于改进蚁群算法的服务组合优化

为进行服务组合优化及适应服务组合优化过程中Web服务的动态性、不稳定性以及多种QoS属性限制等问题,提出一种多信息素动态更新的蚁群算法MPDACO,包括MPDACO局部优化算法和MPDACO全局优化算法,该算法基于建立的服务组合模型,在基本蚁群算法基础上进行研究和改进,可以适应服务组合优化过程中发生的服务无效以及服务中QoS变化等情况.另外,为使算法能较快地收敛于最优解,在实验基础上对蚁群算法策略进行了改进.为验证以上算法的有效性,在一个旅游领域的服务推荐系统中对算法进行了仿真实验,实验结果表明文中提出的算法较基本蚁群算法及一种应用于服务选择的遗传算法有更好的性能.     

一种基于区分服务的嵌套队列调度算法

现有队列调度算法只能满足某一种特定类型业务流量的服务质量(QoS)需求,无法广泛支持多种类型业务流量。为此,提出一种基于区分服务的嵌套队列调度算法。将现有队列调度算法通过嵌套模型进行组合,并根据该嵌套模型进行队列调度,从而为多种类型业务流量提供均衡的QoS保障。仿真结果表明,该算法能够满足不同类型业务流量的QoS需求,其各项性能指标所达效果与最优效果的差距较小,并且在多种类型业务流量的支持方面比现有队列调度算法表现更好。     

一种工作流环境下能耗感知的多路径服务组合方法

当前,服务组合方法只考虑组合服务QoS的优化而不考虑组合服务的能耗优化.针对这一问题,文中首先根据不同情况提出了两种服务能耗模型;其次在基于工作流的服务组合环境下,提出了一种能耗感知的多路径服务组合方法 EAMSC.该方法对服务组合的能耗优化问题进行了数学建模,并提出了一种基于启发式的多路径服务组合算法,该算法包括两个部分:一是组合服务的可行路径查找,即在满足端到端QoS约束的前提下找出若干条可行的服务组合路径;二是请求速率的分配,即在可行的服务组合路径上依据服务能耗模型分配请求流量以降低组合服务的总体能耗.最后,仿真实验结果表明:能耗感知的多路径服务组合方法与传统的服务组合方法相比,能够在保证端到端QoS约束的基础上有效地减少组合服务的总能耗.     

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。     

一种可信的服务组合QoS保障机制

针对目前服务计算模型中对应用的可信性支持不足,提出并设计了一种基于虚拟服务的服务可信性保障机制.组合服务中的各个任务环节由虚拟原子服务完成,通过对应用的QoS规划、服务组合以及资源调度方法以满足虚拟原子服务可信需求,进而保障组合服务的可信特性.经过实验验证,该机制可有效保障组合服务的可信QoS要求.     

基于信任QoS增强的网格服务调度算法

针对目前服务网格资源管理中存在的信任机制与调度机制分离的缺陷,基于网格信任模型与信任效益函数,讨论了信任QoS增强的计算服务调度问题．分析传统调度算法的缺陷,提出了基于信任关系的网格服务调度算法．该算法在保证服务性能Qos要求的同时兼顾信任QoS的要求．对基于信任关系的网格服务调度算法性能进行了多角度分析和大规模仿真实验．结果表明:该算法较传统的基于性能QoS的调度启发式和另外两种基于信任Qos的调度启发式而言,不仅具有较优的平均信任效益、总信任效益和较小的最终服务期,而且在失效服务数和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能．     

基于QoS的卫星信息应用链服务调度方法

服务调度问题是卫星信息应用链功能结构设计完成之后必须解决的问题．在卫星信息应用链服务调度问题的相关概念进行描述之后,提出了卫星信息应用链的服务质量参数体系,为链的性能评价和服务选择提供了依据,并在此基础上建立了卫星信息应用链的服务调度问题的数学模型,提出了一种基于GA的服务调度算法．实验结果表明,本文所提出的服务质量参数体系能有效解决应用链性能评估问题,基于QoS的卫星信息应用链服务调度方法可行性较强．     

基于QoS的P2P网络服务组合的算法

现有的P2P网络服务缺乏服务质量保证,很难应用于商业领域.将服务质量属性引入P2P网络服务,提出了P2P网络中服务组合模型,并且给出一个基于服务质量的P2P服务组合计算方法.然后提出一种拉格朗日松弛法算法,给出了满足用户服务水平协议的服务组合求解步骤.实验结果表明,提出的拉格朗日松弛法求解P2P服务组合计算的模型有良好的时间性能.     

基于动态匹配网络的制造服务组合自适应方法

云制造（cloud manufacturing,CMfg）模式下,制造任务和制造服务都处于动态变化的环境中,制造服务组合的动态适应能力问题亟待解决.针对这一问题,以制造任务和制造服务的匹配关系为基础,构建了制造任务-制造服务动态匹配网络（dynamic matching network,DMN）理论模型,在此基础上提出了一种三阶段的制造服务组合自适应方法（three-phase manufacturing service composition self-adaptive approach,TPMSCSAA）.第一阶段通过负载队列模型对QoS进行动态评估,以负载和动态QoS为优化目标,将最优制造服务组合问题转化为制造服务网络中最短路径的搜索,实现制造服务的动态调度;第二阶段对不同类型的制造任务和制造服务变更进行实时获取,同步更新制造任务网络和制造服务网络;第三阶段触发动态调度算法,完成动态匹配边的重构.最后,通过对电梯设计服务组合的实验仿真,验证了方法的可行性和有效性.     

QoS可信的服务组合技术研究*

现有基于QoS的服务组合方法通常假定QoS数据可信,然而这种假设很难保证,虚假的服务对于服务组合实现的影响常常是致命的。针对该问题,提出一种考虑QoS可信的服务组合方法。分析了QoS来源,建立了相应的系统结构,划分了信任级别,根据社会交往方式量化了直接经验和间接经验在可信判断中的作用,并以此构建QoS的计算模型,设计了相应的算法。最后,通过仿真实验,将考虑可信的服务组合方法与未考虑可信的传统组合方法进行了比较,前者体现出明显的优越性,从而表明提出的方法在性能和执行效率上是可行的。     

QoS Requirement Generation and Algorithm Selection for Composite Service Based on Reference Vector

Under SOA (Service-Oriented Architecture), composite service is formed by aggregating multiple component services together in a given workflow. One key criterion of this research topic is QoS composition. Most work on service composition mainly focuses on the algorithms about how to compose services according to assumed QoS, without considering where the required QoS comes from and the selection of user preferred composition algorithm among those with different computational cost and di?erent selection resu...     

网格环境下一种可调目标的启发式调度策略

针对网格环境下不同类型的任务执行时间相差较大的问题,提出了基于任务平均执行时间的忍耐度的概念,重新构造了启发式规则,体现了任务QoS的要求;并将这种服务质量的需求与任务完成时间相结合,给出了一个可调节的局部目标函数,实现了一种基于任务完成时间和任务服务质量的启发式调度算法OA-Sufferage;最后,给出了服务率(service ratio)的概念和定义,定量地衡量任务得到的服务质量.实验结果表明,该策略优先调度那些等待时间相对于执行时间较大的任务,提高了任务的服务率;而且可以通过调节局部目标函数中的偏好因子(preference factor),追求任务完成时间和QoS的不同目标,更加适合开放复杂的网格环境.     

一种新的基于HCCA的流量调度算法

IEEE802.11e中MAC协议传送方式采用了混合协调功能(HCF),其中混合式协调控制信道访问(HCCA)是基于集中轮询方式接入业务,它提供了参数化的QoS接入,着重讨论变比特率数据流的接入控制,提出了一种新的根据网络的实际流量、动态调整服务间隔和传输机会,来灵活地分配网络资源的算法.仿真结果表明,该算法能有效提高网络的吞吐量和降低丢包率,大大提高系统性能.     

一种提供延迟保证的多级FIFS队列包调度算法

包调度算法是提供服务质量保证的一个重要部分.传统的每流区分的包调度方法通常不能支持较好的扩展性,不适应当前网络带宽的迅速增长.而非每流区分的方法又不能提供每流的服务保证.动态包状态(dynamic packet state,简称DPS)方法提供了一种在无须维护每流状态下提供保证服务的方法,该方法在保证服务质量的同时大大提高了扩展性.但是它仍然需要每包的调度,其复杂度和包的数量有关.在DPS的基础上提出了一种用多级FIFS队列提供延迟保证的包调度算法,并给出了该算法实现服务保证的约束条件.理论分析和仿真实验结果都表明:该算法可以实现常数时间的包调度复杂性,同时具有和DPS同样的延迟性能.     

一种优先满足最小服务需求的动态网格资源调度算法

资源调度问题是网格研究必须解决的关键问题之一。目前,围绕着网格中的资源调度算法,国内外已做了大量的研究工作,先后提出了各种静态和动态调度算法。本文针对目前网格调度机制存在的问题,介绍了一种新的网格调度技术--优先满足最小服务需求的动态网格资源调度算法。该调度算法优先满足现有任务对资源的最小要求,从而减小小单个任务的等待时间。实验结果表明,该方法不但可以有效减少单个任务的延迟,而且在任务的吞吐率及CPU效率方面都比较好。     

求解Web服务组合QoS优化的多属性决策及自适应遗传算法

随着面向服务计算(Service-oriented Computing,SOC)的不断发展,基于服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务组合研究成为了必然趋势。鉴于QoS属性的多维性及相互矛盾性,提出将基于QoS的Web服务组合优化问题转化为多属性决策问题进行求解。采用折中系数 对每个组合服务实例到正负理想点的距离进行累加求和,最终得到一组最优服务排序结果,用户可以根据自身偏好进行选择。传统的多属性决策方法无法有效地处理大规模的组合服务搜索空间,因此,为了有效地解决Web服务组合优化这一NP难题,提出一种结合多属性决策方法和自适应遗传算法的新型优化算法来解决该问题。实验采用真实的QoS综合服务数据集进行验证,实验结果表明,该方法能够在较短时间内找到全局近似最优解,且解集的排序结果接近于实际的最优服务排序。同时,该方法对于解决大规模的Web服务组合优化问题具有良好的可伸缩性。