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。     

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。     

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。     

一种多参数的Web服务选择方法

随着服务计算的快速发展，如何快速而准确地找到最优的Web服务组合是众多挑战中最重要的一项。提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型（HMM）的服务选择方法。该方法使用服务质量（QoS）参数去区分具有相同功能的Web服务，并且选择一组最优的Web服务来执行用户请求。通过考虑两个QoS参数-吞吐量和响应时间，该方法能够解决根据设定的阈值来衡量Web服务质量的问题。通过构建的模型和算法，方法能够选择出最优的Web服务以满足用户的需求。仿真实验验证了所提出的方法是有效的。     

基于QoS的光网络路由选择算法的研究

满足数据业务QoS是网络发展的必然要求,现行数据疏导技术更多考虑是提高带宽利用率,对QoS中其他指标如时延、丢包、吞吐量等研究甚少。提出了基于QoS的路由算法是在现有理论基础上综合考虑了QoS的其他指标。算法测试结果表明,主/备用LSP的路由选择更好地满足了数据业务的传输需求。     

基于QoS的动态Web组合服务选择方法

QoS已是衡量Web服务好坏的一个重要标准,基于QoS的Web组合服务在执行前进行的服务选择和执行中进行的服务选择是当前的主要两大选择方法。前者难以适应不可预知的服务环境变法,后者计算量大却难以控制整个服务流程的最优性。根据二者的优缺点,将二者结合起来提出了一种基于QoS的二次服务选择方法,先得到静态最优解集、在对其进行动态绑定。实验证明该方法可有效的避免二者的不足,继承二者的优点,保证服务的高效性,可靠性。     

支持QoS和用户需求的Web服务选择模糊算法*

基于QoS的Web服务选择能为用户提供更好的服务质量,而基于用户对QoS的需求和偏好的模糊性来进行Web服务选择是其中的一种方法。如何通过这种方法合理地获得最优候选服务集,是Web服务架构亟待解决的一个问题。本文提出了一种支持QoS和用户需求的Web服务选择模糊算法,该算法将用户对QoS的需求及偏好的语言描述进行去模糊化,然后选择出最符合用户需求的服务集。通过对模拟的服务质量数据进行实验,验证了该算法的优越性和有效性。     

服务组合中面向端到端用户QoS需求的QoS聚合机制研究

服务组合基于多种基本的组合结构,组合多个已有的服务来满足用户的功能性和非功能性(即QoS)需求。通常,用户的需求直接是端到端的需求,而服务描述本身具有自身的QoS描述。由于所处的层次不同,端到端的QoS需求描述和单个服务的QoS描述存在一定的语义鸿沟。基于层次化本体模型建立QoS本体模型,建立了用户QoS和服务QoS之间的映射关系。并针对基本的服务组合结构,研究了异构QoS本体环境下服务的QoS聚合机制。基于基本组合结构的QoS聚合,提出了完整的服务组合中的QoS聚合算法和QoS转换算法,以满足端到端的QoS需求。     

一种基于改进遗传算法的多约束QoS路由选择方法

给出了QoS路由选择问题的描述,提出了单点投递情况下,利用改进遗传算法解决受多个QoS约束的路由选择策略,并对该算法的性能进行了仿真分析。     

基于动态QoS的Web服务选取方法

针对动态环境中Web服务QoS属性值波动的问题,提出一种基于动态QoS的服务选取方法。该方法首先建立区间QoS模型来表示QoS属性值的动态变化,然后用区间相似度衡量候选服务提供的QoS属性与用户需求值的接近程度。基于相似度的概念,采用逼近理想点的多属性决策方法计算出每个基本服务的QoS指标客观权重,并结合用户主观偏好得出QoS指标综合权重,最终基于推荐度对候选服务进行排序。仿真实验表明,此服务选取方法既充分考虑了用户的主观偏好,又克服了Web服务QoS属性值的波动影响,提高了服务选取的准确性。     

基于物元和QoS约束的数据挖掘服务选择

为更好地选择满足用户要求的数据挖掘服务,运用可拓物元模型描述数据挖掘服务和用户需求。对数据挖掘服务进行可拓分析,计算候选数据挖掘服务与用户需求服务的相似度。构造数据挖掘QoS用户约束元,设计用于评估相似服务的方法,帮助用户选择满足要求的数据挖掘服务。实验结果表明该方法提高了选择效率。     

基于网关服务缓存和QoS的服务发现机制

在服务描述语言上增加QoS描述,通过QoS认证中心管理和量化服务的QoS属性,实现Web服务的QoS属性描述。在此基础上,设计一种基于网关服务缓存和QoS的服务发现机制,通过代理服务网关对Web服务进行筛选,同时维护一个虚拟服务缓存管理历史服务请求信息,减少服务请求过程中重复的服务发现过程,提高服务发现性能,并通过实验验证其正确性和有效性。     

面向客户视角的QoS集成与组合服务优化

研究Web服务组合网上服务质量(QoS)的评价指标以及组合服务QoS计算模型,建立一种面向客户视角的网下服务质量评价体 系,包括服务费用合理度、服务与描述符合度及服务满意度。以服务费用为约束条件,提出一种的面向客户视角的Web服务QoS集成与组合服务优化模型。分析结果表明,与基于QoS的组合服务选取模型相比,该模型增加了服务质量指标,即网下服务(商品)的质量,更能满足客户需求。     

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。     

一种基于自适应框架的Web服务选择算法

在服务组合中,动态环境的变化可能导致参与组合的Web服务行为发生变化。为此,提出基于自适应框架的Web服务选择算法,用于获取公共服务注册处的信息,并将其记录在本地绑定库中,利用链接分析算法获得绑定库某一时刻高链接度的Web服务,实现服务选择。实验结果证明,该算法可在服务组合中动态选择高质量的Web服务,降低由服务质量变化造成的服务组合失败率。     

Web服务动态组合中QoS计算方法研究

通过在Web服务动态组合中引入形式化的服务质量(QoS)描述、服务提供商因子、服务消费者因子,提出基于层次分析法的QoS计算方法。该方法根据服务消费者期望值选择QoS因子,利用QoS权重值计算Web服务的质量,在此基础上给出一个基于QoS计算的Web服务组合模型,并通过实例计算,证明利用该QoS计算方法可以得到更高质量的增值服务。     

基于QoS要求的QoS估计方法

分析目前服务质量(QoS)及其估计的现状和问题,从灵活性和准确性的角度出发,给出QoS参考矩阵及一个服务质量模型,包括服务时间、服务代价、完整性、可用性、信誉等5个QoS特性。在该模型基础上,提出了一种QoS估计方法,从服务使用端收集质量信息,利用一种模糊的基于用户QoS要求的QoS估计方法对服务的质量进行计算。实验分析表明了该方法的正确性及可行性。     

基于QoS关联的Web服务组合算法

为反映Web服务组合过程中服务类之间的关联性和客户对服务非功能属性的偏好,以及服务调用过程中不同服务质量(QoS)属性之间的内在关系,提出基于QoS关联的Web服务组合决策算法。在评价服务组合优劣程度的过程中,考虑服务类在QoS属性上的关联关系,对QoS数据进行统一规格化和综合评估。实验证明,该算法拥有较好的执行效率和稳定性,并且选择结果较优。