面向普适计算的服务构件动态部署问题及算法

有限的资源是嵌入式应用的一个局限性,因此越来越多的嵌入式设备联网,通过共享资源为用户提供灵活的服务以适应普适计算的要求.以构件化嵌入式操作系统Liquid为背景,研究普适计算环境下多个服务构件动态部署问题,合理分配利用资源,克服单个嵌入式设备的资源局限性.首先对部署问题进行描述,然后给出服务构件动态部署的基本算法和启发式算法,并对启发式算法优化,最后通过算法模拟及数据分析算法的性能.虽然在Liquid系统上进行模拟实现,但算法具有通用性,启发式算法的效率分析表明,它适合设备或者服务构件数目较多的普适计算环境,在部署服务构件的同时提高服务准入成功率和资源的利用率.     

面向普适计算的应用共享模型

为了有效共享普适计算环境中分布、异构的应用资源,提出了一种以用户为中心的应用共享模型U-ASM,定义了U-ASM 的基本概念和结构,从用户、服务提供者等不同层面对应用资源进行抽象;利用应用资源的语义关系,对应用资源进行语义建模,通过虚拟化技术构建应用资源的逻辑视图;通过应用资源共享原型,验证了模型的可行性和有效性.该成果已应用于国家科技基础条件平台建设计划,灵活性和扩展性良好.     

面向普适计算环境的嵌入式系统研究

服务提供与用户界面自适应问题是普适计算中的重要研究课题。嵌入式系统提供的服务对普适计算的服务起到了重要的支持作用;普适计算任务要获取用户的服务也需要自适应的用户界面来显示服务项目,嵌入式系统的自适应界面是合适的选择。但是,传统的嵌入式系统服务软件不能很好地实现上述目标。针对传统嵌入式系统服务模型的不足,首先总结了面向普适计算的嵌入式系统硬件结构,并将这种结构命名为计算元。随后提出了一种新的嵌入式系统服务提供模型,统一了用户上下文交互的标准信息格式。最后研究了该服务模型的实现。     

面向普适计算环境的Android平台服务编排框架

普适计算环境下的智能移动设备是面向终端用户的服务资源聚集和编排的主要载体。普适计算环境中的服务资源具有多种不同的形态,包括基于互联网提供的Web服务、终端设备自身服务和资源(例如本地应用、自带传感器)以及所处环境中可访问的服务(例如环境传感器)。此外,不断变化的上下文环境对软件本身的自适应能力提出了新的要求,而移动设备上的服务编排受设备计算能力和资源的限制。为了解决上述问题,提出了一个面向普适计算环境的Android平台服务编排框架ASOF。通过ASOF,移动终端可在运行时获取所需业务流程的服务模板,并对该模板中的抽象服务进行服务绑定,实现轻量级的混合服务编排,使终端能够动态获得调用普适计算环境中各种类型的服务的能力。随后,基于OSGi Felix框架给出了一套ASOF的标准实现,并以一个具体案例验证其有效性。     

基于普适计算的服务发现系统设计

在普适计算环境下,服务是动态变化的,而服务发现技术能够在动态变化的普适计算环境中动态查找、定位所需要的服务,是解决普适计算环境异构性、实现不同应用集成的有效途径.介绍了服务的语义描述语言OWL-S,用于对服务进行描述,然后设计并实现了一个普适计算下的服务发现系统.同时,详细介绍了服务请求时进行服务匹配使用的匹配算法.通过增加语义信息,达到服务发布者和请求者可以实现语义层次的匹配,提高了服务的查准率和查全率.     

面向普适计算环境的资源描述方法

普适计算环境下的资源描述是支持各项普适计算资源管理活动的基础,普适计算环境的开放性、面向用户特点和固有的不确定性因素对资源描述方法提出了新的要求。现有研究大多针对资源描述的服务化、语义化和用户化需求部分,对如何描述资源的不确定性信息支持不足。在语义Web服务描述OWL-S的基础上,增加对随机性信息表示的支持,扩展为新的OWL-SP。新方法较为全面地支持了普适资源描述的关键需求（服务化、语义化、用户化和随机化需求）,构成了一个较为完整的普适资源描述,可作为普适资源管理活动的基础。     

普适计算服务匹配技术研究

在普适计算环境下需要根据用户的需求提供合适的服务,这需要对用户请求的服务和环境提供的服务进行服务的匹配.而目前使用的基于语法的服务匹配和基于语义的服务匹配都不能很好地适应普适计算环境的高效、资源约束和上下文感知的要求.通过分析普适计算环境下主要的基于语法的和基于语义的服务匹配技术,给出普适计算环境下在高效、资源约束和上下文感知的特殊要求下服务匹配的解决方案,并就面向服务组合的服务匹配进行了分析.     

普适计算服务组合技术综述*

普适计算环境因其所具有的动态性、资源约束性和上下文感知性使其服务的组合面临特有的问题和挑战。服务匹配和选择、服务协调和管理、错误检测和修复是解决普适计算服务组合的三个关键技术。比较了普适计算服务匹配和选择的方法,重点分析了服务协调和管理的手段,给出了错误检测和修复的方法,最后提出解决普适计算服务组合的建议。     

面向普适计算的智能终端系统研究

普适计算能使人们通过各类智能终端设备,随时随地获得各种所需的信息服务.本文从普适计算的系统结构出发,提出一种面向普适计算的智能终端系统框架结构,并讨论了普适计算智能终端系统在智能空间中的应用.     

网格服务创建方法及其在普适计算中的应用

通过研究普适应用对网格计算平台的内在需求,提出了在网格中创建大量瞬时服务以支持普适计算的理论与方法,给出了可重用的基本模块化网格服务的创建方法,包括构造标准化接口、抽象基本功能、部署运行时环境、集成应用系统以及在工程实践中设计瞬时服务的侧重点,并且在一个明确的网格工程背景下验证了该方法的简单、高效和安全性,瞬时服务随时随地可用,为用户提供了满意的服务.     

普适计算环境下的服务发现协议

为了更好地了解现有服务发现协议,提出普适环境下的服务发现协议评价指标,根据网络类型和服务信息存储方式对不同网络环境中、不同体系结构下的典型服务发现协议进行分类和比较,给出无线自组织环境下5种服务发现协议依据该评价指标进行定性比较的结果。     

普及计算中基于接口语义描述的动态服务组合方法

在普及计算环境中缺乏把已经存在的简单的服务灵活地动态地组合出更加复杂的服务的方法．提出了一种在此环境下的基于接口语义匹配的动态服务组合方法,给出了基于语义的基本服务的描述规范、组合服务的描述规范、组合服务的实例生成算法和控制执行的动态服务组合的系统框架并通过实例实现,验证了该框架的可行性．根据当前环境中已有的服务组合出更加复杂的服务,该算法对有效地利用系统的资源、降低服务设计和实现的复杂性具有非常重要的意义．     

普适计算环境下一种目标驱动的服务组合方法

普适计算环境的服务对用户来说是透明的,为了简化用户与环境的交互,提出了一种目标驱动的服务组合方法,建立面向任务目标的服务语义表示模型,并在此模型下进行动态的目标驱动的服务组合,实现用户目标.描述了一个模拟的应用场景,并结合应用场景说明了任务定义和服务组合的过程.该方法简化了用户与环境的交互,提高了普适环境下服务组合和协同的灵活性.     

智能影子(SmartShadow):一个普适计算模型

普适计算是一种全新的计算模式,目前对普适计算建模的研究较少.尝试以用户为中心将普适计算环境建模为一个“智能影子”模型.该模型建立在用户建模及普适服务抽象的基础上,通过用户BDP模型,将普适环境映射成一个以用户为中心的高度动态的移动的虚拟个人空间,也称“智能影子”,与物理世界的影子一样跟随用户,如影相随.其中,用户BDP模型根据信念(belief)推理出用户意图(desire),并对普适服务的计算过程进行规划(plan).普适服务用来抽象信息空间中的计算资源,可被用户BDP组织,完成用户的意图,组织的过程即为智能影子的映射过程.智能影子模型在逻辑上简单、自然,且可灵活处理普适计算空间的动态变化.另外,还实现了一个仿真原型系统,对模型的可行性进行了验证.     

VGMAP:普适计算中自适应的服务发现模式

普适计算环境的多样性、动态性和自主性对服务发现协议的适应性提出更高要求.传统服务发现协议中1)角色系统施加于设备的固定的功能集合和封闭的交互规则,以及2)对底层网络特性的两难假设阻碍了服务发现协议对环境中多样和动态的设备能力、连接方式和用户意图的适应;3)源自用户的自主性使得设备缺乏维护协议中交互规则的内在动机.提出基于能力(Ability)和策略(Policy)驱动的AP模型解决第一个问题;引入虚拟网络(Virtual Network)和组(Group)机制解决第二个问题,得到可适应的VGAP框架;基于市场机制建立Market模型解决VGAP中策略的自动选择这一分布式约束优化问题及第三个问题,得到自适应的服务发现模式VGMAP.原型系统和定量实验验证了VGMAP模式的自适应性.     

普适计算

上世纪90年代初,美国Weiser博士提出“普适计算”这一新概念,开始了人类向未来计算机时代探索的进程。本文首先回顾Xerox PARC的普适计算原创性研究,然后叙述普适计算的内涵及有关的计算机时代变迁。最后,我们简单介绍若干普适计算研究项目所提出的幻想和挑战。     

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。