普适环境下基于软件代理虚拟化的应用迁移

虚拟计算环境中的用户在物理空间的移动要求其相关应用能够在网络空间进行相应的移动.为支持应用的迁移,利用软件代理技术来实现计算网络空间以及其中资源的虚拟化.具体而言,就是结合情境感知技术,利用软件代理本身所具有的自治性和移动性实现应用组件的动态绑定和迁移,进而提出一种基于代理的支持应用迁移的结构模型MDAgent,并实现了相应的原型系统,可为应用的迁移提供移动管理、情境感知、资源匹配和推理机制等多方面的支持.在此基础上开发出若干应用并给出相关性能分析.     

基于Web服务的动态工作流系统的研究与实现

分析了面向服务的计算环境及服务组合的新特征和新问题,并在此基础上从面向业务用户的角度对基于Web服务的动态工作流进行了探讨,提出一种基于Web服务的动态工作流模型。以该模型为基础,设计了具有三层结构的基于Web服务的动态工作流系统,按照该架构并基于J2EE平台实现了系统,对基于Web服务的动态工作流应用提供了系统支撑与验证环境。     

一种面向多用户的负载感知动态服务选择模型

在面向多用户的动态环境中进行基于QoS 的服务选择需要面临诸多挑战,而动态的服务负载就是其中之一.当前的服务选择方法难以在多用户多业务的开放环境下应对服务执行时的负载动态变化,缺乏实时感知负载的应变能力.针对这一问题,首先,提出一种基于负载等级的服务多维QoS 模型（load level based multidimensional QoS,简称LLBMQoS）;在此基础上,提出了一种面向多用户的负载感知的动态服务选择模型（load-aware dynamic serviceselection model,简称LADSSM）以实现动态负载环境下的服务优化选择.该模型采用两阶段服务选择：在组合服务规划阶段,生成候选服务队列;在组合服务执行阶段,依据当前负载状态实现服务的动态选择;最后,仿真实验的结果表明：该模型较好地适应了多用户动态环境下的服务负载变化,能够在保证用户端到端QoS需求的前提下,及时而有效地提供效用优化的服务选择方案.     

基于Web服务的动态工作流系统的研究与实现

分析了面向服务的计算环境及服务组合的新特征和新问题，并在此基础上从面向业务用户的角度对基于Web服务的动态工作流进行了探讨，提出一种基于Web服务的动态工作流模型。以该模型为基础，设计了具有三层结构的基于Web服务的动态工作流系统，按照该架构并基于J2EE平台实现了系统．对基于web服务的动态工作流应用提供了系统支撑与验证环境。     

基于MAS的智能用户界面建模

提出一种基于多Agent系统(MAS)的智能用户界面分层模型和交互框架。采用基于互信息的“化学键”模型解决多通道融合和多媒体展现问题,使用基于环境感知的“变色龙”机制实现移动的普适访问策略,利用经济学“市场”模型和Web服务技术实现P2P协同网格计算,并给出系统动态交互模拟的化学抽象机定义。应用实例表明,该模型能提供自然高效的交互模式,减少人机隔阂。     

基于移动Agent的个性化数字学习模型研究

在开放、动态的学习资源网络环境中,个性化服务支持对在线学习者尤其重要.讲述了在基于web服务技术的分布式学习环境中如何构造一个分布式的个性化数宁学习环境.在建立服务代理的功能模型的基础上,构造了一种基于多移动Agent的个性化数字学习(E-Learning)框架模型,阐述了其工作流程并进行了结构分析;引入Petri网模型,设计了基于移动Agent的联邦组建与动态服务合成算法;说明了系统实现的技术手段与方法.从对系统模型雏形的应用与性能监测来看,系统模型实现切实可行且运行性能良好.     

智能机器人服务环境下传感数据映射及服务组合方法研究

为了提高传感器数据信息可利用性和机器人服务的智能性,针对动态异构智能空间提出基于SSN(语义传感器网络)本体的传感器数据映射方法和Web服务组合方法.首先,利用SSN本体技术建立智能空间中的传感器数据本体模型,通过传感器标注和语义映射语言(SASML)自动将动态传感器数据映射进SSN本体文件,实现物理-信息的转换.在此基础上,利用面向服务计算的思想,采用Web服务技术将空间设备功能封装成统一的接口,建立智能空间服务模型.最后,采用无回溯反向链(NBBC)算法实现动态Web服务组合,以实现提供复杂服务的能力.智能空间背景下的系统运行实验结果表明,构建的SSN本体模型能够有效融合传感器数据信息,实现的服务组合算法能够将单个简单服务组件组合成具有复杂功能的服务序列,从而进一步提高机器人服务的智能性.     

Web服务组合构建与执行的Petri网平台研究

针对Petri网在服务组合中的具体应用问题,尤其是如何构建基于Petri网的服务组合软件平台,在服务组合的Petri网模型的基础上,首先建立了具体领域中服务的语义功能体系;然后进行原子服务的注册及发布,将各具体服务绑定到语义功能体系中的某一功能;其次实现了基于视图的服务组合构建,用户可在相应视图中通过选择相应的功能进行方便的服务组合构建,并得到相应的服务组合功能流程;最后进一步将相关功能转换为绑定具体服务实例的Petri网模型,并交由相应的基于Petri网的服务组合执行引擎实现执行。实现了从服务组合构建到执行实现的完整功能流程,为基于Petri网的服务组合动态执行相关问题的分析提供了软件平台支撑。     

基于复合动态模型和证据融合架构的移动物体检测与跟踪方法

针对现有方法中移动物体检测与跟踪的准确性精度较低的缺点,提出一种基于多传感器检测分类的移动物体描述和感知方法：建立了一个包含核心对象动态特征和分类描述的复合模型,在此基础上设计了一个基于证据框架的信息感知与融合方法,通过整合动态模型和不确定性特征来实现对移动物体的检测和跟踪。为了验证所提方法的有效性,在一辆安装有雷达、激光雷达和摄像头的演示车上进行了相关实验,在不同驾驶场景下针对行人、卡车和轿车三个移动物体进行了检测与跟踪,实验结果证明所提方法具有非常高的准确性。     

基于移动Agent的无线移动计算模型及应用

传统的分布式计算模型客户/服务器模型不适应无线移动计算环境,文中详细分析了扩展的客户/服务器模型及其存在的问题。在此基础上将移动agent应用到扩展的客户/服务器模型,无线移动计算的性能得到了改善。文中还分析了基于移动agent的无线移动计算模型的特点,其中最重要的一点是信息和服务完全分离。最后将基于移动agent的无线移动计算模型应用到移动电子商务系统,设计了一个产品电子交易的原型。     

Matrix based proactive resource provisioning in mobile cloud environment

Mobile cloud computing is a dynamic, virtually scalable and network based computing environment where mobile device acts as a thin client and applications run on remote cloud servers. Mobile cloud computing resources required by different users depend on their respective personalized applications. Therefore, efficient resource provisioning in mobile clouds is an important aspect that needs special attention in order to make the mobile cloud computing a highly optimized entity. This paper proposes an adaptive model for efficient resource provisioning in mobile clouds by predicting and storing resource usages in a two dimensional matrix termed as resource provisioning matrix. These resource provisioning matrices are further used by an independent authority to predict future required resources using artificial neural network. Independent authority also checks and verifies resource usage bill computed by cloud service provider using resource provisioning matrices. It provides cost computation reliability for mobile customers in mobile cloud environment. Proposed model is implemented on Hadoop using three different applications. Results indicate that proposed model provides better mobile cloud resources utilization as well as maintains quality of service for mobile customer. Proposed model increases battery life of mobile device and decreases data usage cost for mobile customer.     

基于反射式中间件的移动计算模型

为解决移动计算环境中服务质量控制问题,提出一种移动服务计算模型.模型包括环境感知层、中间件层和服务器层,使用反射技术在应用程序运行时检查服务器的资源状况,根据预先设定的策略动态地调整系统资源,以适应具体应用的资源需求.实验结果表明,该模型可以使客户端在高负载情况下获得更多的服务器资源,并有效减小服务器端的响应时间.     

移动协同感知研究综述

移动感知网在军事、工业、医疗、交通、商业上运用极其广泛.为了进一步提高移动感知网的性能,更好地协同节点的移动感知行为,本文提出了移动协同感知技术.首先介绍了国内外近年来有关移动协同感知技术的发展情况和关键技术,包括移动协同感知模型、移动协同感知中间件、移动协同感知相关技术,然后概括归纳了技术特点,最后总结了移动协同感知技术的研究意义和发展趋势.     

基于合约设计的移动边缘计算任务卸载策略研究

移动边缘计算将边缘服务器部署到无线局域网侧,将部分计算密集任务卸载到边缘云服务器,从而缩短计算服务与移动设备的距离,降低数据传输成本.考虑移动边缘计算(MEC)环境下的计算任务分配问题,通过探索用户体验敏感度的异质性,建立CPU运算周期数-数据量-价格的三元组合约模型,提出基于合约理论的计算任务分配策略,以最大化云服务商的利润为目标,同时保证移动用户的非负效益.分别讨论完整信息场景下和统计信息场景下的最优合约设计策略.仿真结果验证了所提出方案可以有效实现计算任务的卸载.     

基于移动代理的并行计算动态负载平衡

为解决网络计算平台异构性问题,目前的趋势是分布式技术和并行技术的结合。动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键,而获取节点的负载信息是实现动态负载平衡的前提。给出了一种利用移动代理技术获取节点负载信息的方法,该法不仅可实现上述平衡,且可大大减少网络并行计算中的通讯开销。     

一种基于多移动Agent的对等计算动态协作模型

对等计算技术为Internet上海量节点之间计算和信息资源的共享提供了基础平台.对等节点的协作可以有效利用分布于各对等节点上的资源以解决单节点难以完成的复杂任务.然而对等计算环境的动态性、不可预测性等特征也为顺利的协作带来了困难.提出一种基于多移动Agent的对等计算动态协作模型,利用多Agent技术构建P2P平台的协作层,将对等节点之间的协作转换为Agent之间的协作,再通过移动Agent来动态部署针对具体任务的功能组件.还给出了该动态协作模型在密码分析中的应用示范和对比实验数据结果,对该模型的实用价值进行验证.     

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.     

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。     

移动云环境中基于节点自适应配置的可靠服务架构

为了解决移动云计算系统中因链接断开和网络分区对服务可靠性的影响问题,提出一种基于服务副本管理和节点自适应配置的服务软件架构。其由通信中间件、监测系统、上下文管理器以及副本管理器组成。根据监测到的服务需求和节点信息,副本管理器通过一种自适应配置算法来激活或休眠节点,使任务能够在当前最适合的节点中执行,以此提高计算服务系统的可靠性。案例结果表明,该方案能够保证动态网络环境中的服务可靠性。     

Resource collaboration system based on dynamic user preference and context

In a ubiquitous computing environment, service composition and collaboration among heterogeneous resources are required, thus, an infrastructure that supports these requirements is an essential factor in seamless service delivery. In this environment, users hope to get a variety of customized services by using only an individual mobile device. But the resource of the mobile device has limitations such as tiny display screens, limited input, less powerful processors, and limited storage. Moreover each user situation is different and user preferences are also various. Therefore it is one of new issues to provide a customized service for a user through resource collaboration based on various user preference and situation. To solve this issue, this paper proposes a resource collaboration system which infers customized resources for composing a user required service and collaborative with selected resources. For our collaboration system, this paper proposes the method to infer resources based on the context and user preferences including dynamic change of the preference. This paper also shows a reasonable execution environment for the proposed system through the performance evaluation in server-client and peer-to-peer environments.