混合QoS感知的服务组合群决策

为解决具有混合服务质量(QoS)和多决策者的服务组合难题,基于多属性群决策理论,提出了混合QoS感知的web服务组合群决策(GDMA_HQoS)算法,该算法支持多决策者和具有混合QoS信息(实数、区间数、三角模糊数、直觉模糊数)的服务组合.给出了新QoS指标描述方法和QoS聚合算法.实验结果表明,该算法能较好地应用在混合QoS和多决策者的服务组合中,同时也具有较高的执行效率.     

支持区间型QoS的Web服务选择

针对开放环境中web服务的动态性和随机性问题,提出支持区间型服务质量（QoS）的web服务选择算法. 算法中QoS的不确定性用带概率分布的区间数来描述,通过QoS的抽样数据,可计算出区间上的概率密度. 比较各web服务在QoS置信区间上的概率密度,有助于准确描述QoS受环境影响的程度. 结合这种比较方式以及组合服务的区间型QoS模型,设计出一种有区间型QoS保障的组合服务算法. 仿真实验表明,区间型QoS服务选择有利于减少动态环境对选择排序的影响,提高服务选择的准确性.     

均衡收益和风险的Web服务Skyline查询

为解决基于服务质量(QoS)的web服务选择中只考虑QoS的收益(均值),不考虑风险(即动态变化)的Skyline查询问题,提出均值标准差描述QoS(均值描述QoS的收益,标准差描述QoS的风险)的服务Skyline计算方法和4种服务Skyline查询算法,即基于均值标准差的BNL算法(BNL_MS)、基于均值标准差的D&C算法(DC_MS)、基于均值标准差的NN算法(NN_MS)、基于均值标准差的BBS算法(BBS_MS).该方法能剔除被支配服务,给出QoS属性全优且稳定的服务集,有效缩减备选服务集.实例和实验结果表明:1)均值标准差较均值、区间数、模糊数、随机数不仅能很好地刻画QoS的收益还能刻画风险;2)服务Skyline计算能有效计算服务最优集;3)BBS_MS算法较BNL_MS、D&C_MS和NN_MS算法具有更好的性能.     

基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择

针对多个功能相同或相似的服务,提出了基于直觉模糊理论的混合多属性Web服务选择.将QoS属性分为精确数值型、区间数值型和语言型,并利用层次分析法给出了用户QoS偏好的计算方法.引入直觉模糊集理论将混合型QoS属性统一为直觉模糊数,采用直觉模糊加权算术平均算子对QoS决策矩阵各指标集结,利用直觉模糊得分函数对各决策方案进行排序,实现了基于QoS的Web服务选择.实例验证结果表明,该方法具有一定的有效性.     

不确定信息下基于改进粒子群算法的Web服务选择

针对有QoS保障的组合服务选择中,Web服务的QoS难以精确测量以及用户的QoS需求难以准确表达的问题,提出了一种不确定信息下服务选择的新方法,该方法采用区间数的形式描述用户的QoS需求以及服务的QoS指标,引入组合服务用户满意度评价,基于带有动态边界的改进粒子群算法寻找满足用户全局QoS需求的Web服务组合方案。实验结果表明,该方法有效可行。     

粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择

针对现有web服务组合中服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多
目标优化策略,用于解决web服务组合中基于服务质量（QoS）的服务选择全局最优化问题.
将web服务选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目
标粒子群算法的智能优化原理,通过同时优化多个QoS参数,最终产生一组满足约束条件的P
areto最优解. 实验结果证明了该算法的可行性和有效性.     

基于BPSO的web服务推荐策略

为解决web服务的优化选择,提出一种基于离散二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)的web服务推荐策略.用数学方法阐述基于服务质量(quality of service,QoS)的业务组合,将业务单元组合转换到服务组合,给出不同服务组合模式下的QoS属性值计算公式,提出web服务集和嵌套概念,对具有嵌套模式的服务组合进行逐一遍历.将基于QoS的web服务组合优化问题看成是多目标优化决策问题,提出基于BPSO的web服务组合优化数学模型,利用目标加权法简化多目标决策问题.对BPSO进行改进,构建了基于BPSO的web服务推荐仿真系统,仿真表明,该方法高效可行.     

基于全局QoS和免疫粒子群算法的WEB服务组合研究

针对现有web服务组合在可靠性和效率方面存在缺陷,提出了一种基于全局QoS和免疫粒子群算法的WEB服务组合优化的策略,给出了构建Web服务及选择最佳服务的方法,有效的克服了传统方法利用穷举计算及遗传算法解决此类问题的局限性,实验结果表明,该方法的服务组合时间短,且服务组合效率高,对解决WEB服务组合这样的NP难题具有非常好的效果。     

基于Pi演算有QoS保证的Web服务自适应组合方法

一直以来,Web服务组合是Web研究领域的重点,而Web服务组合能否正确的执行是该领域的热点问题。本文对web服务及其组合进行Pi-演算的形式化描述,从Web服务的可替换性入手,提出基于扩展Pi演算的有QoS保证的Web服务自适应组合方法。最后。时Web服务动态组合算法进行了验证,实验表明,该算法可以在有QoS保证的条件下,动态的进行Web服务的组合。     

基于区间直觉梯形模糊数的群决策方法

针对准则值为区间直觉梯形模糊数（IVITFN）的群决策问题,定义了新的区间直觉梯形模糊数的加性的运算法则;基于这些运算法则,给出了几种区间直觉梯形模糊数信息的算术集成算子,包括区间直觉梯形模糊数的加权算术平均（IVITFNWAA）算子、区间直觉梯形模糊数的有序加权平均（IVITFNOWA）算子和区间直觉梯形模糊数的混合集成（IVITFNHA）算子;基于IVITFNWAA算子和IVITFNHA算子,提出了一种准则值为区间直觉梯形模糊数而准则权重确知的群决策方法。最后,实例分析表明了该方法的可行性和有效性。     

Dynamic services selection algorithm in Web services composition supporting cross-enterprises collaboration

Based on the deficiency of time convergence and variability of Web services selection for services composition supporting cross-enterprises collaboration, an algorithm QCDSS (QoS constraints of dynamic Web services selection) to resolve dynamic Web services selection with QoS global optimal path, was proposed. The essence of the algorithm was that the problem of dynamic Web services selection with QoS global optimal path was transformed into a multi-objective services composition optimization problem with QoS constraints. The operations of the cross and mutation in genetic algorithm were brought into PSOA (particle swarm optimization algorithm), forming an improved algorithm (IPSOA) to solve the QoS global optimal problem. Theoretical analysis and experimental results indicate that the algorithm can better satisfy the time convergence requirement for Web services composition supporting cross-enterprises collaboration than the traditional algorithms. Foundation item: Project(70631004) supported by the Key Project of the National Natural Science Foundation of China; Project(20080440988) supported by the Postdoctoral Science Foundation of China; Project(09JJ4030) supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province, China; Project supported by the Postdoctoral Science Foundation of Central South University, China     

考虑相似度和可信度的模糊自适应Web服务选择

提出了一种基于模糊方法并考虑用户评价属性(相似度和可信度)的Web选择算法,从web服务质量数据来源角度对服务质量的属性进行了分类和计算.对非功能质量属性,使用模糊控制的度量方法,将非功能属性值转换成0～1之间的实数值.使用反馈相似度和可信度相结合的方法,将最终的推荐权值推荐给用户.该方法的提出有助于提高web服务选择结果的准确性.     

基于改进蜂群算法的 Web服务组合优化

Web服务技术的快速发展使用户对QoS （quality of service）越来越关注。为了进行基于QoS的Web服务组合优化,采用4种典型的QoS衡量指标建立了组合Web服务QoS量化模型;针对人工蜂群（artificial bee colony ,ABC）算法搜索效率不高和过早收敛问题,引入禁忌策略和混沌优化进行了改进,并将改进算法用于组合Web服务的QoS优化;最后,通过仿真实验对模型和算法进行了验证。结果表明,改进算法全局优化能力全面提高,并且能较好地解决组合Web服务QoS全局优化问题。     

基于二维模糊评价的Web Qos服务发现模型

为了适应B2B电子商务的需要,提供有保证的Web服务,实现动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务,提出了一种二维模糊评价的WebQos服务发现模型,并在此基础上利用模糊控制理论设计了满足Web服务质量的模糊评价算法,该算法对于Web服务生命周期中服务选择、实时监控、管理等具有一定的可行性和适应性。