随机QoS 感知的可靠Web 服务组合

在面向服务的环境下,单个Web 服务往往不能满足用户的要求,这时就需将已有的单个Web 服务进行组合,以便产生满足用户需求的、增值的组合服务.已有的服务组合方法都很少考虑Web 服务的随机性和Internet 环境的动态性,从而在服务选择过程中产生的规划都是静态规划,结果导致在服务组合时都以较大概率出现组合失败.针对上述问题,提出了Web 服务各随机QoS 指标的度量方法和自适应QoS 管理体系结构,并利用随机型离散事件系统唯一的动态控制方法——马尔可夫决策过程(MDP),设计出随机QoS 感知的可靠Web 服务组合算法.实验结果表明,考虑随机性的QoS 度量方法和QoS 管理体系结构,以及平衡了“风险”与“报酬”的MDP 有效地提高了服务组合成功率.     

基于MDP的动态Web服务组合

在面向服务的环境下,单个Web服务往往不能满足用户的要求,这时就需将已有的单个Web服务进行组合,以便产生满足用户需求的组合服务。已有的服务组合方法都很少考虑Web服务的随机性和Internet环境的动态性,从而在服务选择过程中产生的规划都是静态规划,结果导致在服务组合时都以较大概率出现组合失败。针对上述问题,利用马尔可夫决策过程(MDP),设计出利用随机QoS作为指标的Web服务组合算法。     

基于用户视角的组合Web服务响应时间优化

针对响应时间,通过选择、调用合适的成员Web服务,对组合Web服务的QoS进行优化．该优化方法基于用户的视角,将组合Web服务运行时用户一次等待周期中需要执行的所有任务作为一个整体进行调度;同时根据组合Web服务流程的不同环节中用户对等待时间的不同敏感度,设置调度参数,降低关键环节超时的风险．实验表明,此方法可以有效地优化组合Web服务的响应时间,提高用户的满意度和QoS．     

Web服务质量动态预测方法研究

随着面向服务计算技术(SOC)的快速发展,网络上出现了大量功能相同而服务质量(QoS)有很大差别的Web服务,QoS成为评价和选择Web服务的重要依据。由于Web服务所在环境的开放性,使得Web服务的QoS具有很强的动态性,如何精确地预测Web服务的QoS成为影响服务选择和服务组合质量的关键问题。对当前已有的Web服务QoS动态预测方法进行了深入的剖析,指出了现有QoS动态预测方法的优点与不足,讨论了未来的研究方向;明确了存在的关键问题以及未来的发展方向。     

基于QoS本体的语义Web服务组合策略

随着Web服务技术的快速发展和广泛应用,传统的Web体系结构肯定已经不能满足日益众多的新需求, Web服务和语义Web成为Web发展的两个新兴方向。在他们相互融合下逐步发展成为语义Web服务这一新的技术。本文设计实现一个基于QoS本体的语义Web服务组合原型系统,以服务请求者的QoS需求为主体,再结合QoS语义匹配和QoS数值匹配进行个性化的服务组合,从而能为服务请求者提供能满足请求者个性化需求的Web服务。     

基于QoS的语义Web服务组合研究

Web服务技术与语义网技术的发展,产生了一个新的研究领域——语义网服务。语义网服务利用本体技术增强了Web服务的语义表达能力,使服务的发现与执行,组合与交互更加自动智能化。关注Web服务的非功能属性,即服务的QoS属性,研究分析了基于QoS的语义网服务组合工作,提出了一个Web服务的QoS本体模型,并讨论了该模型在语义网服务组合工作中的应用。     

一种QoS感知的基于着色Petri网的Web服务动态组合研究

随着计算机和网络技术的不断发展,Web服务的不断普及,单个Web服务的调用已经不能满足服务请求者的需求,服务组合已成为了一种必然趋势.提出一种QoS感知的基于着色Petri网的Web服务动态组合模型(QWS-CPN),介绍了模型中的颜色集、守卫函数和弧函数等关键元素,并给出一种基于使用概率的QoS计算方法,让服务请求者...     

一种基于QoS的Web服务智能动态组合模型

针对当前Web服务数量剧增以及Web服务QoS综合评价不合理而导致Web服务组合效率和效用不高的问题,改进了Web服务组合中QoS计算模型,利用综合变权法动态调整每个Web服务多个属性的权值,并采用改进的粒子群算法来解决服务动态组合中QoS全局优化的问题.实验结果表明,该模型能够合理的选择和组合众多功能相同的服务,提高...     

基于QoS的Web组合服务绑定技术的研究

如何选择最佳服务是Web服务组合研究领域的重要问题之一.目前工业界和学术界在绑定目标服务时非常关注组合服务的功能匹配,而忽略了非功能属性对组合效果的影响.采用遗传算法优化Web服务QoS(Quality of Service),提出在组合服务实时运行过程中基于QoS进行动态绑定和再绑定的方法,并给出了具体的实施方案.实验显示它可以大大提高Web服务动态组合的运行效率.     

基于服务质量的动态服务组合研究

Web服务技术近年来发展迅速,由于Web服务的质量问题,采用率一直很低.在Web服务动态组合的项目中分析了Web服务的QoS问题,提出了一种QoS计算模型和QoS优化计算方法,该方案具有支持Web服务动态绑定、自动化及半自动化执行和基于QoS的Web服务最优化选择等特点,最后给出了实现原型.     

基于最大熵原理的Web服务QoS概率分布获取

为了进行服务风险管理,需要了解服务质量（QoS）的随机特性,而描述QoS随机特性的一种有效手段是获得其准确的概率分布。为此,提出了一种基于最大熵原理在小样本情况下获取Web服务QoS概率分布的方法。方法采用最大熵原理将小样本情况下QoS概率分布获取的问题规约为一个由已知QoS数据确定约束条件的最优化问题进行求解,获得QoS概率密度函数的解析式,然后设计了对该概率密度函数解析式参数进行估计的算法。最后,以实际的Web服务QoS数据为基础,通过实验验证了该方法对不同QoS分布获取时的有效性和合理性,并验证了分布获取算法的效率和终止性。     

A probabilistic approach to modeling and estimating the QoS of web-services-based workflows

Web services promise to become a key enabling technology for B2B e-commerce. One of the most-touted features of Web services is their capability to recursively construct a Web service as a workflow of other existing Web services. The quality of service (QoS) of Web-services-based workflows may be an essential determinant when selecting constituent Web services and determining the service-level agreement with users. To make such a selection possible, it is essential to estimate the QoS of a WS workflow based on the QoSs of its constituent WSs. In the context of WS workflow, this estimation can be made by a method called QoS aggregation. While most of the existing work on QoS aggregation treats the QoS as a deterministic value, we argue that due to some uncertainty related to a WS, it is more realistic to model its QoS as a random variable, and estimate the QoS of a WS workflow probabilistically. In this paper, we identify a set of QoS metrics in the context of WS workflows, and propose a unified probabilistic model for describing QoS values of a broader spectrum of atomic and composite Web services. Emulation data are used to demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed approach.     

基于分布感知的Web服务组合方法研究

提出了一种分布感知的Web 服务组合方法。移动Agent代理Web 服务,构成一个自治的感知单元,移动Agent通过语义的协商确认匹配关系,Web 服务组合可以通过移动Agent的演化完成。常见的遗传组合算法存在着复杂路径表示和罚函数难于确定的局限性,采用感知基础上的服务关系矩阵和服务相对质量的矩阵,最优服务组合的建立转化为带约束的最优化问题,并给出不带参数的罚函数动态演化算法解决方案,仿真表明这种方法可以提高适应度和性能。     

基于图的Web服务组合优化的研究

单个Web服务难以满足实际应用的需求,如何组合已有的服务,形成新的服务,已成为此领域的研究热点。现在的组合方法极少考虑服务质量QoS（Quality of Service）。对于一些提供相似功能的Web服务,服务质量是判断是否选择此服务的关键因素,组合服务的质量必须满足用户的需求。本文基于SOA的服务开发思想,针对当前服务组合存在的问题,提出了一种基于QoS的服务组合方法,并给出了构建基于QoS的Web服务组合及选择最佳服务的策略,通过整合单个服务的质量以得到最终组合服务的整体最佳质量。在满足用户组合服务的功能需求的同时,也满足了用户对服务质量QoS的需求,实现了需求服务的优化。     

基于服务簇和QoS的Web服务组合方法

针对海量的语义Web 服务组合中如何提高搜索速度和获得最优组合的问题,提出了一种基于服务簇和服务质量(QoS)的快速组合方法。利用预先建立的服务簇进行服务搜索,可以有效缩小搜索空间,降低语义比较的复杂度,快速得到候选服务集合。组合过程中基于服务的最优组合QoS值动态确定阈值进行服务过滤,可以获得多个最优组合。同时采用高效的冗余处理方法保证组合中冗余服务最少,并采用服务簇内部过滤的方法限制候选服务数量,解决了因组合过多造成的运行超时问题。基于海量服务库进行实验,结果表明,服务搜索效率比普通搜索方法可提高几十倍,服务过滤和冗余处理效果明显,可快速获得多个QoS最优的无冗余组合,并且在百万级服务库进行大层次深度的组合时仍可保证良好的运行性能。     

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。     

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。     

基于领域本体和QoS的服务选取方法*

针对如何在众多Web服务中找到满足功能需求的服务,又如何在多个相似服务和多个组合方案中寻求最优目标,提出一种基于领域本体概念和决策理论的服务选取方法。该方法首先借助领域本体概念,根据输入输出参数的语义找到满足功能需求的服务,在多个相似服务和多组合方案选择上,通过对各QoS属性综合决策评估出最优解。最后通过实验验证了该方法的有效性和可行性。     

一种Web服务复杂网络的构建方法

Web服务是继SOA后的又一研究热点,存在于Internet上大量的Web服务必然会形成一个结构复杂、节点繁多,具有相互影响的复杂网络,目前国内外并没有提出完善的关于Web服务的复杂网络模型,对Web服务复杂网络特性的研究也处于发展阶段.提出以Web服务为节点,服务功能相似关系为边,构建复杂网络的模型和算法,并对构建的网络的特性展开研究.本文设计并实现了一个原型系统,利用Web服务的匹配关系构建了网络模型,并且证明该网络具有小世界特性和无标度特性.该方法的提出把对Web服务的研究从传统的SOA模型中引领到复杂网络模型中,对推动Web服务组合和发现等应用具有一定的指导意义.