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.     

基于服务QoS执行信息的Web服务推荐研究

基于服务的非功能（QoS）特性进行服务发现是面向服务计算领域的一个研究热点。为了克服服务QoS难以获取且动态变化的特点,提出一种基于已往QoS执行信息的Web服务推荐方法。首先给出一种可以方便记录QoS执行信息的系统框架;然后描述了基于时间加权的服务推荐的匹配算法;实验结果表明该推荐方法是可行和有效的。     

服务时间随机条件下服务组合质量分析

本文分析采用业务过程执行语言（BPEL2WS）描述的web服务组合的执行时间,给出在服务执行时间随机情况下,根据单个服务的执行时间概率分布密度和BPEL2WS模型的结构求解web服务组合执行时间的概率分布密度函数的算法。根据概率密度函数可以求得业务过程执行时间在任意时限内的概率,从而可以根据给定的概率条件优化组合服务,使得服务执行成本最低．最后通过一个应用实例验证了算法的有效性。     

基于动态QoS的Web服务组合

在Web服务组合中,现行的几种QoS衡量标准都将重点放在单个Web服务本身的质量上,而忽视了Web服务动态特性、组合特性以及服务组合中的网络特性。另外,在诸多服务组合的算法中,都只是强调组合服务的总体质量,却忽略了用户对某些质量属性的约束条件,从而导致服务重计算问题经常发生。为此,考虑了服务动态特性以及服务间的协作关系对组合服务质量的影响,提出了动态QoS模型;同时,综合了用户的质量约束以及组合服务的整体质量,将用户的质量约束引入服务组合流程中。最后通过实验证实了所提出的动态QoS模型能够根据服务实体的实时情况计算服务质量,同时将用户的质量约束引入服务组合流程中,有效地避免了服务重计算问题。     

基于服务组合与QoS感知的旅游服务系统

将Web服务组合以及其中的服务质量(QoS)问题应用于旅游服务系统,提出了一个新的QoS代理人模型,该模型将服务端和客户端在QoS问题上结合起来,将服务反馈信息作为了QoS决策时选择服务的重要判断依据之一,实现了基于QoS感知的Web服务组合系统。     

基于QoS感知的Web服务推荐算法

为了改进Web服务推荐的准确性,通过分析现有Web服务推荐算法的面临的主要问题,提出了一种基于地域划分的Web服务推荐方法。该算法对Web服务进行区域划分,并对区域内Web服务进行分类,根据用户区域位置,计算消费者之间及服务之间的相似程度,并以此相似度为基础对使用者并未调用过的服务的质量进行预测。基于大量真实数据的实验显示,该算法在推荐准确性方面优于现有的基于协同过滤的Web服务推荐算法。     

全局优化的分层动态Web服务组合

优化选取服务是动态Web服务组合的关键技术之一。在对分层组合算法研究的基础上,利用产生式规则和接口语义规则对Web服务建模,引入了备选服务的QoS性能指标和用户请求对响应时间、成本、成功率、可靠性和组合率的多条件约束,给出了一种全局优化的分层动态Web服务组合算法,通过仿真工具Weblogic 8.1 application server + Oracle BPEL Process Manager 10验证,结果表明,该算法能够有效提高动态Web服务组合的成功率和组合率。     

领域QoS感知的物流Web服务优化组合研究

优化组合在现代物流服务中占据着重要的地位。现阶段的物流Web服务组合研究多侧重于Web服务通用的QoS指标评价,难以满足特定领域的服务选择需求,并且多集中于经济学、管理学方面,缺乏服务计算技术的支撑。针对上述问题,从服务组合的角度通过领域QoS感知的方法构建了领域QoS评价模型来研究物流服务商的选择、进化以及最终的优化组合,然后运用Dijkstra算法计算出组合方案的最短路径,即组合服务的QoS值,从而获得领域QoS感知的物流Web服务较优化的组合方案,并预测领域QoS感知的服务组合,这对现代物流业的发展具有一定的理论和现实意义。     

基于改进遗传算法的QoS感知Web服务组合

传统遗传算法在种群初始化的时候,普遍采用均匀取种法或随机取种法,这些方法生成的种群的平均适应度比较低,难以保证算法的搜索效率。文中提出一种改进的遗传算法用于QoS敏感的Web服务组合,采用两种不同的算法进行服务选择,避免了随机生成初始种群给算法带来的负面影响。并且,该算法将路径模板化以减少服务组合的工作量,用染色体可变长的编码方式来解决组合服务的多路径选择问题。通过仿真实验,与传统的算法相比,所提出的算法在实现服务组合时收敛更快,最优解的适应度更高。     

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。     

面向QoS的服务流程优化

Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来已经得到了广泛地应用。服务流程应用了Web服务技术,如何对已有的服务流程进行优化已经逐渐被人们所关注。提出了一种优化服务流程结构的算法,引入QoS指标,利用遗传算法来解决服务流程优化问题。     

基于社团服务链的Web服务组合方法

针对Web服务组合的时间效率提高问题,提出了一种基于服务社团和服务链的Web服务组合方法。在构造的服务网络上应用基于信息中心度的服务社团发现方法,将Web服务网络划分为不同的服务社团,然后构造了社团服务链发现算法和基于服务链的Web服务组合算法,这些算法将服务社团内Web服务之间的所有可组合关联转变成服务链,实现了基于社团服务链和服务质量(QoS)剪枝的Web服务组合过程。实验结果表明,与传统的图深度遍历Web服务组合方法相比,基于社团服务链的Web服务组合方法在5个测试集上的响应时间平均提高了46%,最好情况为67%。社团服务链可以有效地减少针对当前服务请求的服务搜索空间,提高服务组合的时间效率。     

基于成本效益系数的Web服务组合可靠性优化方法

为了解决Web服务组合优化过程计算量大、非线性等问题,提出在给定成本约束下利用成本效益系数(CBC)对Web服务组合可靠性进行优化的方法。首先分析了Web服务组合结构模式及其对应的可靠性函数,进一步给出服务组合的可靠性计算方法,并建立非线性可靠性优化模型;然后,通过组件服务的成本及其可靠性关系计算成本效益系数,进一步确定Web服务组合的优化方案,再根据优化模型计算得到优化结果;最后,以组件服务可靠性数据为基础,通过与传统的优化方法比较,验证了基于成本效益系数的方法可以在给定成本约束时获得更高的可靠性。实验结果表明,所提方法对Web服务组合进行可靠性优化是有效、合理的。     

基于QoS的语义Web服务发现研究

将QoS引入到语义Web服务中,分析了QoS本体的描述方法、Web服务的发现方法和语义Web服务发现方法,建立了一个通用的QoS模型,模型中的参数属性基本能描述QoS的衡量标准。提出了基于QoS语义Web服务发现框架,第一步通过功能来发现Web服务,第二步通过建立的QoS模型来评价发现的Web服务集合,找到QoS最佳的Web服务。最后通过实例建立了语义功能本体和QoS本体。     

基于关联规则挖掘与用户情景感知的Web服务QoS预测

作为Web服务的非功能性属性,Qo S在服务选择与服务组合中扮演着重要角色。由于一些Qo S属性值会随着用户情景属性的变化而动态变化,因此在做服务选择或服务组合之前先对Web服务的Qo S做预测是非常必要的。该文提出运用数据挖掘技术挖掘服务组合执行日志,研究服务Qo S和用户情景间的关联关系,根据得到的关联规则对不同用户做个性化服务预测。实验结果表明我们的方法非常有研究价值。     

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。     

一种Web服务选择的QoS参数计算方法

为了将用户的恶意评价和服务提供者发布的虚假数据对Web服务的QoS参数的影响降至最小,确保Web服务的QoS参数的真实性,提出了一种Web服务的QoS参数计算方法,包括基于Sproas信任模型推导出的用于来自服务请求者的参数计算公式和通过引入Web服务的负载和状态参量计算来自服务提供者的参数。通过模拟实验及分析表明：来自服务请求者的参数值的稳定性较对照算法提高了9.8%,能更有效地降低用户恶意评价的影响;来自服务提供者的参数值与实际值的相似度较对照算法平均提高了16.7%,能明显削弱服务提供者发布的虚假数据的影响,并改善Web服务的负载均衡。     

一种QoS与语义关联驱动的服务选取方法

在基于服务的应用中,增值的Web服务可以通过在候选服务中选取一些服务（即服务组件）组合组成。通过分析组合服务的特性,将QoS和服务组件间的语义关联度作为组合服务选取的重要指标,提出了组合服务的语义关联模型,模型综合考虑了服务间的数据逻辑关系以及条件依赖关系对于组合服务的影响,基于该模型将服务选取问题形式化为多目标优化问题,采用遗传算法（Genetic Algorithm（GA））求解。实验结果表明该方法是可行而有效的。