QoS computing method for Web services composition based on topological seouence reduction

考虑有向无环图(DAG)描述的组合服务模型,提出了一种新的组合服务QoS度量方法——基于拓扑序列归约的Web服务QoS度量方法(QCMTSR).其借鉴迭代归约度量方法中的基本结构及Q6计算公式,定义了DAG图中的两类基本结构,串归约结构和并归约结构,并给出了两种基本结构的QoS属性计算公式;通过逐步归约DAG图拓扑序列中的每个节点,直至最后一个节点的QoS属性值就是组合服务的各QoS属性的度量结果.从理论上证明了QCMTSR算法适用于所有DAG描述的组合服务,并实验证明QCMTSR算法对可靠性和可用性能够更准确的度量.     

一种支持模糊QoS属性的服务组合容错方法

提出了一种支持模糊QoS属性的服务组合容错方法,运用区间数的方式来描述那些带布模糊性的QoS需求,针对服务组合的特点,构建了服务组合容错框架,通过对服务组合运行时的QoS历史数据和实测值进行偏差度量,重点讨论了在组件服务QoS失效和组合服务QoS失效这两种情况下的容错处理策略。实验结果证明了该方法的有效性。     

服务组合中面向端到端用户QoS需求的QoS聚合机制研究

服务组合基于多种基本的组合结构,组合多个已有的服务来满足用户的功能性和非功能性(即QoS)需求。通常,用户的需求直接是端到端的需求,而服务描述本身具有自身的QoS描述。由于所处的层次不同,端到端的QoS需求描述和单个服务的QoS描述存在一定的语义鸿沟。基于层次化本体模型建立QoS本体模型,建立了用户QoS和服务QoS之间的映射关系。并针对基本的服务组合结构,研究了异构QoS本体环境下服务的QoS聚合机制。基于基本组合结构的QoS聚合,提出了完整的服务组合中的QoS聚合算法和QoS转换算法,以满足端到端的QoS需求。     

一种满足马尔可夫性质的不完全信息下的 Web服务组合方法

针对满足马尔可夫性质的服务组合过程给出了按照用户服务质量(QoS)要求的服务组合方法．首先,提出了一种支持QoS属性描述的Web服务描述模型,并实现了对组合服务整个生命周期的QoS信息描述．在此基础上提出了基于多目标决策理论和k臂赌博机理论的服务选择算法,与同类方法相比,该方法可以在不完全信息下根据用户对QoS属性的偏好来选择合适的候选服务进行组合．最后,给出了QoS驱动的服务组合框架E-WsFrame和具体实现,并分析了实验结果．实验表明E-WsFrame可以综合考虑服务组合的功能要求和QoS要求,从而根据服务请求实现服务的自动组合．     

基于模拟退火遗传算法的服务选择

为了解决面向服务体系结构服务组合中服务选择问题,提出了一种将模拟退火算法与遗传算法相结合的融合算法。将服务流程等效成AOV图,对AOV图进行拓扑排序,并将生成的拓扑序列作为遗传算法的编码,使用QoS参数作为适应度,在遗传算法生成每一代子代后,利用模拟退火算法对其进行局部优化调整。仿真实验结果表明,模拟退火遗传算法在减少服务流程资源消耗上能取得理想的效果。     

基于串归约的网格工作流费用优化方法

针对截止期限约束下有向无环图DAG(directed acyclic graph)表示的工作流费用优化问题,提出两个新的费用优化算法:时间约束的前向串归约算法FSRD(forward serial reduction within deadline)和时间约束的后向串归约算法BSRD(backward serial reduction within deadline).算法利用DAG图中串行活动特征给出串归约概念;基于分层算法对串归约组的时间窗口重定义,并提出动态规划的求解策略实现组内费用的最优化.两种归约算法综合考虑DAG图中活动的串并特征,改变分层算法中仅对单一活动的费用优化策略,实现了串归约组的时间收集和最优利用.模拟实验结果表明:BSRD和FSRD能够显著改进相应分层算法的平均性能,且BSRD优于FSRD.     

异质信息网络中基于有向无环图的影响力最大化算法

针对异质信息网络中的影响力最大化(IM)问题,提出了一种基于有向无环图(DAG)的影响力最大化算法(DAGIM).首先基于DAG结构度量节点的影响力,然后采用边际增益策略选择影响力最大的节点.DAG结构表达力强,不仅描述了不同类型节点之间的显性关系,也刻画了节点之间的隐性关系,较完整地保留了网络的异质信息.在三个真实数...     

Web服务组合中QoS评分度量模型的研究

在Web服务组合过程中,QoS(quality of service)是决定其组合能否成功的关键因素之一。这篇文章在分析了Web服务组合中QoS的非功能属性基础上,分别从四个角度来描述通用的QoS属性,并对服务构件的QoS服务质量进行了量化,最后给出了开放环境下Web服务组合中QoS的评分度量模型。     

模型驱动的Web服务组合的QoS属性的研究

为反映组合Web服务的服务质量(QoS),文章在用模型驱动的方法对Web服务组合进行研究的基础上探讨了如何对Web服务进行QoS属性拓展,给出了拓展的WSDL元模型。通过引入模型驱动的思想,解决了Web服务对QoS属性描述不足的问题。并通过对BPEL元模型的分析,得出了组合服务在各种结构模型情况下的QoS属性的计算方法。     

基于AOV图和免疫优化的云计算服务组合

为了实现云计算环境下高效地变粒度服务,以满足各种用户的弹性需求,提出了一种基于AOV图和免疫优化算法的云计算服务组合方法;首先,采用AOV图计算目标节点的QoS聚合值,将其作为对应的服务组合方案的QoS值;然后,将服务组合方案映射为抗体,对抗体编码方式、抗体与抗原之间的多目标亲和度评价函数,以距离为基础的抗体之间的亲和度评价函数均进行了设计,并将所有服务组合方案中的支配方案存储到记忆细胞集中以加快收敛速度;最后,定义了采用AOV图计算QoS聚合值和采用免疫优化算法进行服务组合的具体算法;仿真实验表明文中方法能高效地实现云计算环境下的服务组合,且与其它方法比较,文中方法具有较高的亲和度0.829,具有较大的优越性。     

基于改进磷虾群算法的服务组合优化

面向服务的架构（SOA）下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量（QoS）建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群（KH）算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化（PSO）算法、人工蜂群（ABC）算法和花朵授粉算法（FPA）进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。     

基于改进DAG的Web服务组合优化

针对当前Web服务组合过程的复杂性,提出了一种基于改进DAG的Web服务组合方法.该方法通过构造有向无环图(DAG)表示服务之间可能的匹配,并对有向无环图进行优化,删除无效的组合路径及冗余服务,采取逆向搜索并结合服务的Qo S,减少处理的服务数量,对筛选得到的组合服务通过比较Qo S值选取最优的服务.为了验证以上方法的有效性,以智能用电互动化支撑平台的企业用能分析业务的生成设计实验,并针对不同规模的服务集进行了实验分析.结果证明本文提出的基于改进DAG的Web服务生成方法具有良好的可行性,能够生成满足用户需求且具有较高服务质量的优化服务,适用于智能用电互动化支撑平台的Web服务组合生成.     

基于自适应粒子群算法的制造云服务组合研究

针对云制造系统中制造云服务组合的多目标规划问题,研究建立了问题模型并提出了求解方法。首先引入了网格制造模式的制造资源服务组合技术,探讨并描述了云制造模式中基于服务质量（QoS）的制造云服务组合过程;接着通过分析云制造模式下制造云服务的特征并基于制造领域知识,研究定义了制造云服务的八维QoS评估标准及计算表达式,推导出制造组合云服务的QoS表达,进而建立了制造云服务组合的多目标规划问题模型。最终设计了自适应粒子群算法来解决该多目标规划问题。仿真实验表明,该算法能有效并高效地解决该问题,且求解效率优于传统粒子群算法。     

基于可信QoS的路径查找及负载均衡策略研究

Web服务是云计算中资源调用的有效方式。单一Web服务功能往往有限,只能完成特定任务。服务组合则可以将多种Web服务形成有效的调用序列,实现更为强大的功能。服务发布量以及服务请求量的迅速激增带来了新的安全问题。首先,现有的服务组合方案均以服务质量(QoS)为依据进行Web服务选择,但服务质量通常由服务发布者提供,存在服务发布者发布虚假QoS值诱骗用户的欺诈现象;其次,传统的服务组合方案只生成一条最优路径,当恶意请求持续访问时,会造成某服务节点瘫痪,甚至整个服务组合系统失效。因此,针对服务质量恶意欺诈的问题,文章提出一种可信的QoS计算模型,根据Web服务发布者的信用综合评估服务质量;针对单一最优路径无法满足大量请求的问题,文章提出一种路径发现和负载均衡的多路径方法。仿真结果表明,文章提出的方法不仅能提高服务组合的成功率,满足用户的需求,而且能找到更多的服务组合方案执行。     

基于SDN的高性能QoS保障低轨道卫星星间路由算法

低轨道卫星通信系统具有全球覆盖性、移动性、可扩展性等优势,在提供全球互联网服务、灾难应急处理等方面发挥重要作用,但由于星上有限的存储和计算资源,传统路由算法不适用于低轨道卫星通信网络。结合软件定义网络架构,提出一种支持服务质量（QoS）的高性能低轨道卫星星间路由算法。根据剩余链路持续时间定义星间链路生存时间,确定每条星间链路的稳定度,缓解由于链路切换导致的业务路径重构问题。基于高轨道卫星得到的星间链路的流量状态,定义链路负载矩阵,给出星间链路负载度函数,并利用标签交换路径集合获得每条路径的负载度,避免节点拥塞,实现网络负载均衡。针对不同要求的业务服务类型定义权重因子矩阵,通过调整因子来减小瓶颈节点对路由算法的影响,满足多用户的QoS要求。仿真结果表明,在不同的QoS要求下,该算法在业务时延、系统吞吐量、网络负载均衡等方面均具有明显优势,且算法复杂度低,大幅节省了有限的星上存储与计算资源。     

基于组合服务执行信息的服务选取方法研究

组合服务选取问题是服务计算领域的一个研究热点问题,已往的选取方法大多基于难以准确获取的服务QoS信息,且算法思路复杂.文中提出了一种基于组合服务执行信息的服务选取方法.该方法分为3个阶段:数据生成阶段、数据挖掘阶段和服务选取阶段,分别进行组合服务执行信息的记载和相关数据集的生成、路径分支关联规则和服务执行顺序序列模式的挖掘以及基于挖掘产生的知识模式进行服务选取.文中首先给出一种可以方便记载日志的服务组合系统架构;然后提出一种基于时间加权的算法模型,以有效地进行路径分支关联规则和顺序序列模式的挖掘;最后对文中的组合服务选取方法进行描述.实验结果表明:文中方法在选取出的组合服务健壮性方面要优于基于QoS的方法.     

多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度研究*

针对当前网格工作流调度算法中大多只考虑DAG结构的网格工作流,涉及QoS参数较少或将多QoS参数聚合成一个单目标函数进行优化调度,提出了一种多QoS约束的双目标最优的网格工作流调度算法。该算法是基于AGWL网格工作流模型和改进的MOPSO算法,其目标是在满足可靠性、可利用性和声誉这三维QoS参数约束下,同时最小化两个冲突目标,即响应时间和服务费用。通过与原MOPSO所设计的网格工作流调度算法比较,该算法能获得更优的优化解。     

基于IFOA-GA任务调度算法在云计算MapReduce模型中的研究

针对传统的云计算任务调度算法存在效率低、利用率不高的问题,采用改进的果蝇算法（improved fruit fly optimization algorithm,IFOA）和遗传算法（genetic algorithm,GA）融合的算法用于处理任务调度。首先,将任务调度转换为DAG（directed acyclic graph,DAG）并通过Kruskal算法将任务调度顺序进行化简;其次,针对果蝇算法的种群采用正交数组和量化技术进行初始化,对果蝇算法边界进行处理,对探索步长进行动态调整,并使用GA算法对个体选择进行选择处理;最后,将融合后生成的算法IFOA-GA用于仿真平台中的云计算任务调度,相对于IGA、IFOA,IPSO算法在QoS的四个指标对比中具有一定的优势,说明IFOA-GA算法能够有效地提高云计算调度效率。     

基于QoS的网格资源管理

资源管理是网格计算研究领域中的一项重要研究点,目前的研究工作大多致力于解决异构性问题,对于在交付无缝QoS(quality of service)前提下提高资源分配性能方面还缺乏深入的研究.而且,目前对网格QoS的研究集中于将多媒体网络QoS的相关成果融入网格体系架构中以提供对网格QoS的支持,而缺少对网格QoS的特性进行系统化的研究与归纳.为此,提出了网格QoS的层次结构模型,并对其中承上启下的虚拟组织层QoS参数进行了新的分类和测量;然后,利用SNAP(service negotiation and acquisition protocol)协议对基于网格QoS层次结构模型的网格QoS参数的映射转换过程进行了分析;最后,设计了网格资源管理仿真系统,并运用相关的网格QoS的研究改进了现有的Min-Min算法.仿真实验结果表明,基于QoS的网格资源管理可以在满足用户QoS需求下,有效地提高网格资源的利用率和服务请求的成功率.     

一种服务聚合中QoS全局最优服务动态选择算法

Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来得到了迅速的发展.如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务聚合中服务选择技术的不足,提出了一种解决服务聚合中服务动态选择QoS全局最优化问题的实现算法GODSS(global optimal of dynamic Web services selection).算法的主要思想是把服务动态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,利用多目标遗传算法的智