支持事务机制的Web服务组合QoS属性预测方法

该文提出了一种支持事务机制的Web服务组合QoS属性预测方法。分析了事务异常处理策略及其对组合服务执行流程的影响,定义了支持事务机制的组合服务描述模型,并基于此模型提出了组合服务QoS属性预测算法。实验证明该文方法在对具有事务机制的组合服务进行预测时,准确度优于已有的工作流预测方法,具有较好的可行性和有效性。     

支持事务机制的Web服务组合QoS属性预测方法

该文提出了一种支持事务机制的Web服务组合QoS属性预测方法。分析了事务异常处理策略及其对组合服务执行流程的影响,定义了支持事务机制的组合服务描述模型,并基于此模型提出了组合服务QoS属性预测算法。实验证明该文方法在对具有事务机制的组合服务进行预测时,准确度优于已有的工作流预测方法,具有较好的可行性和有效性。     

结合语义与模糊推理的两阶段服务组合

如何选择Web服务使组合服务的功能性属性与非功能性属性都能满足实际需求,是当前服务组合领域研究的一个重要问题.通过引入语义和服务质量,给出服务组合的形式化分析方法.该方法采用模糊Petri网建模,利用模糊Petri网的模糊推理能力,在语义层次上对服务组合进行功能性匹配.提出服务的服务质量QoS匹配度模型,对组合服务进行服务质量匹配.仿真结果表明,该方法可以解决综合考虑语义和服务质量的组合问题.     

Web服务组合QoS优化问题综述

服务质量QoS是考察Web服务组合的重要指标.近年来,针对国内外Web服务组合QoS优化问题进行了总结综述.介绍了Web服务组合服务质量QoS的定义.对基于QoS的组合优化算法进行了分类概述并举例分析.阐述了Web服务组合QoS测量与建模方法.     

基于扩展自动机的服务组合静态与动态验证方法

针对目前Web服务组合研究中缺少对定量属性的验证以及在服务运行过程中缺乏对出现异常时的故障处理等问题,提出了一种基于扩展有限自动机的Web服务组合静态与动态验证方法。该方法首先对有限自动机进行扩展,建立了一个可以描述数据及时间等信息的Web服务组合形式化模型;基于该模型,采用计算树逻辑(CTL)描述相关属性,并利用模型检测工具UPPAAL对Web服务组合的行为属性、时间属性以及数据属性等进行了验证;最后结合所建立的诊断模型,给出了一种能够对Web服务组合运行过程中出现异常时进行有效处理的错误诊断算法。     

利用新的模糊免疫分类器的评价模型设计

随着Web服务数量的增加,根据Web服务的多维Qos属性度量Web服务质量成为研究热点之一。提出了一种利用模糊免疫网络记忆分类器的Web服务Qos评价。在该评价中首先结合SOA中Web服务描述给出了Web服务QoS评价模型。然后提出了一种新的人工免疫分类算法——FAINMC,利用该算法利用该算法对大量的Web服务实现准确、高效的分类。通过每类记忆细胞反应的特征得到相对应服务等级,最后使用模糊隶属度和百分法得到了反应Web服务质量优劣评价值。通过原型系统对模拟Web服务属性数据进行测试,表明该方法优选出QoS值尽可能大,QoS向量分量的特征分量一致性好的Web服务。     

一种新的 QoS 全局最优 Web 服务选择算法

针对运用单目标优化算法求解基于 QoS 的 Web 服务选择问题的不足,设计了一种新的 QoS 全局最优Web 服务选择算法.该算法同时优化组合服务的多维 QoS 属性的多个目标函数,并产生 QoS 全局最优的 Pareto 最优解集.首先建立服务选择问题的多目标优化数学模型,然后采用归档式多目标模拟退火设计该算法以优选 Web服务.实验结果表明了该算法是可行的,实现了全局 QoS 最优化的组合服务.     

基于动态描述逻辑的服务组合及质量模型

 本文提出一个基于动态描述逻辑的Web服务自动组合框架.在该框架中,Web服务自动组合被划分为逻辑层和实现层两部分,于是服务的自动组合问题在逻辑上归结为一个动作规划问题,在实现上归结为一个根据动作选择具体服务的服务选择问题.基于该框架,本文给出了一个支持非线性QoS聚合和显式数据流声明的QoS模型.得益于合理的服务组合框架和QoS模型,本文提出的服务选择方法可以将复杂服务分解为较小的服务,然后分别用递归的剪枝算法求解.实验显示该方法是有效的,不但可适应候选Web服务数量较大的情况,且相对于现有方法能更好地处理服务组合中的复杂结构.     

基于蚁群算法的Web服务选择

Web服务组合是为Web用户提供高质量、个性化服务的主要手段,而Web服务选择是进行组合的前提和基础。阐述了蚁群算法的原理,分析了Web服务选择的模型,把蚁群算法引入Web服务选择领域,将基于QoS的Web服务选择问题转化为最优路径选择问题。给出了使用蚁群算法解决Web服务选择问题的实施步骤,对比分析了蚁群算法在不同参数下对服务选择正确率的影响,通过具体的场景测试了蚁群算法对于解决Web服务选择问题的有效性。     

基于上下文的Web服务动态组合

合成现有Web服务以生成功能更强更复杂的组合服务成为必然,组合服务的上下文信息具有十分重要的作用.针对Web服务描述语言仅支持服务功能性描述的不足,扩展了非功能属性描述,定义了一个Web服务的上下文模型,设计实现了感知上下文和执行动态服务替换的组合服务平台,通过运行旅游服务对该平台系统进行了有效验证.     

Web service selection algorithm based on principal component analysis

Existing Web service selection approaches usually assume that preferences of users have been provided in a quantitative form by users. However, due to the subjectivity and vagueness of preferences, it may be impractical for users to specify quantitative and exact preferences. Moreover, due to that Quality of Service (QoS) attributes are often interrelated, existing Web service selection approaches which employ weighted summation of QoS attribute values to compute the overall QoS of Web services may produce inaccurate results, since they do not take correlations among QoS attributes into account. To resolve these problems, a Web service selection framework considering user’s preference priority is proposed, which incorporates a searching mechanism with QoS range setting to identify services satisfying the user’s QoS constraints. With the identified service candidates, based on the idea of Principal Component Analysis (PCA), an algorithm of Web service selection named PCA-WSS (Web Service Selection based on PCA) is proposed, which can eliminate the correlations among QoS attributes and compute the overall QoS of Web services accurately. After computing the overall QoS for each service, the algorithm ranks the Web service candidates based on their overall QoS and recommends services with top QoS values to users. Finally, the effectiveness and feasibility of our approach are validated by experiments, i.e. the selected Web service by our approach is given high average evaluation than other ones by users and the time cost of PCA-WSS algorithm is not affected acutely by the number of service candidates.     

Low-Cost Web Service Discovery Based on Distributed Decision Tree in P2P Environments

Peer to Peer (P2P) techniques were widely applied into Web service discovery fields, but most existing schemes only focused on matching the functional attributes of Web services and ignored the non-functional attributes, i.e. quality of services (QoS). In this paper, we present a QoS-aware Web service discovery approach. The approach maps each Web service into virtual space to distribute all QoS attributes among P2P nodes, and then designs a distributed decision tree to support range service query with QoS requirements. Finally, a load balance algorithm is used to reduce range query cost. Experimental results based on synthetic and real datasets show our proposed approach can perform effective service discovery with low cost in P2P environments.     

基于Web Services的QoS本体研究

QoS本体为描述不同系统的QoS参数提供了一种有效、可重用的模型,已经应用于Web Services选择、QoS监控和QoS参数调整等方面。通过比较和分析几种典型的QoS本体的特点,可以得出大多数QoS本体考虑如度量、协议和网络属性等概念,这些特征应用于Web Service发现,特别是Web Service选择,对进一步开发QoS本体、选择最优的服务质量有着重要意义。     

具有全局质量保障的Web服务组合研究

随着面向服务架构（SOA）的开发技术不断成熟,Internet上涌现出功能相同或相似的Web服务集合越来越大,如何从这些集合中选出满足用户质量（QoS）的组合Web服务是目前国内外学者研究的热点问题。针对保证组合服务的质量（QoS）全局最优问题,基于图的理论构建服务组合模型,并在此模型上提出相应的服务选择算法,保障选择的组合服务的质量（QoS）全局最优。     

基于Bootstrap技术的Web服务QoS值的置信区间估计和预测

目前对Web服务QoS（Quality of Service）的预测研究,通常预测QoS的静态值,很少预测QoS值的置信区间.本文借助非参数统计学的Bootstrap技术,提出估计Web服务QoS值置信区间的方法;然后利用与当前Web用户相似的其他Web用户调用待预测Web服务的QoS历史数据,预测当前Web用户调用待预测Web服务的QoS值的置信区间.本文估计了WSDream数据集1中每个用户调用每个Web服务的QoS值的置信区间,实验发现这些置信区间的上下限近似服从重尾分布.通过随机选择WSDream数据集1中60%到90%的用户和Web服务作为训练集,预测另外10%到40%的用户和Web服务的QoS值,实验结果表明预测的QoS置信区间与估计的QoS置信区间的平均覆盖率超过70%,最高达76%.在服务选择或服务推荐时给用户提供一个估计的或预测的QoS置信区间,可以更好地满足用户的个性化需求.     

多策略QoS感知的服务选择与排序模型

随着网络中具有相同功能、不同QoS服务的增多,在用户请求服务时,为了确保能找到满足用户功能与质量要求的服务,并对找到的可用候选服务集按一定的策略进行选优,提出了一种多策略QoS感知的服务选择与排序模型。在该模型中,综合考虑服务的性能与运营维护成本等属性,提出了一个扩展的服务QoS模型,在此基础上引入用户、运营商对服务满意度的计算方法,通过改变用户满意度与运营商满意度在排序选优过程中所占的不同比重,灵活设置服务选优策略,有效的解决了服务排序选优问题。搭建了服务选择与排序原型系统,并通过应用实例对上述模型进行了验证。     

基于差异演化算法的QoS全局最优动态Web服务选择

QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题。基于差异演化算法,设计一种用于解决该问题的DE-GODSS算法。算法的主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,然后利用差异演化算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集。理论分析证明DE-GODSS算法的时间复杂度优于已有的多目标遗传算法,且实验结果表明该算法的收敛速度优于已有的多目标遗传算法。     

Web service discovery utilizing logical reasoning and semantic similarity

Web service discovery facilitates the implementation of complex and reconfigurable applications in service‐oriented architecture, such as service selection, composition, and provision. This paper presents an approach for semantic and automated Web service discovery. Our approach to semantic Web service discovery consists of ontology‐based service preprocessor, reasoning‐based service filter, and parameter‐based service matcher. An important feature of this approach is that the relationship among concepts in ontology is quantified and considered as an important factor in the matching process, which results in high precision and recall. Additionally, we propose a filtering method based on logical reasoning to preprocess the large amount of Web services. Through the filtering method, Web services which are feasible in logic are selected to be matched with user requests. So there is a great improvement in the run‐time performance of service discovery approach. Experiments show that our approach is feasible and effective to discover the required Web services.     

基于结构化噪声矩阵补全的Web服务QoS预测

随着面向服务计算技术的快速发展,越来越多具有相同或相似功能的Web服务被部署在网络上。用户进行服务选择之前,通常需要根据历史调用信息对未使用过的服务QoS进行预测。由于历史调用信息收集过程缺乏有效的监督和约束机制,所采样的QoS信息往往容易受到结构化噪声污染,从而导致现有方法预测性能急剧下降。为了克服这个困难,通过将Web服务QoS预测问题建模为L2,1范数正则化矩阵补全问题,提出了一类基于结构化噪声矩阵补全的Web服务QoS预测方法。真实数据集上的实验结果表明,该方法不仅能精确地辨识出QoS采样矩阵中噪声行所在位置,而且能对缺失Web服务QoS进行有效预测。