移动边缘计算环境下服务工作流的计算卸载

移动边缘计算（MEC）将计算和存储资源移动到移动网络的边缘，使其能够在满足严格的延迟要求的同时在移动设备处运行要求高处理的应用。它考虑了移动计算卸载问题，其中可以调用工作流中的多个移动服务来满足其复杂需求，并决定是否卸载工作流的服务，同时考虑了组件服务之间的依赖关系，并旨在优化执行移动服务的执行时间和能耗。针对上述问题运用了基于遗传算法（GA）的卸载方法，经过设计和实施后，部分修改传统遗传算法，以满足对所述问题的特殊需求。仿真实验表明，GA算法的实验效果都优于算法Local Execution和RANDOM得到的实验结果。     

移动计算环境下的移动事务解决方案

由于移动计算环境的复杂性、网络条件多样性、频繁断接等特性使得移动终端发出的事务具有传统事务不具备的异构性、移动性、长事务性和易错性。通过对XML Web Services原理和队列通信机制的分析,本文构建了一个基于XML Web服务的客户/移动终端服务代理层/服务器的三层体系结构,并在移动终端服务代理层设置了可用于存储不同事务类型的事务队列。此解决方案支持事务在移动计算环境下的传输。     

使用发布订阅中间件支持移动计算

提出了一个扩展发布订阅中间件以支持移动计算的新协议．该协议针对移动计算的需求，由老的事件代理暂存客户移动期间到达的消息，客户在连接到新的事件代理后，消息被自动有序发送给客户，保证了移动透明性．此外协议采用同步算法和消息合并操作防止了消息丢失和重复．移动客户可以在不同的地域与不同的事件代理节点连接和可靠接收消息．实验表明谈协议完全满足移动应用的要求，保证了应用的透明性、消息完整性和有序性．     

支持移动环境的发布订阅系统的研究

介绍了分布式发布/订阅系统原型,设计了移动环境下发布/订阅系统的基本结构和服务器模型,提出了移动计算的要求,给出了移动环境下的关键问题及其解决办法,最后提出了需要进一步讨论的问题。     

基于移动边缘计算环境下的服务缓存和任务调度联合优化算法

在移动边缘计算中,在资源有限的边缘设备上对服务缓存和任务执行进行合理的决策能够大幅度地提高卸载效率和减少应用程序的处理时延。针对边缘计算环境下服务缓存与任务卸载决策问题,建立网络模型和服务缓存模型,定义关联的边缘设备、协作的边缘设备任务执行时延及远端云数据传输和任务执行的时延,提出一种联合优化算法来求解任务执行时延约束条件下的服务缓存决策最优解。该算法采用粒子群优化Particle Swarm Optimization（PSO）,将移动用户的任务按照整数编码,优化任务处理时延适应度和粒子速度更新,缩短任务延迟时间。仿真实验结果表明,联合优化算法取得相比其他策略完成时间更少且能适应大规模任务调度的效果。     

无线移动环境中基于移动Agent的实时构件组装机制研究

由于无线网络较窄、昂贵的带宽，及移动设备自身有限的硬件能力，在无线移动环境中进行实时构件组装调用时面临着更多的技术挑战，需要一种高效、可靠的机制给予支持。本文提出一种基于移动Agent的无线网络环境构件组装调用机制。该机制利用移动Agent作为移动客户端与构件服务器之间交互的中介，提供了灵活、可配置的组装结构，从而有效避免移动客户端不必要的访问操作，节省了移动客户端的无线网络连接开销，与其他机制相比有着较高的执行效率；同时该机制可有效支持移动客户端发生故障后的状态恢复，从而确保运行过程的可靠性。最后本文通过实验分析了MAWA机制的可靠性与高效性。     

基于移动计算环境的GIS研究

数字移动通信、互联网的发展与整合,使移动计算很快成为主流计算环境,GIS作为IT行业最重要的信息技术之一,提供面向移动计算环境的信息服务是必然的发展趋势。本文首先介绍了GIS的发展历程,接着分析了移动计算环境的概念和特点,在此基础上讨论了在移动计算环境下GIS的主要发展方向和关键技术,最后以空间定位信息服务（LBS）为例研究了GIS在移动环境中的应用。     

普适环境下的信任管理及其在移动服务中的应用

作为一种新的计算模式,普适计算在逐渐进入我们生活的同时,普适计算下的安全也引起了越来越多的关注.首先分析了现有信任管理存在的缺陷,接着针对普适计算的特点分析了普适环境下的信任管理,最后结合普适环境下的一个典型应用--移动服务,提出了一种基于信任管理的移动安全方案.     

物联网环境下移动边缘计算安全问题

物联网时代多类型流量的接入与应用场景的多样性,从计算能力、存储和业务时延等多个方面对当前集中式云计算架构提出新的挑战.移动边缘计算(MEC)作为一种在网络边缘为用户提供服务的解决方案,能够满足物联网多样性的业务需求.针对移动边缘计算在物联网中的安全问题,对移动边缘计算的概念、应用场景和安全进程进行介绍,着重从数据传输安...     

移动计算环境下的一种同步复制模型

针对移动环境下的数据冲突和冲突消解处理的不足,提出基于Web内容和数据集同步的同步复制模型。移动设备端缓存两种不同粒度的数据,采用“订阅 取消订阅 订阅”的方式提供个性化的数据,以两种不同的同步策略：即用客户端限定时间偏差的方法,解决Web页面冲突;用同步预处理的方式减少数据库同步时上行的数据传输量,同时用基于优先级和事务协调相结合的方法解决数据库冲突,从而解决了模型冲突处理问题。     

面向移动边缘的组合服务选择及优化

移动边缘计算作为新型的计算范式,为降低网络延迟、能耗开销提供了新的思路.其将中心云的强大算力下沉至网络边缘,使得用户能够将计算任务卸载至物理位置更近的边缘服务器执行,从而节省经由核心网的时延与能耗开销.然而,由于移动边缘计算技术通常受到计算资源、网络传输带宽、设备电量等因素的制约,如何在有限的资源中获取最大的利用率成为...     

基于聚类和Skyline计算的云计算服务选择

针对云计算环境中存在着大量功能相同或类似而服务质量不同的服务,而实现对这些服务选取的方法往往具有效率低和实时性差的缺点,为此,提出了一种基于聚类和Skyline计算的云计算服务选择方法;首先,对各抽象服务类采用相似度矩阵进行分类,选取其中与用户服务请求最匹配的分类作为候选分类;然后,通过Skyline计算剔除各候选分类中的冗余服务,保留支配服务作为候选服务;最后,通过最大化效用函数来选取候选服务构成组合服务;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选取,且与其它方法比较,与用户服务请求需求具有较高的匹配度,服务选择精确度达到100%,同时算法的时间复杂度较低,具有较大的优越性。     

普适计算环境下一种目标驱动的服务组合方法

普适计算环境的服务对用户来说是透明的,为了简化用户与环境的交互,提出了一种目标驱动的服务组合方法,建立面向任务目标的服务语义表示模型,并在此模型下进行动态的目标驱动的服务组合,实现用户目标.描述了一个模拟的应用场景,并结合应用场景说明了任务定义和服务组合的过程.该方法简化了用户与环境的交互,提高了普适环境下服务组合和协同的灵活性.     

移动环境中基于Mobile Agent的异步计算技术

本文提出了一种移动环境中基于Mobile Agent的异步计算技术，并在我们巳完成的宽带无线IP网络以及IBM的Ag1ets基础上实现了一个应用实例，实验表明这种技术是行之有效的．     

一种利用云环境实现Web服务组合容错的方法

随着Web服务迅猛发展,基于SOA的服务组合容错性研究成为了业界关注的焦点.服务组合中组件的失效,会导致整个组合执行失败,而资源不足、服务器负载过重是引发组件失效的主要原因之一.云计算作为一种新的计算泛型,其资源整合、动态分配的特点为解决传统SOA下因资源受限而引发的失效提供了新的容错思路.FTEL层将中间件技术应用到服务组合容错上,借助云环境完成服务替换,对传统SOA下较难解决的由于资源问题引起的组件失效进行了容错.     

移动计算环境中的局部线性预测

由于移动计算设备的有限的电源能力和计算能力,需要有一种快速、简单、准确的方法用于移动客户端的预测。该文提出了在移动计算环境中局部线性预测的方法,该方法的计算复杂度较小,同时实验结果表明它的预测结果较为理想。     

普及计算中基于接口语义描述的动态服务组合方法

在普及计算环境中缺乏把已经存在的简单的服务灵活地动态地组合出更加复杂的服务的方法．提出了一种在此环境下的基于接口语义匹配的动态服务组合方法,给出了基于语义的基本服务的描述规范、组合服务的描述规范、组合服务的实例生成算法和控制执行的动态服务组合的系统框架并通过实例实现,验证了该框架的可行性．根据当前环境中已有的服务组合出更加复杂的服务,该算法对有效地利用系统的资源、降低服务设计和实现的复杂性具有非常重要的意义．     

一种面向移动应用的探索式服务组合方法

开放移动平台的涌现,加速了服务组合技术在移动应用开发过程中的应用和发展.当前的移动应用开发大多采用静态的服务分类聚集的组合方式,很容易引起功能过载和服务访问链过长的问题,严重影响了移动应用的易用性.针对这一问题,结合移动应用领域的特点,提出一种探索式服务组合方法.该方法通过感知上下文变化为用户构造当前环境下可用的服务集合,并通过交互将用户选择的服务即时地组合到应用中.基于上下文构造可组合的候选服务集合是其中一个核心技术,采用历史挖掘的算法,利用用户在不同上下文环境下选择服务的历史记录,挖掘出上下文与服务间的关联关系,以此作为匹配候选服务的依据.在关联规则挖掘方面,对传统的FP-tree算法进行了扩展,使其支持移动应用领域中二维数据项的挖掘.实验结果表明,扩展后的算法比传统算法在服务匹配方面具有更高的准确率和命中率.