一种面向语义Web的组合服务演化方法研究

为了敏捷、有效地调整动态环境下的组合服务,系统地提出一种面向语义Web的组合服务结构化演化方法EM4CS。EM4CS方法采用OWL-S语言描述的组合式语义Web服务为研究对象,将组合服务演化过程划分为3个部分、6个阶段,分别从演化需求获取、演化需求形式化表示、语法一致性维护、语义一致性维护、演化结果确认和演化结果发布与传播6个方面覆盖组合服务演化周期。EM4CS方法从系统工程的角度分析组合服务演化过程,以迭代求精的方式逐步实现演化需求,同时维持服务描述语法和语义的一致性。介绍了遵循EM4CS方法的组合服务演化支撑系统ESS4CS,该系统能够全程辅助知识工程师完成组合服务演化工作,能有效地提高组合服务演化的效率和精度。

基于聚类Web服务的组合服务模式规约

Web服务组合是提高服务质量的实用方法,但如何实施有效的服务组合一直是研究的难点。基于此,提出了一种通过建立组合服务模式规约来验证服务组合有效性的方法。依据经过聚类后各个类别服务间的关联性关系分析,首先提出组合服务模式的概念和确定其方法、原则;然后给出Web服务中组合服务模式规约;最后通过使用组合服务模式规约,应用飞机订票的实验验证了Web服务组合的有效性。

一种基于执行环境特征的组合服务混合执行机制

研究了一种组合服务混合执行机制,建立了服务间的交互协议,给出了执行环境特征模型,并在该模型基础上给出了执行模式选择规则.该机制结合了控制流、数据流全集中,控制流集中、数据流分散两种执行模式的特点,能够根据组合服务业务特性和网络环境特点动态选择执行模式,可以使得数据量较大的消息直接在服务间传递而无需通过中心节点转发.实验结果表明:组合服务混合执行机制通过在组合服务执行过程中动态选择执行模式,能够有效保证组合服务的执行效率.

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.

支持服务关联的组合服务选择方法研究

在面向服务的应用中,服务集成商通过选择已有服务并对这些服务进行组合,为其消费者提供增值(value-added)服务.然而,现有的组合服务选择模型中,各可选服务被认为是相互独立的,可选服务的服务质量独立于其他服务.而在实际的面向服务应用中,可选服务的服务质量往往依赖于其他可选服务,现有组合服务选择方法无法应对这种普遍存在的场景.文中提出了一个支持服务关联关系的QoS描述模型,用于刻画可选服务的服务质量对其他可选服务的依赖关系,并给出该QoS描述的自动生成方法.在此基础上,提出了支持服务关联的组合服务选择方法,包括基于整数规划求解最优解的组合服务选择方法和基于启发求解次优解的组合服务选择方法.通过实例分析,体现了文中方法具有良好的适用性.对比实验结果表明,文中基于整数规划方法获取的组合服务QoS明显优于同类方法;并且,文中基于启发式方法能够高效地获取较优组合服务QoS.

考虑失效恢复的组合服务性能建模与分析

互联网环境下运行的组合服务易受到资源故障和组件失效影响而导致失效.已有的失效恢复措施在提高服务可用性的同时也会对服务的性能产生负面影响.为了对失效可恢复情况下的组合服务性能进行量化,通过综合组合服务失效类型和恢复策略,给出一种考虑失效恢复的组合服务性能分析模型.采用排队Petri网(queueing Petri net,简称QPN)描述组合服务的失效发生及其恢复处理过程,重点研究实施重试和替换策略的服务运行情况.详细描述了考虑失效恢复的服务节点和链路QPN模型的内部结构,在此基础上,通过服务交互机制构建组合服务分散执行的性能模型.最后,采用QPME工具仿真和比较不同失效发生率、失效类型分布和恢复策略下组合服务模型的性能表现.结果表明,该方法能够定量分析失效恢复对组合服务性能的影响,有助于指导不确定网络环境下的信息服务系统失效恢复策略实施方案的设计.

一种基于划分的组合服务选取方法

组合服务选取问题是服务计算领域研究的核心问题.由于组合服务中基本服务QoS间存在着复杂的关联关系,使得某些服务一起使用时效率会较高,而某些服务一起使用时效率反而会降低,现有的服务选取算法几乎忽略了该问题,从而使得选取时所使用的Web服务QoS数据往往不准确,致使选取出的组合服务在实际执行时并不是最优的.为了解决该问题,提出了一种基于划分的组合服务选取方法.首先基于日志记载的质量信息选取那些性能优良的组合服务执行实例,在此之上发现被频繁一起使用的具体服务集合,据此产生对组合服务的划分,形成组合服务点和对应的点模式;最后把点模式集作为点的备选服务集,以点为单位进行组合服务选取.由于点模式经过了多遍执行的验证,和直接对点中各基本服务进行独立选取相比其性能往往会更高.实验表明,该方法能有效提高选取出的组合服务质量.

面向自适应的组合服务动态调整方法

为了实现组合服务对异常情况的自适应,提出了一种组合服务动态调整机制.该机制将调整逻辑和BPEL执行逻辑相分离,从而能够在不扩展BPEL语言的语法和语义基础上支持组合服务的动态调整,保证了方法的适用性.建立了服务异常模型来描述服务运行过程中所面临的异常情况的类别、产生原因以及外在表现,并且在该模型的基础上给出了异常监控策略.提出了组合服务替换范围确定算法和调整方案生成启发式算法,保证了组合服务动态调整的效率.系统实现和实验验证了提出的组合服务动态调整方法的有效性.

基于QoS的组合服务优化选择问题建模与求解

提出了一种支持Web服务动态组合的框架,并在此基础上对Web服务组合中的服务优化选择问题建模,根据用户设置的QoS约束条件,将服务优化选择问题分成3类,并分别给出了相应的服务选择算法。实验证明算法在保证一定优度的同时亦具有良好的时间性能。

动态服务组合构造与最优组合服务算法研究

服务组合是将已有服务组合为一个新服务的过程,以增加服务的功能或/和性能。本文将组合方案表示为一个有向无环图,节点表示服务,边表示服务交互,以目标服务的输入为指标集,给出候选组合方案的构造算法。以服务费用为测度,并计入服务的计算、存储和通信费用。通过费用转移,提出了基于经典Dijkstra算法的最优组合服务算法。

基于遗传算法的组合服务选择方法

针对组合Web服务选择问题,提出了基于遗传算法的组合服务选择方法。从服务组合流程的层面,兼顾子服务间的接口语义匹配、控制逻辑关联和Qos因素,建立了结合全局语义匹配的组合服务Qos模型,将服务选择问题转化为多约束多目标的优化问题,并通过引入遗传算法予以实现。与单纯考虑Qos属性的方法相比,该方法能够同时满足用户的功能性和非功能性要求。实验结果表明,该方法对于组合服务选择是可行且有效的。

面向客户视角的QoS集成与组合服务优化

研究Web服务组合网上服务质量(QoS)的评价指标以及组合服务QoS计算模型,建立一种面向客户视角的网下服务质量评价体系,包括服务费用合理度、服务与描述符合度及服务满意度。以服务费用为约束条件,提出一种的面向客户视角的Web服务QoS集成与组合服务优化模型。分析结果表明,与基于QoS的组合服务选取模型相比,该模型增加了服务质量指标,即网下服务(商品)的质量,更能满足客户需求。

基于信任的组合服务选择方法

针对从大量功能性属性相同的服务中选择最能满足请求者需求的服务这一问题,提出一种基于信任的组合服务选择方法.利用Bayes理论来计算对目标服务的直接信任值,基于请求者评价的相似度构建服务信任网络,在此基础上提出一种基于有向图结构的信任传播算法来计算对目标服务的推荐信任值;结合直接信任与推荐信任以形成对目标服务的信任度,为服务请求者提供决策信息.实验表明,该方法能够有效的满足不同服务请求者对组合服务的个性化需求,并对多种恶意行为具有较高的抵抗能力,而且在网络稀疏的情况下仍能表现出较强的鲁棒性.

基于C-MMAS算法的组合服务动态选择研究

将大规模的具有多种组合路径的QoS最优组合服务选择转换成带约束的最优路径选择问题,并提出了一种基于文化的最大-最小蚁群优化算法(C-MMAS)来完成最优路径选择。C-MMAS计算模型由基于MMAS的群体空间、基于优秀解的信仰空间及其之间的通信协议组成。群体空间在完成基于MMAS的演化后进行基于"变异"的进化操作,并将每次演化和进化后的优秀解作为知识贡献给信仰空间,信仰空间按照一定的优化规则更新空间里的知识,当信仰空间里的知识经过若干代的积累沉淀后再对群体的演化进行指导。此计算模型在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,充分利用了种群的进化机制和知识的指导作用,在很大程度上提高了种群的多样性及收敛速度,达到了防止早熟、降低计算代价的目的。理论分析和实验结果说明了该算法的可行性和有效性。

一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法

组合服务通常运行在开放、变化和不确定的互联网环境中.动态复杂的运行环境,使得组合服务的执行具有不确定性和不可靠性,从而制约了服务组合技术的实际可用性.针对该问题,面向环境的分析与建模,提出了一种基于EQ规则的组合服务运行时自适应方法.该方法在记载组合服务的执行日志和各备选服务的运行环境数据的基础上,挖掘得到反映"一个备选服务在特定的环境状态下所表现出的质量会如何"的EQ规则库,从而指导组合服务如何响应实时产生的各类环境变化事件,以驱动组合服务的运行时自适应,保障其可靠运行.仿真实验结果表明:该方法能够提高组合服务在动态环境中的服务质量,增强其运行稳定性,是一种有效的组合服务运行时自适应方法.

基于赋时有色Petri网的Web组合服务建模

面向Web服务的业务流程执行语言BPEL本身缺乏健壮的语义,构建Web组合服务又是一种易于出错的任务。基于有色赋时Petri网,提出了从BPEL描述的Web组合服务流程到有色赋时Petri网模型的转换方法。在转换过程中考虑了BPEL活动的执行方式和执行环境,如时间、环境属性等,给出了更为精确的模型,为更好地使用工具和现有方法验证和测试Web组合服务奠定了基础。并给出了这种转换方法的应用实例。

一种基于语义的组合服务模板推荐算法

为了实现组合服务的查找功能,提出了一种基于语义的组合服务模板推荐算法。用Web服务本体OWL-S和领域本体描述Web服务,将2个服务之间的语义相似度计算转化为加权二部图的最优匹配问题,利用改进的Kuhn-Munkres算法计算服务间的语义相似度;在此语义相似度的基础上提出一种基于语义的组合服务模板推荐算法。实验结果表明,提出的组合服务模板推荐算法可以快速地搜索出满足用户请求的组合服务模板。

Web服务环境下基于信息协商的组合服务多属性选择方法

Web服务环境下,通过对Qo S感知服务选择问题及信息协商流程的形式化描述分析,从信息协商的重复考虑用户需求特点出发,提出了基于信息协商的组合服务选择方法及具体实现途径。该方法能综合体现动态协商和犹豫度特点,并且有效避免了评价信息的丢失。最后,通过实例分析表明该方法对于Web服务环境下组合服务选择应用的可行性和有效性。

组合服务控制流测试

结合Web服务本体语言(OWL-S,Web Ontology Language for Services)和线性时态逻辑理论(LTL,Linear Temporal Logic),研究用于测试的组合服务流程形式化描述方法和动态测试信息分析方法.将OWL-S作为组合服务的需求参考模型,采用组合服务标准和形式化描述方法相结合的方式,用线性时态逻辑刻画OWL-S控制结构的动态语义,明确地表示出控制结构中各成分的执行顺序.进一步用线性时态逻辑公式集合描述组合服务的控制流需求,从而使原子服务的交互模式有了明确的表示.基于这种交互模式表示,采用LTL在有限状态序列上的语义,对组合服务实现执行过程中获取的动态信息进行分析,测试组合服务实现的执行过程与组合服务控制流需求的一致性.

面向最终用户的组合服务推荐

为了提高服务组合的效率,提出基于混合相似度策略的组合服务推荐方法,基于用户未完成的组合服务来推荐相似度最高的若干已完成的组合服务。根据组合服务完成程度的不同,提出两种组合服务相似性度量方法:基于BCR模型的行为相似性度量和基于组合服务描述文档的词频—逆向文件频率内容相似性度量。实验表明,该方法的推荐准确率和推荐效率均比经典的组合服务相似性度量方法高,与人工标注数据的相关程度也较高;同时,行为相似性度量更适合完成程度更高的组合服务推荐,而内容相似性度量更适合初始阶段。