基于改良蜂群算法的Web服务组合优化方法

为提高Web组合优化算法的开发能力和运行结果的适应度、稳定性,以满足用户对Web服务的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,提出了一种基于QoS模型和改良蜂群算法(modified Artificial Bee Colony,mABC)的Web服务组合优化方法。构建应用于Web服务组合优化问题的QoS顺序数学模型,使用基于混沌的对立学习方法,在进程运行的初始化阶段生成更好的初始群体,在蜂群算法的雇佣蜂阶段和围观蜂阶段使用新的相位搜索方程和围观搜索策略,有效地提高蜂群算法的探测能力和开发能力。将改良蜂群算法与人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)、差分进化算法(Differential Evolution,DE)、改进灰狼优化算法(Modified Grey Wolf Optimizer,MGWO)、最优导向人工蜂群算法(Guided-best Artificial Bee Colony,GABC)和改进人工蜂群算法(Improved Artificial Bee Colony,IABC)进行了多次对比实验。实验结果表明,改良蜂群算法尽管在执行时间方面比其余算法都要略微长一些,但它在更为重要的适应度、稳定性方面都优于其余几种对比算法。

基于BPEL的Web服务组合测试路径生成

文章以更好地实现服务组合测试为目标,提出基于BPEL的Web服务组合测试路径生成方法。首先将应用于描述BPEL流程的模型WFDAG,通过DAG对Web服务工作流进行建模,有效保证数据流测试路径的生成。然后以此为基础应用扩展后的分析方法,并采取覆盖原则ALL-USES进行数据流测试。最后以变量信息为指标分析所构建的WFDAG模型,从而获取符合所有既定数据流标准的测试路径。

基于改进蚁群算法的Web服务组合优化

为解决基础蚁群算法存在的前期搜索速度慢、后期容易陷入局部最优解的问题,针对服务组合的动态性、不稳定性以及非功能属性限制等情况,提出基于改进蚁群算法的Web服务组合优化方法。首先分别介绍基本蚁群算法和L-I-ACO改进蚁群算法,再将其应用到Web服务组合优化建模中,最后通过对比实验测试两种算法的性能。实验结果表明,L-I-ACO改进蚁群算法性能较好,它弥补了基础蚁群算法的不足,提高了动态组合优化过程中的准确率和效率,更利于选取符合客户要求的服务。

基于免疫遗传算法的Web服务组合研究

单个Web服务难以满足实际应用的需求,如何组合已有的服务,形成新的服务,已成为此领域的研究热点。本文将每一个可能的Web服务方案表示成一个Web服务组合图,将Web服务问题转化为Web服务组合图优化选取问题,进而提出了一种基于免疫遗传算法的、实现Web服务组合图优化选取的服务组合方法。该方法将Web服务组合图的最长路径作为抗原,每一个Web服务组合图对应一个抗体。实验结果证明了该方法的服务组合时间短,且服务组合效率高。

Web服务组合技术的研究

Web服务组合旨在实现不同功能web服务的有机合成以形成功能更加强大的大粒度服务，成为当前服务计算领域的研究热点。本篇文章通过Web服务组合的概述，web服务组合语言和Web服务组合的实现方式来认识web服务组合技术。

基于SOA架构的Web服务组合系统

应用SOA架构是构建松散耦合Web服务组合系统的一个有效途径.本文在深入研究Web服务组合系统一般工作流程的基础上,提出了一种基于SOA架构和分层协议栈机制构建Web服务组合系统的方法,给出了服务分层模型和分层协议栈,设计并实现了一个基于SOA架构的松耦合原型系统来实现Web服务组合,可为Web服务组合的研究和企业应用提供灵活的实验及应用开发平台.

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.

基于改进粒子群算法的Web服务组合

Web服务组合优化问题是典型的NP难题.将PSO算法用于连续性优化问题的相关研究较多,但将其应用于Web服务组合优化问题并不多见.文中提出一种改进的基于子粒子圆周轨道和零惯性权重的MDPSO算法,并将其应用到Web服务组合优化问题中,该算法使用基于三角函数的非线性动态学习因子及种群早熟收敛预测与处理方法控制粒子群的行为,在粒子的局部开拓能力和全局收敛能力之间达到良好的动态平衡.最后文中给出了MDPSO算法的实验及评价方法.这些概念和方法为PSO算法在Web服务组合问题上的应用研究提供了一种全新的思路.通过与传统的PSO算法做比较,验证了该算法在Web服务组合问题上效率更优.通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础.

基于时间概率代价进程代数的Web服务组合建模和分析

形式化建模Web服务组合并分析其功能正确性和QoS可满足性,是提高组合服务可信性的重要手段,但目前形式化方法侧重功能正确性建模和分析,对QoS可满足性的建模和分析支持不足.为此提出一种时间概率代价进程代数TPPPA(Timed Probabilistic Priced Process Algebra),给出了TPPPA的语法和语义,并证明其具有功能、时间、概率和代价的统一建模和分析能力.用实例表明了TPPPA可有效支持Web服务组合功能正确性和QoS可满足性的形式化统一建模和分析.

Web服务组合方法综述

Web服务组合通过重用已有的Web服务满足用户高质量的应用需求,是面向服务架构研究领域的热点问题。该文对当前Web服务组合的研究现状进行了综述,分析了WSC的概念和实现框架。根据研究侧重点及其依赖的技术基础,将WSC方法归为两大类别——基于工作流、状态演算和进程代数模型描述的过程驱动的组合方法和基于语义描述的自动服务组合方法。对WSC的评价模型及其研究与应用中所面临的挑战进行了论述。

基于二维QoS模型的Web服务组合

在实际应用中,单个Web服务通常无法满足复杂应用的需求,如何组合已有的服务,从而提供更强大更完整的商业功能已成为此领域的研究热点。然而现行的SOA架构中,Web服务组合方法中很少考虑Web服务质量(QoS)问题,或者对QoS考虑得不够全面,这样,组合出的服务不能确保能够满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了Web服务的二维QoS模型,并使用了改进的UDDI规范,在此基础上给出了基于QoS的Web服务组合的有色Petri网组合策略。在满足用户组合服务的功能需求的同时,也满足了用户对服务质量QoS的需求,实现了需求服务的优化。

支持服务质量全局最优和动态重计划的Web服务组合

为了动态地把现存的各种Web服务整合起来,形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务,提出了一种支持服务质量全局最优和动态重计划的Web服务组合算法。该算法使用位置矩阵编码方式表示所有组合路径和重计划信息。通过计算个体间服务质量的海明距离,提高了服务组合的质量;通过指定用户总时间限制和实施优良解保留策略,解决了算法运行时间对服务质量的影响问题。与同类成果相比,该算法提供了一种在动态环境下更完整和有效的服务组合的服务质量解决方案。实验结果证明了算法的可行性和有效性。

一种基于认知模型检测的Web服务组合验证方法

近几年Web服务组合的形式化验证逐渐成为研究热点.模型检测作为形式化验证的一种主流技术,可以克服传统软件测试用例生成不完备的不足,同时具有验证自动化的优点.该文提出并实现了一种Web服务组合的认知模型检测方法,将Web服务组合建模为多主体系统,在分析BPEL语言控制流程基础上,提出BPEL活动的形式化模型,给出活动执行语义.进而以迁移七元组为中间形式,开发从BPEL流程到迁移七元组集合以及从这些迁移七元组到MCTK(一种我们开发的多主体系统模型检测工具)输入语言的自动转换算法,最终通过MCTK进行验证.实验结果表明开发的算法不仅可以有效验证Web服务组合的时态逻辑规范,而且可以验证多主体系统特有的认知逻辑规范及其时态组合.

基于Petri网的Web服务组合与分析

Web服务为互联网提供了一种新的应用环境。然而,Web服务还有许多需要进一步研究的问题。Web服务的组合及其验证就是需要深入研究的问题。本文针对通用构件描述语言(UCDL)提出一种Petri网模拟和验证方法,即对于Web服务的元活动和构件,提出相应的Petri网模型和建模方法。在此基础上进一步研究了Web服务系统Petri网的语言表达式生成算法,从而为Web服务系统的验证分析提供了有效工具。

基于XYZ/ADL的Web服务组合描述与验证

Web服务组合是当前Web服务领域的一个研究热点,目前已有一些相关的描述与验证方法,本文从软件体系结构角度研究Web服务组合描述与验证方法.基于软件体系结构描述语言XYZ/ADL和精化检验/模型检测方法,提出了一种Web服务组合的描述与验证方法.XYZ/ADL是时序逻辑语言XYZ/E的扩展,考虑到多数Web服务具有实时特征,采用XYZ/E的实时扩展语言XYZ/RE表示系统应满足的时间约束.针对Web服务组合系统,根据XYZ/RE到时间自动机的映射规则将系统描述转换为对应的时间自动机,分别采用精化检验和模型检测两种技术验证Web服务组合的正确性;最后通过两个实例分析分别阐述了上述方法的可行性和有效性.

基于G/G/1-FCFS、M/G/1-PS和M/G/∞排队网络的Web服务组合性能分析

影响Web服务组合性能的因素分为"内因"和"外因",内因具体表现为:BPEL流程的结构、BPEL流程中变量取值的概率分布;外因具体表现为:Web服务器的软硬件处理能力、Web服务器的负载(包括"正对其进行性能分析的Web服务组合"对Web服务器形成的负载和"其它Web服务组合"对Web服务器形成的负载)以及Web服务器的调度策略.目前广泛采用的广义Petri网、排队Petri网、Markov过程和随机进程代数等模型不能同时综合建模上述各种"内因"和"外因"对Web服务组合性能的影响,导致不能全面分析Web服务组合在互联网环境下的性能.文中建立了一组把影响Web服务组合性能的各种"内因"和"外因"映射到具有G/G/1-FCFS、M/G/1-PS和M/G/∞排队节点类型的排队网络的映射规则,给出了一组建立在排队网络基础上的Web服务组合性能分析指标体系及其计算公式,并以这些性能分析指标体系为基础,分析了Web服务组合的性能及其变化规律,以便在Web服务组合部署前,分析预测Web服务组合在互联网环境下的性能.

基于概率模型检测的Web服务组合验证

Web服务组合验证对提高软件开发效率、实现服务增值具有重要意义。为了验证服务组合的有效性,提出了一种基于概率模型检测的Web服务组合验证方法。首先采用扩展的有限自动机模型建立Web服务组合模型,并将该模型转换为Markov模型,然后采用概率模型检测器PRISM验证服务组合的可靠性,最后通过实例进一步说明该方法的可行性。

基于粒子群算法的Web服务组合研究

针对现有服务组合中QoS优化的不足,该文提出一种基于粒子群算法的解决QoS动态服务组合算法。通过对服务组合的业务逻辑与服务实例进行合理编码,重新定义粒子的位置、速度与"加"运算,利用粒子群算法的智能优化原理以及局部与全局优化信息加快粒子群的搜索速度,使其能够快速地得到一组满足约束条件的Pareto优化的服务组合。实验结果证明了算法的可行性和有效性。

基于Petri网的Web服务组合建模

针对 Web 服务组合流程进行建模,可以实现可靠的服务组合。文中首先提出了一种基于 Petri 网理论的Web 服务组合建模方法,对服务组合进行形式化建模,然后通过分析 Web 服务网的可达性和活性对 Web 服务组合进行验证,最后举例说明此方法的应用。

Web服务组合综述

Web服务技术的快速发展使得利用Web服务组合来满足应用的需求成为可能。首先介绍了Web服务体系结构和两种有代表性的Web服务描述方式,接着着重介绍了当前主流的三大类Web服务组合方法并分析了各自的优缺点,最后指出Web服务组合研究面临的挑战。