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基于QoS的Web服务发现与组合方法研究

2020-11-28阅读(442)

基于QoS的Web服务发现与组合方法研究

论文摘要

电子商务应用的不断深入发展要求分布在不同地理位置、具有多种多样的硬件平台、操作系统、编程语言、软件技术和数据库管理等技术因素的企业应用系统可以在Internet环境下进行企业之间的应用互操作和应用集成,要求能够根据不同的应用需求,快速、灵活地发现合适的业务应用程序,或者在单个业务应用程序无法满足需求的情况下能自动化地组合各种己有的业务应用系统,并使得它们可以有机地协同工作来为用户提供服务。Web服务概念以及web服务体系结构的提出使得服务提供者可以将自己的软件以服务的形式提供给用户。同时,Web服务通过将不同层次的应用和资源抽象成统一的形式并提供标准的服务使用方法,为分布环境下资源共享与协同工作提供了很好的支持。在新的面向服务的应用环境中,在业务需求驱动的促使下,以Web服务方式进行的、有服务质量（QoS）确保的Web服务发现与组合方法己经成为Web服务领域研究的重点。目前,Web服务发现方法对QoS的支持不够,匹配算法缺乏灵活性;在Web服务功能流程中每个节点的服务选择如何确保全局服务质量和支持动态重计划方面还研究很少;在自动构建Web服务功能流程方面尚无相关研究。这几面的薄弱影响了Web服务的广泛应用,如何较为圆满的解决以上问题是一个崭新的研究课题。本文利用本体论、图论、遗传算法等学科的相关知识和方法来描述并求解Web服务领域的QoS问题,针对基于QoS的Web服务发现与自动组合方法进行了研究。本文主要的工作和成果如下:1.提出了一个基于QoS的Web服务发现与组合框架。本文在充分参考相关研究的基础上,提出了一个全面支持QoS的通用Web服务发现与组合框架。该框架将基于QoS的服务发现与组合过程分为接收用户请求、服务发现、功能流程设计、全局QoS服务选择、服务组合执行、组合结果评估等6个阶段,能够支持服务组合中功能流程的自动构建和QoS全局最优的Web服务自动选择。该框架的提出,为基于QoS的Web服务发现与组合研究起到了提纲挈领的指导作用。2.提出了一种新的支持QoS的Web服务发现方法（WSSM-Q）。针对目前服务发现匹配算法缺乏灵活性的问题,提出了一种新的支持QoS的Web服务发现方法（WSSM-Q）。该方法定义了一组描述Web服务QoS属性的分类tModel,用QoS量化值来描述服务提供者的QoS通告,用约束型需求和偏好型需求来描述服务消费者的QoS需求。定义了三个层次的服务匹配规则,引进匹配函数来计算服务相似程度,采用四阶段发现算法来选取满足消费者需求的Web服务。该方法不需要改变WSDL和UDDI的内部结构,能够直接在现有协议上进行实现。原型系统实验结果表明,该方法具有较高的服务查准率和足够的服务匹配效率,是可行的和有效的。3.提出了基于参数推导图自动构建Web服务功能流程的方法。针对目前大多数的Web服务功能流程都需要人工设计的问题,提出一种基于参数推导图自动构建Web服务功能流程的方法。该方法给出Web服务的谓词表示形式;通过建立参数推导图中的四种关系和构造算法,实现了Web服务组合的图形建模;然后定义参数推导图的完全关联矩阵,通过对关联矩阵的行实施合并运算,自动将参数推导图转换成以Web服务为结点,以服务间依赖关系为边的Web服务功能流程图。理论分析和实验结果证明了该方法的有效性和可行性。4.设计了支持QoS全局最优和动态重计划的Web服务选择算法（GODRP）。针对如何从大量具有相同功能与不同QoS特征的执行计划中选出最优方案,本文提出了一种支持QoS全局最优和动态重计划的Web服务选择算法（GODRP）。该算法使用位置矩阵编码方式来表示服务组合的所有执行路径和重计划信息;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。实验结果证明了算法的可行性和有效性。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QoS解决方案。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 研究的背景及意义
  • 1.1.1 研究的背景
  • 1.1.2 研究的意义
  • 1.2 论文研究的主要内容
  • 1.3 论文的组织
  • 1.4 本章小结
  • 2 Web 服务发现与组合研究现状分析
  • 2.1 引言
  • 2.2 Web 服务概述
  • 2.2.1 Web 服务规范
  • 2.2.2 Web 服务体系结构
  • 2.2.3 Web 服务发现与组合
  • 2.3 Web 服务发现研究现状
  • 2.3.1 面向UDDI 的Web 服务发现
  • 2.3.2 面向P2P 的Web 服务发现
  • 2.3.3 面向语义的Web 服务发现
  • 2.3.4 当前研究分析
  • 2.4 Web 服务组合研究现状
  • 2.4.1 面向流程的Web 服务组合
  • 2.4.2 面向组件的Web 服务组合
  • 2.4.3 面向人工智能的Web 服务组合
  • 2.4.4 当前研究分析
  • 2.5 本章小结
  • 3 基于 QoS 的 Web 服务发现与组合框架
  • 3.1 引言
  • 3.2 相关工作
  • 3.3 Web 服务发现与组合框架
  • 3.3.1 Web 服务组合方式
  • 3.3.2 基于QoS 的发现与组合环境
  • 3.3.3 基于QoS 的Web 服务发现与组合框架
  • 3.3.4 主要功能模块介绍
  • 3.3.5 组合框架的核心问题
  • 3.4 本章小结
  • 4 基于 QoS 的 Web 服务发现研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 相关工作
  • 4.3 预备知识
  • 4.3.1 本体的定义
  • 4.3.2 OWL
  • 4.3.3 本体库
  • 4.3.4 本体匹配
  • 4.4 Web 服务的服务质量
  • 4.4.1 基本概念
  • 4.4.2 Web 服务QoS 属性
  • 4.4.3 Web 服务QoS 计算
  • 4.4.4 Web 服务QoS 的无量纲化处理
  • 4.4.5 Web 服务QoS 的最优化计算
  • 4.5 Web 服务描述模型
  • 4.5.1 Web 服务描述模型的定义
  • 4.5.2 UDDI 分类架构
  • 4.5.3 服务提供者的QoS 通告描述
  • 4.5.4 UDDI 中QoS 的实现过程
  • 4.5.5 服务消费者的QoS 需求描述
  • 4.6 Web 服务发现方法
  • 4.6.1 Web 服务匹配规则
  • 4.6.2 Web 服务发现算法
  • 4.7 系统实现
  • 4.7.1 体系结构
  • 4.7.2 实验结果及分析
  • 4.8 本章小结
  • 5 基于参数推导图自动构建 Web 服务功能流程
  • 5.1 引言
  • 5.2 相关工作
  • 5.3 参数推导图
  • 5.3.1 Web 服务的表示
  • 5.3.2 参数推导图的定义
  • 5.3.3 构造参数推导图
  • 5.4 将参数推导图转换成 Web 服务功能流程图
  • 5.4.1 将参数推导图转换成完全关联矩阵
  • 5.4.2 完全关联矩阵转换成Web 服务功能流程图
  • 5.5 实验及分析
  • 5.5.1 参数对执行时间的影响分析
  • 5.5.2 可行性分析
  • 5.5.3 有效性分析
  • 5.6 本章小结
  • 6 支持 QoS 全局最优和动态重计划的 Web 服务选择
  • 6.1 引言
  • 6.2 相关工作
  • 6.3 预备知识
  • 6.3.1 遗传算法简介
  • 6.3.2 遗传算法的生物学基础
  • 6.3.3 遗传算法描述
  • 6.3.4 遗传算法的数学基础
  • 6.3.5 遗传算法的终止条件
  • 6.4 Web 服务组合的服务质量
  • 6.4 1 基本概念
  • 6.4.2 Web 服务组合QoS 属性
  • 6.4.3 Web 服务组合QoS 计算
  • 6.5 GODRP 算法思想
  • 6.5.1 GODRP 总体思路
  • 6.5.2 GODRP 编码策略
  • 6.6 GODRP 实现过程
  • 6.6.1 目标函数的设计
  • 6.6.2 个体适应值的计算和多样性保持
  • 6.6.3 优良解保留
  • 6.6.4 交叉和变异策略
  • 6.7 实验及分析
  • 6.7.1 执行时间分析
  • 6.7.2 遗传多样性保持策略分析
  • 6.7.3 优良解保留策略分析
  • 6.8 本章小结
  • 7 结论与展望
  • 7.1 主要结论
  • 7.2 有待解决的问题
  • 7.3 后续研究工作的展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录

    • 相关论文文献

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