基于Skyline的QoS感知的动态服务选择
Skyline平台旅游解决方案
Skyline平台旅游解决方案背景介绍：随着旅游业的快速发展和人们对旅游体验的要求不断提高，旅游行业需要一个高效、智能的解决方案来满足市场需求。
Skyline平台旅游解决方案应运而生。
本文将详细介绍Skyline平台旅游解决方案的特点、功能和优势。
一、特点：1. 智能化：Skyline平台旅游解决方案利用先进的人工智能技术，实现智能推荐、智能导航、智能定制等功能，为用户提供个性化的旅游体验。
2. 多终端支持：Skyline平台旅游解决方案支持多种终端，包括PC端、挪移端和智能设备，用户可以随时随地访问和使用。
3. 全球覆盖：Skyline平台旅游解决方案提供全球范围的旅游资源和服务，用户可以在任何地方找到适合自己的旅游目的地和行程。
4. 一站式服务：Skyline平台旅游解决方案集成为了旅游规划、预订、导航、评论等功能，用户可以在一个平台上完成所有旅游相关的操作，提高效率。
二、功能：1. 智能推荐：根据用户的个人偏好和需求，Skyline平台旅游解决方案能够智能推荐适合的旅游目的地、景点和行程，提供个性化的旅游建议。
2. 智能定制：用户可以根据自己的时间、预算和兴趣定制旅游行程，Skyline 平台旅游解决方案会根据用户的选择自动优化行程安排。
3. 在线预订：Skyline平台旅游解决方案集成为了各类旅游资源供应商，用户可以在线预订机票、酒店、景点门票等服务，方便快捷。
4. 智能导航：在旅行过程中，Skyline平台旅游解决方案提供智能导航功能，匡助用户准确找到目的地，节省时间和精力。
5. 评论与分享：用户可以在Skyline平台旅游解决方案上对旅游目的地、景点、酒店等进行评论和评分，并与其他用户分享自己的旅游经验。
三、优势：1. 个性化服务：Skyline平台旅游解决方案通过智能推荐和定制功能，为用户提供个性化的旅游服务，满足不同用户的需求。
2. 高效便捷：用户可以在一个平台上完成所有旅游相关的操作，不需要跳转到其他网站或者应用，提高了旅游规划和预订的效率。
QoS约束的代表性SkylineWeb服务选择
收稿日期：2017-09-01修回日期：2018-01-16基金项目：中国博士后面上基金（2016M590234）；辽宁省自然科学基金（20180550216）；沈阳理工大学专业学位硕士研究生课程建设基金（2017PM02）；沈阳理工大学重点实验室开放基金（4771004kfs46）；2017辽宁省特聘教授基金资助项目作者简介：黄迎春（1976-），男，辽宁瓦房店人，副教授。
研究方向：实时系统容错计算，网络计算与信息安全。
*摘要：目前，指挥控制系统呈现网络化、服务化发展趋势。
将服务质量（Quality of Service ，QoS ）约束条件作为Web 服务选择的依据时，为了缩小Skyline Web 服务集，提高服务选择的效率，提出一种面向Skyline Web 服务的新型服务选择方法。
基于代表性Skyline 服务选择原理，结合效用函数与服务顺序结构组合技术，设计Web 服务的优化选择算法，实现Skyline 服务集的最大选择概率。
基于开放的QWS 数据集，针对服务选择效用值、服务选择执行时间指标进行实验，实验结果表明：相比于传统Skyline 方法服务选择算法，新算法的服务选择执行时间至少减少了25%，服务选择平均效用值约提升10%。
关键词：QoS 约束，代表性Skyline ，Web 服务选择，执行时间，效用值中图分类号：TP311文献标识码：ADOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2019.01.028引用格式：黄迎春，左甜甜.QoS 约束的代表性Skyline Web 服务选择［J ］.火力与指挥控制，2019，44（1）：141-146.QoS 约束的代表性Skyline Web 服务选择*黄迎春1，2，左甜甜1（1.沈阳理工大学信息科学与工程学院，沈阳110159；2.东北大学计算机科学与工程学院，沈阳110169）QoS-Constrained Representative Skyline Web Service SelectionHUANG Ying-chun 1，2，ZUO Tian-tian 1（1.School of Information Science and Engineering ，Shenyang Ligong University ，Shenyang 110159，China ；2.School of Computer Science and Engineering ，Northeastern University ，Shenyang 110169，China ）Abstract ：Network -oriented and servic e -oriented command and control system has become atendency recently.When QoS -constrained condition as a basis ，a novel method of service selection orienting skyline service is proposed to shorten the candidate skyline web service and improve efficiency of selection.In order to get the maximum selection probability ，web service selection algorithm is designed by using technology of utility function and service sequence structure composition on the basis of service selection principles of representative skyline.Two metrics including execution time and utility value of service selection are applied to evaluation based on open QWS data set ，and experiment results show ：the novel algorithm decrease at least 25豫in execution time of serviceselection ，and increase 10%in average utility value of service selection ，compared to traditional skylinemethod service selection algorithm.Key words ：QoS-constrained ，representative skyline ，web service selection ，execution time ，utility valueCitation format ：HUANG Y C ，ZUO T T.QoS-constrained representative skyline web service selection ［J ］.Fire Control &Command Control ，2019，44（1）：141-146.文章编号：1002-0640（2019）01-0141-06Vol.44，No.1Jan ，2019火力与指挥控制Fire Control &Command Control 第44卷第1期2019年1月141··（总第44-）火力与指挥控制2019年第1期0引言在新一代军事指挥控制系统中，面向服务的体系结构（SOA，service-Oriented Architecture）应用趋势明显增长，Web service已经成为构建的SOA指控系统的重要技术。
基于Chord网络动态数据的Skyline计算
Ｖｏ ． ７ １３
・
第１ ３期
Ｎｏ．３ １
计
算
机
工
程
２ １ 年 ７月 ０１
Ｊ ｌ ０１ ｕｙ ２ １
Ｃｏｍｐ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｕｔｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎｇ
软件技术与数据库 ・
文 编 １ ０ ３ ８ ０ ）— ０９ ｏ 章 号： ｏ ＿ ４ （ ｌ１ ｏ４ ＿３ 文 标 码： ０＿ ２ ２ １３ ＿ — 献 识 Ａ
ｅ ｖ ｒ ｎ ｅ ｔ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓａ Ｓ ｙ ｉ ｅｃ ｍｐ ｔ ｔｏ ｌ ｏ ｉ ｍ ｆｄ ｎ ｍｉ ａ ａｉ ｏ ｄ ｎ ｔ ｒ Ｉ ｅ ｉｅ ｅ —ｉ ｐ ａ ｏ ａ ａ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｎ ｉｏ ｍ ｎ ， ｓｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｋ ｌｎ ｏ ｕ ａｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｏ ｙ ａ ｃ ｄ ｔ ｎ Ｃｈ ｒ ｅ ｗｏ ｋ． ｔ ａ ｚ ｓｒ ａ ｔ ｈ ｈ ｒｌ ｌ ｍｅ ｕ ｄ ￣ ｆ ｔ ｏ ｇ ｄ ｈ ｈ
１ 概述
Ｓ ｙｉｅ计算是从 海量数据 中找出人们 最感兴趣 的信息 ｋｌ ｎ 的一种 方法 ，由于 其在多 目标决策、数据挖掘、数据库可视 化等方面都有很重要 的作 用 ，因此吸引了众多学者的关注 ，
是 用户感兴趣 的 Ｓ ｙｉｅ ｋ ｌ 集合 。 ｎ
犍
蛊
成 为 近 年 来数 据 库 技 术领 域 的一 项 重 要 的研 究 课 题Байду номын сангаас。文 献［—】 出在数据流环境下基于滑动窗 口模型 的 Ｓ ｙｉｅ计 １２提 ｋｌ ｎ
ｈ ｔｔ ｓａ ｏ ｈ ｒ ｌ ｚ ｓｌ ａ ａ ａ ｃ ｆ ｗｏ ｋ ｈ ｓｇ ｏ ｒ ｇ ｅ ｓｖｅａ ａ ｅ ｆ ｃ ｅ ｙ ｒ ｄ ｅ ｃ ｎｓ ｍｅｏ ｅ ｗｏ ｋ ｂ ｔ ａ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｉ ｅ ｏ ｄ ｂ ｌ ｎ ｅ ｏ ｔ ｒ ， ａ ｏ ｄ ｐ ｏ ｒ ｓ ｉ ｄ Ｃ ｆｅ ｔｖ ｌ ｅ ｕｃ ｏ ｕ ｆｎ ｔ ｒ ａ ｄ ｄ ｈ． ｈ ｌ ｉ ｅ ｎｅ ｎ ｎ ｉ ｎ ｗｉ ｔ
基于差异演化算法的QoS全局最优动态Web服务选择
目 ．支持 ＱＳ的 Ｗｅ 服务动态选择的研究大部分 前 ｏ ｂ 基于 Ｑ Ｓ ｏ 局部最优的原则 ． 即对满足组合流程中单个服
务共享在网络上，但单个的Ｗｅ ｂ服务能够提供的功能有 限，为更加充分利用共享的Ｗｅ ｂ服务 ，有必要将共享的 Ｗｅ 服务组合起来 ， ｂ 提供更为强大的服务功能 ， 加快系统
息进行加权和的排序 。 并以此为依据分别为各服务结点选
择加权和最大的服务来执行其功能。 局部最优服务选择方 法中为各服务结点独立地选择服务， 未考虑服务之间的相
互关联性， 不能和信誉等级均满足一定条件的情况
下执行费用最低、 时间最短。 对于 Ｑ Ｓ ｏ 全局最优问题， 目前 的研究工作不多ｐ 其主要思想都是通过将 Ｗｅ 卅． ｂ服务组
中不可行 ：
些研究【一 大多是计算基本模型的 ＱＳ 通过恰当的聚合 ３ 。 ｌ ｏ，
函数将各结点的 ＱＳ ｏ 合起来构成组合服务的 Ｑ Ｓ 本文参 ｏ。 考参考文献［ 中的方法对 ４ ８ ］ 种模型进行了表示和 Ｑ Ｓ ｏ 参
数的计算。 考虑 Ｗ ｂ ｅ 服务的 ４ Ｑ Ｓ 种 ｏ 参数， 即执行时间 Ｔ 、 执行费用 Ｃ 信誉等级 Ｒｐ和可靠性 Ｒ 设 ｃ 为组合服务， 、 ｅ 。 ｓ
开发的速度， 快速满足用户的需求。 因此， 如何将若干个现 存的 Ｗｅ 服务整合起来以形成新的、 ｂ 满足用户需求的、 增 值的大粒度流程服务已成为新的应用需求。 服务组合流程模型由多个抽象的服务结点组成。 每个 结点只包含功能需求描述，不指定具体的服务调用实例。
务结点功能需求的一组服务， 根据服务的各个 ＱＳ ｏ 参数信
基于skyline的全局QoS约束下的web服务选择
基于skyline的全局QoS约束下的web服务选择摘要随着web2.0的普及，大量web服务被提出及应用到开放式服务系统中，服务组合能满足用户不断变化的需求，但是在组合服务中需要用尽可能短的时间从大量备选服务中选择以满足用户需求的组合。
本文提出了一种基于Skyline服务的全局QoS约束下的web服务选择方法。
通过区分出Skyline服务同时对其进行层次聚类，使用虚拟最优点定位有解的层次后，求解全局最优解。
实验表明，该方法有较好的有效性以及较好的性能。
关键词web服务；skyline；服务组合面向服务的计算能够无缝地把现存的各种商业应用服务组合起来，形成新的增值服务满足用户的需求。
如何能从具有不同QoS属性的高度动态化的web服务中，以有效的方式在较短的时间内选择出满足用户对于全局QoS需求的服务，已经是web服务组合中一个比较重要的问题。
在文献[1]中提出了一种基于skyline服务的服务选择方法。
该方法通过区分出skyline服务，同时进行层次聚类，对每一层使用混合线性规划（MIP，mixed integer program）求解最优解。
本文在该方法的基础上进行改进，通过增加虚拟最优点，定位有解的层次，进一步缩小搜索范围，使得性能进一步得到提升。
1 全局约束下的服务选择1.1 QoS效用函数QoS效用函数用来将服务类中的每个候选服务的QoS属性向量Qs映射到一个实数值，通过该值对每一个候选服务进行排序或分类，便于选择到满足QoS 约束的服务组件。
本文中的效用函数采用简单加权方法计算。
1.2 基于skyline service的全局QoS约束下的服务选择基于全局QoS约束的服务选择是一个最优化问题，该问题的重点是从所有可能的服务组合中选择一个QoS效用函数值最大且满足全局QoS约束的组合服务。
例如，如果全局QoS约束，求得的组合服务是最优组合服务，则必须满足以下两个条件：组合服务中所有服务类的QoS效用函数值U（CS）最大；组合服务的QoS聚合值。
skyline软件使用(精华版)
VS
Skyline软件基于先进的地理信息系 统技术，为用户提供强大的地图可视 化、空间分析和数据管理功能。该软 件广泛应用于自然资源管理、城市规 划、环境保护、交通物流等领域。
主要功能
01
地图可视化
Skyline软件支持多种地图数据格式，包括矢量、栅格和三维模型等，
能够实现高精度地图的可视化。用户可以通过软件提供的交互式地图界
云计算集成
将Skyline与云计算技术相结合，实现数据 和资源的云端存储和管理，提高软件的灵活 性和可扩展性。
大数据处理
优化Skyline的大数据处理能力，支持大规模数据的 快速处理和分析，满足用户对高效数据处理的需求 。
跨平台兼容性
提高Skyline的跨平台兼容性，支持多种操 作系统和设备，方便用户在不同环境下使用 软件。
面，进行地图浏览、查询和分析等操作。
02
空间分析
Skyline软件具备强大的空间分析功能，包括地形分析、距离分析、缓
冲区分析、叠加分析等。用户可以利用这些功能进行空间数据的处理和
分析，为决策提供科学依据。
03
数据管理
Skyline软件具备完善的数据导入导出功能，支持多种数据格式，包括
Shapefile、GeoTIFF、DXF等。同时，软件还提供了强大的数据编辑和
图表类型选择不当：根据您的数 据和分析需求选择合适的图表类 型。例如，对于时间序列数据， 选择线形图可能更合适。
问题三：分析结果不准确
分析结果不准确可能 • · 是由于算法参数设置 不当、数据处理错误 或数据质量问题导致 的。
算法参数设置不当： 在进行数据分析之前， 确保您已正确设置所 有算法参数。根据您 的数据特性调整参数， 以获得更准确的结果。
Skyline平台旅游解决方案
Skyline平台旅游解决方案概述：Skyline平台旅游解决方案是一种基于云计算和大数据技术的旅游行业解决方案。
该解决方案旨在提供全面的旅游服务，包括旅游规划、预订、导航、游览等功能，以提升旅游体验和效率。
本文将详细介绍Skyline平台旅游解决方案的特点、功能和优势。
特点：1. 云计算技术支持：Skyline平台利用强大的云计算技术，能够实现高效的数据存储和计算，保证系统的稳定性和可扩展性。
2. 大数据分析能力：通过对海量的旅游数据进行分析和挖掘，Skyline平台能够提供精准的旅游推荐和定制化服务，满足不同用户的需求。
3. 多终端支持：Skyline平台支持多种终端设备，包括手机、平板电脑和电脑等，用户可以随时随地访问和使用平台的功能。
4. 个性化定制：根据用户的偏好和需求，Skyline平台能够提供个性化的旅游规划和推荐，让用户的旅行更加个性化和舒适。
功能：1. 旅游规划：用户可以根据自己的出行时间、目的地和预算等因素，利用Skyline平台进行旅游规划。
平台会根据用户的输入和分析的数据，提供最佳的旅游线路和景点推荐。
2. 预订服务：Skyline平台提供在线预订服务，用户可以预订机票、酒店、景点门票等旅游相关服务。
平台会根据用户的需求和偏好，推荐最适合的供应商和产品。
3. 导航功能：用户可以利用Skyline平台的导航功能，实时了解自己所在位置和周围的景点、餐厅等信息。
平台会根据用户的位置和偏好，提供导航路线和推荐的景点。
4. 游览指南：Skyline平台提供详细的游览指南，包括景点介绍、交通指南、美食推荐等信息。
用户可以通过平台了解目的地的特色和文化，更好地享受旅行。
5. 社交互动：Skyline平台提供社交互动功能，用户可以分享旅行经历、照片和评价等信息，与其他用户交流和互动，获取更多的旅游建议和经验。
优势：1. 提升旅游体验：Skyline平台通过个性化的旅游规划和推荐，帮助用户更好地了解目的地，提供更好的旅游体验。
Skyline产品综合概述
Skyline产品综合概述简介Skyline是一款功能强大的产品，为用户提供了全面的解决方案。
它集成了多个模块，包括数据分析、数据可视化、AI算法等，以满足不同用户的需求。
数据分析Skyline具有强大的数据分析功能。
用户可以导入各种数据文件，并对数据进行预处理、清洗和转换。
Skyline提供了多种分析工具，例如数据聚合、数据分布、数据关联性分析等。
用户可以使用这些工具来发现数据中隐藏的规律和趋势，从而做出有针对性的决策。
数据可视化Skyline的数据可视化模块可以帮助用户将复杂的数据转化为直观易懂的图表和图形。
用户可以选择不同的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，来呈现数据的不同维度和关系。
此外，Skyline还支持自定义图表样式和颜色，以满足用户的个性化需求。
AI算法Skyline集成了强大的人工智能算法，可以帮助用户进行数据分析和预测。
用户可以使用Skyline的AI算法来构建预测模型，并对未来的趋势进行预测。
Skyline支持多种常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，用户可以根据自己的需求选择适当的算法进行分析。
实时监控Skyline还提供了实时监控功能，用户可以将实时数据连接到Skyline，并通过图表和报表来实时监控数据的变化情况。
这对于需要及时了解数据变化的用户非常有用。
用户可以设置警报和提醒，以便在发生异常或超过阈值时及时采取行动。
平安性和隐私保护Skyline非常注重用户数据的平安性和隐私保护，采取了多重平安措施来保护用户数据的机密性和完整性。
所有的数据传输和存储都采用了加密技术，确保数据不会被未经授权的人访问。
此外，用户数据只在用户授权的情况下被使用和处理，不会用于其他用途。
总结Skyline是一款功能强大的产品，提供了全面的解决方案。
它具有数据分析、数据可视化、AI算法和实时监控等多种功能，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
同时，Skyline还注重用户数据的平安性和隐私保护，确保用户的数据得到有效保护。
基于QoS的动态Web组合服务选择方法
混合模式。 基于不同的模式，其 QoS 值得计算方式也是不同的，
在此仅以顺序模式和分支模式为例。
由于在顺序模式中所 有的任务都要被执行，所以
表 1 QoS 计算规则
组合服务后的响应时间和
服务价格是每个服务任务
相对的之和， 而可信度、执
行成功率都是概率问题，根
70
基于 QoS 的动态 Web 组合服务选择方法
基于 QoS 的动态 Web 组合服务选择方法*
Dynamic Web Composite Service Selection Method Based on QoS
梅俊
（武汉科技大学计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430000）
程耕国 鲍考明 （武汉科技大学电子与信息工程学院，湖北 武汉 430000）
为了解决以上问题， 根据两者的服务特点来结合它们的优 点提出了一种二次服务选择方法， 该方法一定程度上缓解了两 者的不足，保证了整个服务的高效性、可靠性。 1 组合服务方式及 QoS 计算 1．1 基本概念
服 务 质 量 （QoS）：服 务 质 量 是 衡 量 服 务 好 坏 的 重 要 标 准 ， 根 据国际标准 ISO8402 的定义， 它是由一些非功能属性组成，包 括 服 务 响 应 时 间 （Response Time）、服 务 价 格 （Price）、服 务 的 可信度（Reliability）、服务执行成功的概率（Successful Rate）。
据各自的概率来计算。 在分
支模式中，每一个任务的执源自行都是一个随机事件，所以组 合 服 务 的 QoS 值 是 用 服
务的属性值的期望值来表示，如表 1 所示。
上 面 给 出 组 合 服 务 的 QoS 计 算 模 型 中 ，Q（i，j）rt、Q（i，j）p、Q （i，j）r、Q（i，j）sr 分别表示第 i 个 任 务 对 应 的 候 选 服 务 集 合 中 的 第 j 个基本服务的响应时间、服务价格、服务可行度及服务执行的
《2024年基于资源感知的动态云任务调度算法研究》范文
《基于资源感知的动态云任务调度算法研究》篇一一、引言随着云计算技术的快速发展，云任务调度作为云计算的核心技术之一，其性能直接影响到云计算的效率和可靠性。
基于资源感知的动态云任务调度算法是近年来研究的热点，其核心思想是根据实时的资源使用情况和任务需求，动态地调整任务调度策略，以提高资源利用率和任务执行效率。
本文旨在研究基于资源感知的动态云任务调度算法，分析其原理、优势及挑战，并探讨其在实际应用中的效果。
二、算法原理基于资源感知的动态云任务调度算法主要依据实时的资源使用情况和任务需求，通过智能算法进行任务与资源的匹配和调度。
算法主要包括以下几个步骤：1. 资源感知：通过监控系统实时获取云计算环境中的资源使用情况，包括CPU、内存、存储、网络等资源的使用率。
2. 任务分析：对待调度的任务进行分析，包括任务的计算复杂度、数据量、时限要求等。
3. 任务与资源匹配：根据任务的需求和实时的资源使用情况，采用智能算法（如遗传算法、蚁群算法等）进行任务与资源的匹配。
4. 动态调度：根据匹配结果，动态地分配资源和调整任务执行顺序，以达到优化目标（如最小化任务完成时间、最大化资源利用率等）。
三、算法优势及挑战基于资源感知的动态云任务调度算法具有以下优势：1. 高效性：能够根据实时的资源使用情况和任务需求，动态地调整任务调度策略，提高资源利用率和任务执行效率。
2. 灵活性：能够适应不同的任务类型和资源环境，具有较强的适应性和扩展性。
3. 智能性：采用智能算法进行任务与资源的匹配和调度，能够自动优化调度策略。
然而，该算法也面临一些挑战：1. 实时性要求高：需要实时获取资源使用情况和任务需求，对监控系统和智能算法的实时性要求较高。
2. 复杂性高：云计算环境中的任务和资源种类繁多，需要考虑多种因素进行任务与资源的匹配和调度。
3. 安全性和可靠性问题：在云计算环境中，数据安全和系统可靠性是重要的考虑因素，需要确保算法在保证高效性的同时，也能保障数据安全和系统稳定。
《基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法研究》范文
《基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，Web服务已成为构建复杂系统与应用的基石。
服务组合技术能够将多个Web服务根据特定需求进行集成，以实现更高级的功能和服务。
然而，在Web服务组合过程中，服务质量（QoS）的保障成为一个重要问题。
区块链技术及智能合约的引入为解决此问题提供了新的思路。
本文旨在研究基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法，以提高服务组合的可靠性和效率。
二、背景及技术基础1. Web服务组合Web服务组合是一种将多个Web服务根据业务需求进行集成，以实现更复杂功能的技术。
它通过定义服务之间的交互和流程，将单个服务组合成更大的系统。
2. 区块链与智能合约区块链是一种分布式数据库技术，具有去中心化、数据不可篡改等特点。
智能合约是一种自动执行的合同，部署在区块链上，可以实现对交易、数据等的自动管理和执行。
三、QoS感知的Web服务组合挑战在Web服务组合过程中，QoS是一个重要的考量因素，包括服务的响应时间、可用性、可靠性等。
然而，传统的服务组合方法往往忽视了QoS的保障，导致服务组合的效果不理想。
因此，如何在服务组合过程中有效地保障QoS成为一个亟待解决的问题。
四、基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法为了解决上述问题，本文提出了一种基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法。
该方法通过将智能合约部署在区块链上，实现对服务交互、流程、QoS等的自动管理和执行。
具体步骤如下：1. 定义服务组合的需求和目标，包括QoS要求。
2. 设计并实现智能合约，包括服务交互、流程、奖惩机制等。
3. 将智能合约部署在区块链上，实现服务的自动化管理和执行。
4. 根据QoS要求对服务进行评估和监控，确保服务的可靠性和效率。
五、方法实施及优势1. 实施步骤（1）分析业务需求，确定服务组合的目标和QoS要求。
（2）设计智能合约，包括服务交互、流程、奖惩机制等。
Skyline平台旅游解决方案 (2)
Skyline平台旅游解决方案Skyline平台旅游解决方案是一个综合性的旅游解决方案，旨在为旅游行业提供全面的技术支持和创新解决方案。
该平台结合了最新的技术趋势和旅游行业的需求，为旅游企业和旅游者提供了一站式的服务。
一、平台简介Skyline平台是一个基于云计算和大数据分析的旅游解决方案平台。
它提供了一系列的功能模块，包括旅游产品管理、订单管理、营销推广、客户关系管理、数据分析等，帮助旅游企业实现业务的数字化、自动化和智能化。
二、功能模块介绍1. 旅游产品管理：该模块提供了一个方便快捷的界面，让旅游企业能够轻松管理和发布旅游产品。
企业可以根据不同的目的地、行程、价格等条件进行产品分类和筛选，同时还能够上传产品图片、描述和其他相关信息。
2. 订单管理：该模块帮助旅游企业管理订单的整个生命周期，包括订单的创建、支付、确认、修改和取消等。
企业可以实时查看订单状态、客户信息和支付情况，并通过系统自动生成的报表进行统计和分析。
3. 营销推广：该模块提供了多种营销工具和渠道，帮助旅游企业吸引更多的客户和增加销售额。
企业可以通过邮件、短信、社交媒体等方式进行营销推广，并根据客户的行为和偏好进行个性化的营销活动。
4. 客户关系管理：该模块帮助旅游企业建立和维护与客户的良好关系。
企业可以记录客户的基本信息、旅行偏好和历史订单等，同时还能够通过系统自动化的提醒和推荐功能，提升客户的满意度和忠诚度。
5. 数据分析：该模块基于大数据分析技术，帮助旅游企业深入了解市场和客户。
企业可以通过系统生成的报表和图表，分析销售情况、客户行为和市场趋势，从而做出更准确的决策和调整营销策略。
三、平台优势1. 多渠道接入：Skyline平台支持多种接入方式，包括网页、移动应用和第三方系统接口，旅游企业可以根据自身需求选择合适的接入方式。
2. 灵活定制：平台提供了丰富的配置选项和模块定制功能，旅游企业可以根据自身业务流程和品牌形象进行个性化定制。
Skyline平台旅游解决方案
Skyline平台旅游解决方案概述：Skyline平台旅游解决方案是一种基于云计算和大数据技术的全面旅游服务解决方案。
该解决方案旨在提供个性化、高效和便捷的旅游服务，帮助旅游行业实现数字化转型，提升用户体验和业务效率。
解决方案特点：1. 云计算技术支持：Skyline平台采用云计算技术，可以灵活扩展和管理旅游服务的基础设施。
通过云端部署，用户可以随时随地访问旅游服务，无需安装额外的软件或硬件。
2. 大数据分析能力：Skyline平台利用大数据分析技术，对旅游行业的数据进行深入挖掘和分析。
通过对用户行为、旅游景点评价、交通状况等数据的分析，可以为用户提供个性化的旅游推荐和行程规划。
3. 个性化旅游推荐：基于用户的兴趣和偏好，Skyline平台可以智能推荐适合用户的旅游景点、酒店、餐厅等信息。
用户可以通过平台浏览各种旅游资源，并根据自己的需求进行筛选和比较，从而制定最佳的旅游计划。
4. 智能行程规划：Skyline平台提供智能行程规划功能，根据用户的出行时间、目的地和个人喜好，自动生成最佳的旅游行程。
平台会考虑交通状况、游览时间、景点热度等因素，为用户提供高效且合理的行程安排。
5. 在线预订和支付：Skyline平台集成了各类旅游服务的在线预订和支付功能。
用户可以直接在平台上预订机票、酒店、门票等服务，并通过安全的支付通道完成支付。
这种一站式的服务模式极大地方便了用户，节省了时间和精力。
6. 实时导航和定位：Skyline平台提供实时导航和定位功能，帮助用户快速准确地找到旅游景点、酒店等目的地。
用户可以使用平台上的地图导航功能，获取详细的路线和导航指引，避免迷路和浪费时间。
7. 旅游评价和分享：Skyline平台鼓励用户对旅游景点、酒店、餐厅等进行评价和分享。
用户可以在平台上发布自己的旅游体验，帮助其他用户做出更好的选择。
平台也会根据用户的评价和反馈，不断优化旅游服务的质量和体验。
8. 客户服务支持：Skyline平台提供全天候的客户服务支持，用户可以通过在线聊天、电话和电子邮件等方式联系客服人员，获取帮助和解决问题。
《2024年基于资源感知的动态云任务调度算法研究》范文
《基于资源感知的动态云任务调度算法研究》篇一一、引言随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和组织将业务部署在云端，使得云环境下的任务调度问题变得越来越重要。
动态云任务调度算法作为云计算中的关键技术之一，其性能的优劣直接影响到云服务的响应速度和资源利用率。
因此，研究基于资源感知的动态云任务调度算法具有重要的理论价值和实际应用意义。
二、研究背景及意义传统的任务调度算法往往忽视了资源的实时感知和动态调整，导致资源利用率低下和任务响应时间过长。
而基于资源感知的动态云任务调度算法能够根据实时的资源使用情况和任务需求，动态地调整任务的调度策略，从而提高了资源利用率和任务响应速度。
此外，随着云计算规模的扩大和复杂性的增加，如何实现高效、智能的任务调度成为了云计算领域的重要研究课题。
因此，本论文研究的基于资源感知的动态云任务调度算法具有重要的研究意义和实际应用价值。
三、算法原理及关键技术3.1 算法原理基于资源感知的动态云任务调度算法主要依据实时的资源使用情况和任务需求，通过感知、分析、决策和执行四个步骤实现任务的动态调度。
首先，通过资源感知技术获取实时的资源使用情况；其次，根据任务的需求和资源的实际情况进行分析和匹配；然后，根据分析和匹配结果进行决策，选择最优的调度策略；最后，执行调度策略，将任务分配给最适合的计算节点。
3.2 关键技术（1）资源感知技术：通过传感器、监控工具等技术手段获取实时的资源使用情况，包括CPU、内存、存储等资源的占用情况。
（2）任务需求分析：对任务的需求进行详细的分析和描述，包括任务的计算量、数据量、时限等要求。
（3）调度策略选择：根据任务的需求和资源的实际情况，选择最优的调度策略，包括任务优先级、负载均衡、故障恢复等策略。
（4）执行与反馈：执行选定的调度策略，并将任务分配给最适合的计算节点。
同时，通过反馈机制对调度结果进行评估和调整，以实现更好的调度效果。
四、算法实现及性能分析4.1 算法实现本论文提出的基于资源感知的动态云任务调度算法采用分布式架构，通过云计算平台实现。
基于卡尔曼滤波修正的云服务动态QoS预测方法
基于卡尔曼滤波修正的云服务动态QoS预测方法随着云服务的普及，服务质量(QoS)的预测越来越重要。
在云计算环境中，服务商常常需要对QoS进行持续监测，以确保客户可以获得最佳的服务体验。
为了实现高精度的动态QoS预测，一项新的方法基于卡尔曼滤波进行修正，以提高预测精度。
在传统的QoS预测方法中，往往利用历史数据实现静态QoS预测。
但是，这些方法无法适应云服务环境中时刻变化的实时QoS。
为了解决这个问题，研究人员开始采用动态QoS预测模型。
卡尔曼滤波是一种重要的控制理论和估计算法。
它通过建立系统的状态方程和测量方程，实现状态的估计和预测，并利用卡尔曼增益对预测误差进行修正。
在促进控制过程的稳定性和精度方面发挥着重要作用。
基于卡尔曼滤波修正的动态QoS预测方法，利用了历史数据和当前的信息来预测云服务的未来QoS。
该方法的基本思想是，利用当前的服务质量数据来更新卡尔曼滤波器的状态，预测未来的服务质量，并修正预测误差。
具体而言，该方法的流程包括以下几个步骤：1. 收集与分析历史数据。
通过分析历史数据，建立服务质量数据分布的概率分布函数，为后续QoS预测过程提供数据支撑。
2. 采集当前服务质量数据。
通过监测和采集当前的服务质量数据（如网络时延、服务响应时间等），作为输入数据。
3. 建立卡尔曼滤波器模型。
通过建立卡尔曼滤波器模型，实现对服务质量未来的预测。
在该模型中，系统状态代表服务质量，观测值表示当前的实际服务质量。
4. 更新卡尔曼滤波器状态。
将当前的服务质量数据输入卡尔曼滤波器中，更新状态估计值，生成新的服务质量预测。
5. 修正预测误差。
使用卡尔曼增益对预测误差进行修正，提高预测的精度和偏差。
6. 实时监控和更新。
不断的实时监控和更新，以逐步提高预测精度和稳定性，为用户提供更好的服务体验。
该方法的主要优点是，它可以适应实时环境和动态变化的QoS。
同时，由于卡尔曼滤波器的有效性，预测结果更加精确，并且预测误差的修正进一步改进了预测的精确性。
一种基于skyline算法的目标对象优选方法及系统[发明专利]
![一种基于skyline算法的目标对象优选方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/36c698ca192e45361166f5cf.png)
专利名称：一种基于skyline算法的目标对象优选方法及系统专利类型：发明专利
发明人：耿玲玲,邹萍,郭一,胜琳,唐辉,徐瑶
申请号：CN201711491176.1
申请日：20171230
公开号：CN108228821A
公开日：
20180629
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明实施例公开了一种基于skyline算法的目标对象优选方法及系统，用于在待选对象中选取目标对象，首先，获取待选对象的待选集合；其次，获取用户选择目标对象的优选条件信息，其中，优选条件信息为针对待选对象至少两个属性类别的筛选条件；最后；根据优选条件信息以及skyline算法在待选集合中选取目标对象。
利用本发明实施例公开的方法和系统，可以使企业或个人在大量待选企业中选择合作伙伴时，能够清晰、快捷、准确、高效地选取出符合期望的较少数量的企业，从而大大缩小选择范围，减轻筛选合作伙伴的工作量，提高工作效率，有效防止人为疏忽导致的漏选或错选情况发生。
申请人：北京航天智造科技发展有限公司
地址：100039 北京市海淀区西四环中路16号院7号楼12层1201
国籍：CN
代理机构：北京中济纬天专利代理有限公司
代理人：郝志亮
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云计算背景下基于物流QoS感知的云服务选择
云计算背景下基于物流QoS感知的云服务选择刘会娟【期刊名称】《《河南机电高等专科学校学报》》【年(卷),期】2019(027)004【总页数】5页(P46-50)【关键词】云计算; 物流云服务; QoS; 服务选择【作者】刘会娟【作者单位】河南工学院河南新乡453003【正文语种】中文【中图分类】F224物流云服务平台可以为客户物流活动的全生命周期过程提供质优价廉、安全高效的物流服务。
因为物流云服务平台汇集了大量功能相似的物流云服务，所以，根据服务质量（Quality of Service ,以下简称QoS）评价来选择最佳服务就变得非常重要。
Web服务中，QoS常常被描述为一组能影响Web服务质量的非功能性属性，例如可靠性、可用性、价格、响应时间等。
通过文献[1][2][3]可以看出，目前国内外学者对于QoS的研究主要集中在建模评估、服务选择和网络交易信任评估方面，QoS模型和服务选择算法各种各样，但是尚缺乏对这些模型在实际领域的应用研究。
本文拟利用QoS模型研究物流云平台的最优服务选择问题。
服务选择主要考虑的是服务的非功能属性，QoS是物流非功能属性的主要方面。
当前仅依靠功能型服务已经不能满足客户个性化、高标准的要求，用户在选择物流服务时需要QoS信息作为支持。
1.1.1 物流QoS感知模型建立建立云服务的QoS属性模型为。
各元素定义为：是物流云服务的价格，表示顾客为所消费的物流服务支付的全部费用，由服务供应商进行报价；发生服务请求到请求被响应的时间间隔，表示云服务请求被响应的及时性；是云服务的可靠性，表示不管在任何条件下云服务请求都能被执行的能力；是云服务的可用性，表示在一段时间内服务被正常执行的概率；是云服务的诚信度，表示客户体验后对云服务的综合评价。
1.1.2 物流QoS感知模型数据修正假设为两位用户和共同使用过的服务集合，用向量空间表示对已消费过的个服务的诚信评价；用向量空间表示对已消费过的个服务的诚信评价。
无线传感器网络中的Skyline查询处理技术
无线传感器网络中的Skyline查询处理技术王海翔;郑吉平;宋保利【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2013(040)008【摘要】As one of the important means of multi-criteria decision making problems,the skyline query processing technology plays an increasingly important role for applications of the wireless sensor networks.This paper summarized the studies of skyline query processing techniques in wireless sensor networks.Firstly,it described algorithms for answering skyline queries in centralized databases.Secondly,it listed typical applications of the skyline queries in the wireless sensor networks.Thirdly,it thoroughly discussed the skyline query methods of the wireless sensor networks according to limited energy and storage as well as processing abilities.Finally,this paper proposed several directions for further research.%Skyline查询作为多目标决策的重要手段之一,在无线传感器网络应用中发挥着越来越重要的作用.对无线传感器网络中的Skyline查询处理技术进行了论述.首先讨论集中数据库中的Skyline查询算法.其次,讨论无线传感器网络中Skyline查询的典型应用.进而,根据无线传感器网络能量、存储和处理能力有限等特点,全面论述了无线传感器网络中的Skyline查询方法,并指出了今后的研究方向.【总页数】10页(P14-23)【作者】王海翔;郑吉平;宋保利【作者单位】南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016;南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093;南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京210016【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.无线传感器网络中基于连通核的高效Skyline查询算法 [J], 谢志军;唐建华;杨婧;金光2.两层无线传感器网络中安全 Skyline 查询协议 [J], 宋玲;武佩宁3.无线传感器网络中基于聚簇结构的Skyline查询方法 [J], 李青;肖迎元;王晓晔;李玉坤4.无线传感器网络中Skyline节点连续查询算法 [J], 信俊昌;王国仁5.无线传感器网络中一种能量高效的skyline查询算法 [J], 张晓琳;唐文斌;魏朋佩;王颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于遗传算法的QoS感知的Web服务选择
基于遗传算法的QoS感知的Web服务选择
张成文;苏森;陈俊亮
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2006(29)7
【摘要】提出一种用于QoS感知的Web服务选择的遗传算法.该算法采用关系矩阵编码方式,克服了一维编码方式表示的局限性,并且可以通过简单的方法来表示组合服务重计划及Web服务循环路径等情况,通过该算法一次运行,就可以从所有组合路径的组合方案中选出满足用户QoS需求的组合方案,而一维编码遗传算法在多路径情况下需多次编码、多次运行.算法还采用一种变异策略来提高算法的适应度.通过仿真比较,关系矩阵编码遗传算法比一维编码遗传算法获得了更优解,变异策略在提高算法适应度方面也发挥了作用.
【总页数】9页(P1029-1037)
【作者】张成文;苏森;陈俊亮
【作者单位】北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876;北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.存在服务依赖和冲突约束的QoS感知Web服务选择问题:一种新的文化基因算法 [J], 张晓悦;张三林;艾利锋
2.考虑原子服务排列顺序的QoS感知Web组合服务选择 [J], 刘胜;范玉顺;熊刚;王飞跃
3.一种混合QoS感知的Web服务选择方法 [J], 马玉倩;付晓东;代志华;贾楠;黄袁
4.一种QoS感知的基于与或图的Web服务选择模型 [J], 于洪;刘曼
5.基于QoS和量子遗传算法的Web服务选择 [J], 马力;赵璟
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关 键 词 动 态 服 务选 择 ； ｋ ｌ ｅ 服务 质 量 ｓ ｙｉ ； ｎ
中图 法 分 类 号
Ｔ ３１ Ｐ １
Ｄ Ｉ ：１ ． ７ ４ Ｓ ． ． ０ ６ ２ １ ． ２ ３ Ｏ 号 ０ ３２ ／ Ｐ Ｊ１ １ ． ００ ０ １ ６
Ｑｏ — ｋ ｌ ｅＢ ｓｄ Ｄｙ ａ ｃＳ ｒ ｉ ｅｅｔ ｎ Ｓ Ｓ ｙｉ ａ ｅ ｎ ｍｉ ｅｖｃ Ｓ ｌｃｉ ｎ ｅ ｏ
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第３卷 ３
第 １ 期 １
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２１ ０ ０年 １ １月
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口
摘
要
服 务计 算 相 关 技 术 标 准 的持 续 完 善 和 不 断成 熟 推 动 了基 于 Ｗ ｅ ｂ服 务 重 用 的分 布 式 应 用 系 统 开 发 方 式 的
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