混合QoS模型感知的语义Web服务组合策略

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一种混合QoS感知的Web服务选择方法

型的有效性。
关键词中图分类号
Ｗｅｂ服务选择Ｔ３１Ｐ１
混合ＱＳ半方差可能度多属性决策ｏ文献标识码Ａ
ＡＡＰＡＣＦＢＤＮＰＲＯＨＯＲＨＹＲＩＱＯＳＡＷＡＲＢＳＲＩＥＳＬＣＩＮ－ＥＷＥＥＶＣＥＥＴＯ
ｎｍｅ，ｄｔｕｒｎｆｍｔｅｕｃｒｉｈｂｄＱＳａａｅＷｅｅｖｅｓｅｔｎｔａｍｌｐｔｂｔｄｃｉ－ａｉｒｂｅｎｕｂｒａｈｓｔｓｒｈｎｅａｙｒｏ —ｗｒｎａｏｔｎｉｂｓｒｉｅｃｏｏｕｔｌａｔｕｅｅｉｏｍｋｎｐｏｌｍｉｃｌｉｉｅｒｓｎｉｇｄｔｉｉｉｔｅｎｒｅｌｅｉｂｓｇｔｅｔｈｉｕｒｅｒｅｅｃｙｓｌｔｔａｅｏｕｉ（ＯＳＳ．ＴｅｓｒｉｅｒｎｓｃｙｄｆｔｒｏｖｙｕｉｅｎｑｅｏｏｄｒｐｅｒｎｅｂｉａｙｏｎｉａｓｌｔｎＴＰＩ）ｈｅｖｅｅｍｔｐａｕｈｓｔｎｈｃｆｆｍｉｒｄｌｉｏｃｓｌｔｎｔｅｔａｃｕｔｈｕｊｃｖｅｈｓｎｂｅｔｅｈｓｏｈＡｓ，ｅｅｐｒｎｐｏｅｅｅｅｔｅｅｓｅｓｒｅｍｄ１ｅｃｏｋｓｉｏｃｏｎｔｓｂｅｔｅｗｉｔａｄｏｊｃｗｉｔｂｔ．ｔａｔｔｘｅｍｅｔｒｖｓｈｃｉｎｓｏｔｖｏｅ．ｅｉａｎｅｉｇｇｌｈｉｔｆｖｈｅｆＫｅｗｏｄｙｒｓＷｅｅｉｅｃｏＨｂｄＱＳＳｍ－ａｉｃＰｓｉｉｔｄｇｅＭｕｔｌａｒｕｅｄｃｉ — ａｉｇｂｓｒｃｓｌｔｎｙｒｏｅｉｒｎｅｏｓｌｙｅｅｖｅｅｉｉｖａｂｉｒｌｐｔｂｔｅｉｏｍｋｎｉｅｔｉｓｎ

QoS感知的Web服务推荐模型

ｖｃｓｕｕｌｏｌｃｅｒｍｉｅｅｔｓｒ．ＴｅａｉｔｆｒｖｄｎｅｔｅｖｃｒａｓｅｉｃｕｅｓｒｉａＯＡ．ＴｉａｉｅｓａｌｃｌｔｄｆｏｄｆｒｎｅｓｈｂｌｙｏｏｉｉｇｂｓｒｉｅｆｐｃｆｓｒｉｃｔｌｎＳｙｅｆｕｉｐｓｏｉｉｃｉｈｓｐ・
Ｋｅｏｄ：ＱＳａａｅｕｅ ’ ｏｔｔｗｒ；ｅｉｃｍｅｄｔｎａａｔａｈｅａｃｙｐｏｅｓｙｗｒｓｏ— ｒ；ｓｒｓｎｘ－ａｅｓｒｃｒｏｍｎａｉ；ｎｌｉｉｒｒｃｓｗｃｅａｖｅｅｏｙｃｌｒｈ
０引言
陶春华，志勇冯
（天津大学计算机科学与技术学院，津３０７）天００２摘要：服务注册中心往往推荐给用户一组等价服务，且服务的ＱＳ来自于不同用户的反馈，何根据用户的ｏ如
偏好和上下文环境推荐最合适的服务在ＳＡ中非常重要。提出了一个ＱＳ感知的Ｗｅ务推荐模型，Ｏｏｂ服该模型
以往关于Ｗｅｂ服务的描述侧重于服务的功能属性，如
ＷＳＬＷｅｅｉｓｅｃｐｉｎｕｇ）描述Ｗｅ服务接口Ｄ（ｂｓｒｃｓｒｔｎｌｇａｅ是ｖｅｄｉｏａｂ
角度，如文献Ｅ，］ｂ立足于服务器角度，２３；）如文献［，］Ｃ通４５；）过中间代理确保用户的ＱＳ，ｏ这种形式是一般化的用户，并没有改变实质。事实上，用户的ＱＳ体验和服务注册中心提ｏ

《2024年语义Web服务组合的研究与实现》范文

《语义Web服务组合的研究与实现》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，Web服务已成为现代软件开发中不可或缺的一部分。

然而，单一的服务往往无法满足复杂的应用需求，因此，如何有效地组合这些服务成为一个重要的问题。

语义Web服务技术为解决这一问题提供了新的思路。

本文将深入探讨语义Web服务组合的研究与实现。

二、语义Web服务概述语义Web服务是基于语义Web技术的一种服务模式，它通过明确的服务描述和语义标注，使得服务能够被机器理解和处理。

语义Web服务能够有效地提高服务的可重用性、可互操作性和灵活性，从而为复杂应用的需求提供解决方案。

三、语义Web服务组合的重要性在复杂的系统中，单一的Web服务往往无法满足用户的需求，需要将这些服务进行有效的组合。

语义Web服务组合能够根据用户的需求，将不同的服务按照一定的逻辑关系进行组合，形成一个新的、具有特定功能的服务。

这种组合方式能够提高服务的复用性，降低开发成本，同时提高系统的灵活性和可扩展性。

四、语义Web服务组合的研究现状目前，语义Web服务组合已经成为研究热点。

研究者们从不同的角度对语义Web服务组合进行了研究，包括服务的描述与发现、服务的匹配与选择、服务的组合与执行等。

同时，也涌现出了一些典型的组合方法，如基于流程的组合、基于案例的推理等。

五、语义Web服务组合的实现方法在实现语义Web服务组合时，首先需要对服务进行描述和标注，这需要使用到本体论和语义标注语言等技术。

然后，通过服务发现机制找到所需的服务，并根据一定的匹配算法进行服务的匹配和选择。

最后，根据服务的逻辑关系进行服务的组合和执行。

在执行过程中，还需要考虑到服务的动态性和服务质量等问题。

六、具体实现步骤以下是实现语义Web服务组合的具体步骤：1. 确定需求：明确用户的需求和目标，为后续的服务描述和组合提供依据。

2. 服务描述：使用本体论和语义标注语言对每个服务进行描述和标注，使得服务能够被机器理解和处理。

一种QoS最优的语义Web服务自动组合方法

ＤＥＮＧＳｈｕｉ — Ｇｕａｎｇ ” ＨＵＡＮＧＬｏｎｇ — ＴａｏＷＵＢｉｎＹＩＮＪｉａｎ — ＷｅｉＬＩＧｅ — Ｘｉｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１２） ’ （ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ，ＷｅｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｅｎｚｈｏｕ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ３２５０２５）
ＡｂｓｔｒａｃｔＴａｒｇｅｔｉｎｇｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌａｒｇｅｓｃａｌｅｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
”（浙江大学计算机科学与技术学院杭州３１００１２）
（温州大学智能信息系统集成研究所
浙江温州３２５０２５）
摘
要
Байду номын сангаас
针对海量的信息提供类（ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＰｒｏｖｉｄｉｎｇ）语义Ｗｅｂ服务的自动组合问题，提出了一种将正向搜索

支持QoS约束的语义Web服务发现模型

约束的服务选择算法。已经基于ＭｉｏｏｔＴ平台实现了一个原型系统。ｃｓｆ．ｒＮＥ
关键词：ｂ务发现；服务质量；ＳＤＱＳｏｗｅ服ＷＳＭ— ｏ；ＱＳ约束；服务选择算法中图法分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）８６００１０ —０４（０８１－９ — ４４
ｓｒｉｅＴｅｏｄｌｔｅｂｓｒｉｉｏｅｃｉｃｒｔｄｃｄａｄａｂｓｒｉｉｏｅｃｉｃｒＷＳＭ－ｅｃ．ｈＳｍｏｕｅｏｈｖｃｄｓｖｒａｈｔｔｅｉｉｒｕｅ，ｎｖｃｅｅｃｙｒｅｕｓｎｏｗｅｅｅｃｙｒｅｕ
ｂｓｄｏｉｒｓｆ．ＮＥａｅｎＭｃｏｏｔＴｉｉｌｍｅｔｄｓｍｐｅｎｅ．
ＫｅｒｓｅｒｉｉｏｅｙｑａｔｆｅｉＱＳ；ＳＳＭ－ｏ；ＱＳｃｎ￣ｉｔｓｒｉｌｔｎａｏｉｍｙｗｏｄ：ｗｂｓｖｃｄｓｖｒ；ｕｌｙｏｒｃｅｅｃｉｓｖｅ（ｏ）ＷＤＱＳｏ — ｓａ；ｅｃｓｅｉｇｒｈｏｎｖｅｅｃｏｌｔ
Ｄｏｇｉｇ２７６，Ｃｉａｎｙｎ５０ｈｎ）１
ＡｓａｔｈｒｃｃｅｒｅｃｉｔｎｆＳｉｔｅｕｒｎｂｅｖｃｓｒｅｂｔｃ：ＴｅｅｓａｋｆｌａｄｓｒｉＱｏｒｔｒｉｄｃｂｄｙｒｉｌｏｐｏｏｎｈｃｅｗｅｓｅｅｉｂＯＷＬＳ — ，ｗｈｃｋｒｅｔｅｐｉｌｉｈｍａｅｔａｄｏｔｔｉｈｔｇｏｍａｈ

MAS中基于任务分解和QoS的语义Web服务组合模型

MAS中基于任务分解和QoS的语义Web服务组合模型方棚柏;王浩
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2009(0)S2
【摘要】Web服务组合是Web服务应用的一个重要研究方向。

语义Web服务组合系统可以看成是一个多Agent系统(MAS),在此中基于任务分解和服务质量(QoS)约束的思想,提出一种语义Web服务组合模型,该模型首先将用户的服务请求任务分解成多个且能够单独执行的子任务;每个子任务对应的服务发现通过语义进行匹配,服务选择指标又通过服务质量指数的计算来获得,从而形成满足用户需求的组合服务序列。

最后的仿真实验结果表明了该模型的有效性和可用性。

【总页数】5页(P8-11)
【作者】方棚柏;王浩
【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.52
【相关文献】
1.基于语义与QoS全局感知的web服务组合
2.基于QoS本体的语义Web服务组合策略
3.基于主体和QoS的语义Web服务组合方法
4.基于任务驱动和QoS约束的Web服务组合模型研究
5.基于QoS的语义Web服务组合优化算法
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基于语义相似度与QoS的Web服务匹配模型研究

ＺＨＡＮＧＪｉｎ－ｙｉｎｇ，ＬＩＳｈｕ－ｙｕ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＳｈａａｎｘｉＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１００６２，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｇｏｌｖｅｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆＯｎｔｏｌｏｇｙｃｏｎｃｅｐｔｓａｎｄｗｅｂｓｅｒｖｉｃｅａｃｔｉｖｉｔｙ，ａｎｅｗｓｅｒｖｉｃｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓ
ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｃｏｍｂｉｎｉｎｇＯｎｔｏｌｏｇｙ－ｂａｓｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈＱｏＳ－ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｍａｔｃｈｉｎｇ
２０１３年３月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｍａｒ．２０１３
第３４卷
第３期
Ｖｏｌ－３４Ｎｏ．３
基于语义相似度与ＱｏＳ的Ｗｅｂ服务匹配模型研究
张金英，李蜀瑜
ｍａｎｔｉｃｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｒｅｌａｔｅｄｔＯｔｈｅｍａｐｐｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｏｎｄｕｃｔｔｈｅｆｉｒｓｔｓｅｒｖｉｃｅｍａｔｃｈ．ＴｈｅｎｔｈｅＱｏＳｅｆｆｅｃｔｉｖｅ

基于语义的QoS感知Web服务发现机制

ｄｓｏｅｙｓｈｍｅＩｉａｌ，ＳｏｔｌｇｓｐｅｅｔｄｔｅｉｅＯｏａａｉｔｅｖｃｅｃｐｉｎ．ｅ，ｈｎｏｏｙｉｃｖｒｃｅ．ｎｔｌａＱｏｎｏｏｙｗａｒｒｔｓＴｈｎｔｅｏｔｌｇｉｙｎｉｏ
第３７卷第８期２１００年８月
计
算
机
科
学
ＣｏｕｅＳｉｎｅｍｐｔｒｃｅｃ
Ｖｏ．７Ｎｏ８１３．Ａｕ００ｇ２１
基于语义的ＱｏＳ感知Ｗｅｂ服务发现机制
王晓峻毛莺池。钱国锋
（河海大学水利水电学院南京２０９）（１０８河海大学计算机与信息学院南京２０９）１０８
（ｌｇｆｍｐｔｒａｄＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＨｏａＵｎｖｒｉ，ｎｉｇ２０９，ｈｎ）ｏｅＣｌｅｏｏＣｕｅｎｏｍａｉｎｉｅｒ，ｈｉｉｅｓｙＮａｊ１０８Ｃｉａｎｏｎｔｎ
ＡｂｔａｔＷｉｈｃｅｓｆＷｅｅｖｃｓｗｉｈｉｌｒｏａｕｃｉｎｌｙ，Ｓ（ａｉｙｏｅｖｃ）ｈｓｂ — ｓｒｃｔｔｅｉｒａｅｏｂｓｒｉｅｔｔｅｓａｒｓｍｅｆｎｔａｉＱｏＱｕｌｆＳｒｉｅａｅｈｎｈｍｉｏｔｔｃｍｅｔｅｉｏｔｎｒｔｒａｆｒｕｅｓｔｅｅｔｔｅａｐｏｒａｅＷｅｅｖｃｓＡｔｐｅｅｔｍｏｔａｐｏｃｅＯｔｅＱｏ－ｏｈｍｐｒａｔｃｉｉｏｓｒｏｓｌｃｈｐｒｐｉｔｂｓｒｉｅ．ｒｓｎ，ｓｐｒａｈｓｔｈＳｅ

混合QoS模型感知的语义Web服务组合决策算法研究的开题报告

混合QoS模型感知的语义Web服务组合决策算法研究的开题报告一、选题背景语义Web服务具有可重用性、互操作性和自适应性等特点，是构建复杂分布式应用系统的有效手段。

然而，在实际应用中，通常需要将多个语义Web服务结合起来，以满足用户的需求。

语义Web服务组合问题是指，在语义Web服务库中选取若干个服务，并通过服务间的调用协同完成任务的问题。

在组合中，需要考虑多个服务的QoS，如延迟、可用性、可靠性等，同时也需要考虑服务间的语义匹配度。

目前，在语义Web服务组合中，QoS问题已经引起了广泛关注。

部分研究者将服务组合问题归结为一个多目标优化问题，利用遗传算法、粒子群算法和模拟退火等优化算法求解。

但这些方法通常是基于精确的QoS数据，不能很好地适应实时变化的环境。

因此，如何对含有不确定因素的QoS进行建模是语义Web服务组合中亟待解决的问题。

二、研究内容本次研究旨在探讨一种混合QoS模型感知的语义Web服务组合决策算法，以应对QoS不确定性问题。

具体研究内容包括以下方面：1. 基于模糊多准则决策的QoS建模方法。

通过引入模糊理论，将不确定的QoS数据转化为模糊数，利用多准则决策方法给出综合QoS指标。

2. 基于ServiceMatch算法的服务语义匹配度计算方法。

结合ServiceMatch算法，对服务间的语义匹配度进行计算，确保组合中服务的语义一致性。

3. 基于多准则决策的语义Web服务组合决策算法。

通过将QoS指标和语义匹配度进行融合，提出一种基于多准则决策的服务组合算法，最大化组合中的综合QoS指标。

三、研究意义本研究提出一种混合QoS模型感知的语义Web服务组合决策算法，将QoS不确定性问题纳入考虑，能够更加准确地评估服务组合的质量。

该算法还结合语义匹配度计算，在保证服务语义一致性的基础上，最大化服务组合的综合QoS指标。

此外，该算法还能够快速响应环境变化，并根据新的QoS数据和服务库进行服务组合。

《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。

QoS感知的Web服务组合研究调查

【关键词】Web 服务；Web 服务组合；QoS
1. 简介面向服务的体系结构(SOA)为按需分配的软件系统提供了一个平台。 Web 服务是一种在网络上发布、定位与使用的松耦合的软件模块[1]。然而，一个 web 服务有时并不能满足用户提出的复杂需求。自动化服务组合选择多个已有 web 服务并将其组合在一起，以解决单个 web 服务无法解决的复杂商业任务。 Web 服务环境下主要的协议标准包括了 WSDL (Web Service Description Language，定义服务的接口及获取服务的方式 )[2]， SOAP (Simple Object Access Protocol，web 服务使用该协议来交换信息)[3]，OWL-S(Web Ontology Language for Web Services，web 服务本体论语言，定义服务间的语义关系)[4] 以及 WSLA(Web Service Level Agreement，描述服务的 QoS 标准)[5]。由于 UDDI (Universal Description Discovery and Integration，用来发现 web 服务)[6]使用关键字对服务进行匹配，返回的结果较为粗糙且缺乏准确性，目前多使用语义服务匹配来提高发现服务的效率 [7]。近年来，已有许多的人工智能[8-11]以及经典算法被 [12-15] 应用于解决 QoS 感知的 web 服务组合问题。考虑到越来越多的功能相似的 web 服务出现在网络上，研究者开始考虑服务的非功能属性 -QoS。 QoS 标准定义了服务的可用性和可靠性，ISO/IEC 25010[16] 将 QoS 定义为一系列的非功能属性，例如：价格，响应时间，可靠性，名声等。不同的用户在 QoS 的标准选择上有不同的偏好。例如，在选择航班出行时，客户 A 可能会选择最便宜的航班，客户 B 可能会避开红眼航班，而客户 C 可能因工作原因选择最早的航班。在选择过程中，用户可以指定某些属性的取值(例如：价格不能比给定的值高)，这会对最后选择的解方案产生影响。另一方面，服务提供者可为潜在用户预估 QoS 属性的取值范围 (例如：WSLA)。 QoS 感知的 web 服务组合问题是 NP （Non-deterministic Polynomial, 非确定性多项式）难问题，这是因为网络上有许多由不同提供商发布的功能相似的 web 服务，产生了大量可组合的情况。 QoS 感知的 web 服务组合可在满足功能目标的同时提高用户的满意度。本文对现有的 QoS 感知的 web 服务组合方法及技术进行了系统的、综合性的评述，该评述可为其他研究者的工作提供信息。第 1 节描述了文章的研究背景及发展现状。第 2 节提出 QoS 感知的 web 服务组合关键技术。第 3 节介绍 QoS 感知的 web 服务组合方法。第 4 节是结束语和讨论未来的发展趋势。 2. 研究背景及现状本节介绍 web 服务组合的背景知识。

QoS本体在语义Web服务发现中的应用研究

｝通讯作者：邹金安，ｍｉ：ｕｉｎ６．ｏＥａｌｚｊａ＠１３ｔｍ．ｏｎ
第６期
邹金安：ＱＳｏ本体在语义Ｗｅｂ服务发现中的应用研究
・３・９
的某一个参数。
ＣｎｅｔｇＦｃｔ持Ｏ — ｏｎｃｎａｅ支ｉＷＬＱ与Ｏ－连ＬＷＳ的
接，它并且提供高层的概念和词汇来定义ＱＳ的ｏ需求，在这个方面，ｏ属性能包含服务的所有元ＱＳ素，比如输入、影响、条件等，每个ＱＳｏ属性能是静态的或者是动态的，它们能静态或者动态地被属性
收稿日期：００—０２１６—１３
义元素，及对于Ｑｓ０也应建立一个本体。
建立ＱＳｏ本体需要对以上本体建立工具进行扩展，已经存在的为ＱＳ建立本体的方法包括ｏ
Ｏ — ＱＳｏｔｏｙｌｎｕｇ，ｎｏ。ＷＬＱ，ｏｎｏｇｇａｅｏＱＳ等ｌａ
第２７卷第６期
２１００年ｌ２月
贵州大学学报（自然科学版）
Ｊｕ￣ｏＧｉｏｎｅｓｙ（ａｒｌｃｎｅ）ｏｒｆｕｚｕＵｉｒｔＮｔａＳｉｃｓｈｖｉｕｅ
Ｖ０．２．６１７ＮｏＤｅ．２ｌｅＯ０
文章编号
１０５６（００００９Ｏ００— ２９２１）６— ０２一５
Ｑ０Ｓ本体在语义Ｗｅｂ服务发现中的应用研究
邹金安
（福建省莆田学院电子信息７程系，－＿福建莆田３１０）５１０
摘
要：通过分析语义ＷＥＢ服务、语义功能本体和ＱＳ本体的描述，究基于ＱＳ的语义ＷＥｏ研ｏＢ

2009-动态的QoS感知Web服务选择和组合优化模型

第32卷　第5期2009年5月计算机学报C HIN ESE J OU RNAL OF COM PU TERSVol.32No.5May 2009收稿日期:2006208208;最终修改稿收到日期:2009204210.本课题得到国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2002AA415280)、教育部博士点基金项目(20050359004)、教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET 2042050562)、合肥工业大学科学研究发展基金项目(2007GDBJ 012)资助.蒋哲远,男,1966年生,博士,副研究员,主要研究方向为面向服务软件工程、软件体系结构和软件工程环境.E 2mail :jzheyuan @.韩江洪,男,1954年生,教授,博士生导师,主要研究领域为智能控制技术和分布式系统.王　钊,男,1958年生,副教授,主要研究方向为电子商务和软件工程.动态的Q oS 感知Web 服务选择和组合优化模型蒋哲远　韩江洪　王　钊(合肥工业大学计算机与信息学院　合肥　230009)摘　要　Web 服务软件工程的实用化挑战之一是QoS 感知的选择、组合和稍后的绑定,表现为允许在运行时绑定一组领域Web 服务构成面向服务的系统.这些领域Web 服务在提供要求的功能同时,还满足一些非功能约束,例如总的费用或响应时间,并且使之最优化.对此作者提出了一种把Web 服务看作为首类构件对象的关系查询基础结构,它通过各种Web 服务操作调用评估查询.鉴于个性化和效率在这种评估中的重要作用,提出了一个基于聚合不同Web 服务的多属性QoS 参数的查询优化模型.该模型通过用户设定的全局约束和偏好、一个动态的等级方案以及多级匹配来调整QoS.等级提供了一个Web 服务的行为评估,而多级匹配通过使用类似的和部分的答案对解决方案的空间进行扩展.进而给出了模型求解的遗传算法,并从适应度函数的静态惩罚、动态惩罚以及拉伸3个方面对优化性能进行了比较.文中最后介绍了一个从高端实现的服务查询引擎原型系统,用以展示该方法的适应性、可行性和有效性.关键词　Web 服务;服务质量;服务选择;约束优化;遗传算法中图法分类号TP311 DOI 号:10.3724/SP.J.1016.2009.01014An Optimization Model for Dynamic Q oS 2Aw areWeb Services Selection and CompositionJ IAN G Zhe 2Yuan HAN Jiang 2Hong WAN G Zhao(School of Com puter and I nf ormation ,Hef ei Universit y of Technolog y ,Hef ei 230009)Abstract One of t he most promising opport unities from a Web services engineering perspective is t he Qo S 2aware selection ,compositio n and late 2binding.This allows you to dynamically assem 2ble a collection of domain 2specific QoS 2aware Web services providing t he required feat ures into a compo sition services t hat can meet some non 2f unctional constraint s ,and optimize criteria such as t he overall co st or response time.This paper p resent s a query inf rast ruct ure t hat considers Web services as first class component object s.It evaluates queries t hrough t he invocations of different Web services operations.Because personality and efficiency play a cent ral role in such evalua 2tions ,t he paper proposes a query optimization model based on aggregating t he multi 2att ribute Qo S parameters of different Web services.The model adjust s Qo S t hrough global constraint s and preferences set by t he user ,a dynamic rating scheme ,and multilevel matching.The rating gives an assessment of Web services behaviors.Multilevel matching p rovides t he expansion of t he solu 2tion space by enabling similar and partial answers.The paper describes a genetic algorit hm for solving t he model ,and compares t he optimization performance of t he genetic algorit hm using va 2rious fit ness f unctions varying in terms of static penalty ,dynamic penalty ,and stretching.Thepropo sed approach has been applied to a service query engine system for SEIFCW,which conse2 quently shows it s applicability,feasibility and efficiency.K eyw ords　Web services;quality of service(Qo S);service selection;const raint optimization; genetic algorit hm1　引　言面向Internet的Web服务应用,比如信息门户、实时网格计算和电子商务应用等,越来越关注提供给用户的服务质量(Quality of Service,Qo S)[1].从Web服务发现的角度看,如何从大量的Web服务中有效地快速选择和集成最适合用户需求的、高可信性的、Qo S感知的Web服务成为面向服务软件工程的一个新的挑战.面向服务软件工程代表了基于构件软件工程(Compo nent2Based Software Engineering,CBSE)的自然演化.在CBSE中,一个构件集成者搜索可重用构件,然后使用一些胶合代码(glue code)[2]把它们集成到一个实际的新系统中.Web服务由服务提供者在服务注册中心发布其功能,并通过远程服务调用操作供服务请求者绑定使用,因而没有必要在开发时就把服务集成到应用中.Web服务的接口发布、发现和调用都是执行基于XML的一些标准,例如WSDL、UDDI和SOA P.因此,一个面向服务的系统是由一些服务调用构成,并使用胶合代码或者一些具体的Web服务组合语言(如B PEL4WS)来合成.面向服务系统的最大期许是使用稍后的绑定机制.事实上,一些关键的业务应用场景(如面向服务ERP协同集成框架SEIFCW[3]中的组装领域服务构件)是给出某个领域服务的所需功能单元的具体特性描述(这个特色描述将据此作为一个抽象服务),且在组装实现时有多个符合该特性描述的服务(称为具体服务)可利用.一个抽象服务和对应的所有具体服务在功能上是等价的,因而可相互取代.它们之间的选择由非功能属性来确定,例如Qo S属性.一个用户可决定挑选最便宜的和最快的服务,或者是两者之间的折中.参照文献[4],Qo S的属性包括费用、响应时间、可用性、声誉.此外,还可能有一些领域特定的Qo S属性,例如一个运输服务的QoS 属性可能有温度或湿度.通常,一个用户可能对某些Qo S属性给出限制值,例如费用不能大于某个给定值,进而来影响服务的选择.另一方面,服务提供者可以把Qo S属性值的估计范围作为和潜在用户之间契约的一部分,例如服务等级协定(Service Level Agreement,SLA).SL A是用户与服务提供者之间达成的有关服务内容、服务质量等方面的合约,它规定了服务提供者必须为用户提供的具体服务参数. SL A评价的最大优点是赋予用户获知系统性能的权利,SLA评价也为系统提供者提供了一种竞争依据.服务查询引擎(service query engine)是SEIFCW 的核心模块之一,它的主要功能包括领域服务查询请求提交、服务检索、服务选择、服务组合并生成基于XML的服务组合描述语言等.由于QoS对于Web服务在领域的成功应用非常关键,因此,如何使查询的组合服务提供预期的服务质量正成为服务查询引擎设计面临的重要挑战.其中,一个有关的问题是如何使抽象服务与具体服务快速绑定,且使实际的Web服务满足SLA规定的Qo S约束,并使服务集成者所选择的一些适应度标准最优化(例如,费用最小).另外,求解Qo S感知组合问题的解是一个N P难题[5].一些方法,主要是基于线性规划,已经在一些文献中提出[6].为此,本文提出了一种新颖的服务查询和优化模型用于保障SEIFCW应用的Qo S感知的服务组合,并用遗传算法(Genetic Al2 gorit hm,GA)来解决QoS感知的组合问题.所提模型的主要特点是:(1)使用关系表达查询请求;(2)领域服务的抽象化;(3)可扩展的Web服务QoS度量;(4)基于多度量的组合服务QoS优化.本文第2节介绍一种基于关系和抽象操作的Qo S感知的Web服务多层查询体系结构;第3节建立QoS感知的Web服务查询优化数学模型,并使用遗传算法对其目标进行求解;第4节给出模型在SEIFCW中的实现,并报告和讨论了仿真的结果;第5节介绍一些相关工作,并和相关研究作比较;第6节是结论,同时对未来的工作进行展望.2　Web服务的查询模式Web服务的应用主要由包括发送和接收消息的一组调用操作组成.尽管这可满足简单应用的需51015期蒋哲远等:动态的QoS感知Web服务选择和组合优化模型求,但对访问千变万化的Web 服务的复杂应用,需要使用一种集成方式去操作与交付Web 服务的功能.此外,随着Web 服务的广泛应用,提供相同功能的服务越来越多.但由于竞争,Web 服务提供的这些功能(例如,要求不同的输入和输出参数)和使用条件(QoS 的等级不同)的方式是有区别的.另外,满足用户的需求有时并不需要返回精确的答案.事实上,用户可能对可供选择的部分答案满意.针对上述挑战,需要提出一个在操作调用期间查询Web 服务和信息流的新方法,以便决定各种Web 服务操作的调用方式,返回相应输出结果的整合.该方法强调查询决策过程的优化,同时应允许部分的答案.2.1　Web 服务查询模式的体系结构为了方便用户和Web 服务的交互,需要使用一个通用的方法表达给定应用领域的Web 服务空间.为此,我们提出了图1所示的3层查询模式,并定义了一组称为抽象操作的特定领域操作,它是对特定领域Web 服务应用共用操作的抽象化(虚拟化),不属于任何实际的Web 服务.图1　QoS 感知服务查询的三层体系结构(1)查询层(query layer ).它由提供给用户一个表达和提交查询语句到Web 服务接口的关系集组成,可使用一种从XML 文档中抽取数据的查询语言规范XQuery 来构造.用户从查询层提交关系联合查询(关系和条件的联合),其通用形式如下:Q (X )Ρ∧i R i (X i ),∧kC k ,其中,符号Ρ表示映射,R i 是来自查询层的关系,X和X i 是变量元组;C k 代表查询中出现的变量条件.条件的形式是C k =x op c ,式中x 是出现在任何一个X i 中的输入或输出变量,或者是QoS 规格的元素(参见第3节),c 是一个常量,op ∈{=,≠,<,>,Ε,Φ}.查询模型根据各种映射规则把每个关系映射到对应的抽象操作中.(2)抽象层(abstract layer ).它由一个特定领域典型提供的类Web 服务操作组成,可采用基于XML 的WSDL 对包含其操作的服务接口进行描述.标准WSDL 不提供对QoS 的支持,需要对WS 2DL 进行扩展,以便能使WSDL 恰当地提供Qo S 信息.例如,通过扩展WSDL 提供一个服务提供者和请求者之间的Web 服务SLA 文档引用,可使WS 2DL 的每个操作和一个由Web 服务SLA 定义的Qo S 相关联,其格式为〈operation name ="opName"WSLA ="WSLAOfferedURL"〉〈input message ="tns :opName"/〉〈output message ="tns :opNameResponse"/〉〈/operation 〉QoS 是一个属性集,它的每一个属性,例如领域(domain )、尺度(scale )和量制(met rics )等需要根据具体应用场景来精确定义.这些QoS 属性的抽象集都需要绑定到某个接口操作,以便规定它的应用属性集.(3)具体层(concrete layer ).其代表Web 上提供的Web 服务空间,即潜在的目标查询候选者,包括元服务与组合服务,且与服务等级(service level )有关.当一个服务提供者在注册中心的数据库保存他的服务和服务等级时,其应用范围相应地被定义.一个提供者和一个请求者能协商更精确的属性,并创建一个SLA 作为契约.由于Web 服务开始是未知的,查询模型需要发现它们,并与出现在查询中的抽象操作相匹配.使用该查询模式的优点之一是容易使用UML 的模式驱动方法(model 2driven met hodology )建模和开发实现[7].下面是抽象层到具体层的转换定义.定义1.　假设抽象服务接口I 的QoS 集定义为如下的一个P i 属性集:Q I ={P 1,P 2,…,P n }.其中,对每个P i ∈Q I (1Φi Φn )都有一个领域dom (P i )和尺度scale (P i )的度量值.当然,属性被度量或赋值的前提条件是首先定义好每个属性的量制met ric (P i ).此外,假设dom (Q I )=∪P ∈Q Idom (P ).那么,一个接口I 到一个Qo S 等级为L S 的具体服务S I 的映射定义如下:ψ:Q I →dom (Q I )|(ΠP ∈Q I )ψ(P )∈dom (P ),式中符号“→”是条件连接词,符号“∣”的右边谓词逻辑规定了映射需满足的约束.2.2　关系到抽象操作的映射查询层的关系定义了应用域一个具体的视图,可表达为针对抽象操作的连接查询,似乎抽象操作就是关系.6101计算机学报2009年定义2.　假设R 是查询层定义的关系集合,V 是抽象操作集合,则对任何关系R i ∈R ,R j (x 1,x 2,…,x n )Ρ∧jV j (y j 1,y j 2,…,y j m ),式中x i 是R i 的属性,V j ∈V ,y j i 是相应操作的输入和输出变量.这个定义意味着为了获得R i 的元组,需要调用不同的操作V j ,但并不要求对这些操作做任何的排序或限制并发.用户能直接地使用抽象操作访问Web 服务,但关系的使用有两个好处.首先,让用户使用一个自然的方式表达和提交类似数据库的查询;另一方面,为对服务空间一些特定部分感兴趣的某个特定用户组提供了量身定制的视图.2.3　抽象操作表示抽象操作代表了一个特定应用域所能提供的典型功能.对在查询中出现的任何抽象操作,最终都要定位到相关的Web 服务操作,因此抽象操作需要有一个语义描述和句法属性,同时还要有描述具体Web 服务和抽象操作的一个共同的本体(o ntology )[8].任何一个操作,无论是抽象的还是具体的,语义上都可以通过它的功能(f unction )和类别(category )来描述.功能包含两个属性:(1)功能性(f unction 2ality ),代表该操作所提供的业务功能;(2)术语(term ),包含该操作的一个可替代功能性命名术语列表.类别同样也包含两个属性:(1)领域(domain ),给出操作的具体应用领域;(2)术语,抽取出与具体应用领域类似的领域分类术语词表.任何一个操作在调用前都要求它的输入变量被赋值.在构造查询时,用户可为不同的变量自由地指定任意类型的条件.这可能导致一种情形,就是系统不能调用操作,这是由于一些输入变量遗漏了赋值.如果所有的抽象操作描述都给出了其输入变量的各种可能值,上述问题就会解决(尽管对所有的输入变量不可能总是做到这一点).本文扩展每个输入变量到所有可能取值,以便尽量满足出现在查询中的任意一个条件.下面的五元组形式化地表达了每个抽象操作:V op =〈I n ,Out ,Rest riction ,Category ,Function 〉,上式中,I n 是输入变量的集合;Out 是输出变量的集合;Rest riction 是输入变量的定义域,它是由一组对偶(x ,range )构成的集合,其中x 是I n 中的枚举变量,而ran ge 是x 的所有可能值的集合;Category 描述兴趣域;Function 描述业务功能.2.4　抽象操作的匹配类型由于Web 服务提供者之间的竞争,必然在请求输入、返回输出和QoS 等方面存在差异.例如,不同运输服务提供者的运输费用、快捷性和服务内容等可能有所区别.这就意味着对某个给定的抽象操作并不总能找到一个精确的匹配.作为替代,仅查找与联合查询中出现的抽象操作精确匹配的具体操作,一个允许抽象操作和具体操作的属性不一致的更灵活的匹配方案可能更满足用户的需求.首先定义一个相似函数S i mil arit y 来检查两个操作中的两个属性是否相似:如果x 和y 符合应用域本体库所定义的相似概念,那么S i mil arit y (x ,y )就为真.定义3(操作的输入变量集相等).　对任意的两个操作op 1和op 2,I n (op 1)=I n (op 2),当且仅当:(1)I n (op 1)和I n (op 2)变量数相同,且(2)Πx ∈I n (op 1),ϖy ∈I n (op 2),或者Πx ∈I n (op 2),ϖy ∈I n (op 1),使S i mil arit y (x ,y )满足真值.类似地能定义Out (op 1)=Out (op 2).用同样的方法,也可以分别定义I n (op 1)<I n (op 2)和Out (op 1)<Out (op 2),其中第1个集合是第2个集合的子集.假如v 和c 分别表示抽象操作和具体操作,通过改变抽象操作和实际操作的比较方式,可以识别出4种不同的匹配类型.定义4(抽象操作匹配类型).　如果两个操作v 和c 有相同的输入和输出变量以及相同的Category 和Function ,称之为精确匹配Ex act (v ,c );如果两个操作v 和c 有同样的输入和输出变量,且它们的Category 和Function 发生交叠,称为重叠匹配overl a p (v ,c );假如两个操作v 和c 有同样的Category 和Function ,且Out (c )ΑOut (v )或者I n (c )ΑI n (v ),称为部分匹配p arti al (v ,c );如果两个操作c 和v 满足Out (c )ΑOut (v )或者I n (c )ΑI n (v ),且它们的Category 和Function 属性交叠,称为部分和重叠匹配Com posite (v ,c ).由定义4可知,精确匹配要求具体操作与抽象操作的每个属性概念都相同,这是最高级别的匹配;重叠匹配提供抽象操作的相近功能的具体操作;部分匹配符合两个操作的输入和输出属性不一致的情形;部分和重叠匹配组合了重叠匹配和部分匹配,并且各种匹配存在如下关系.命题1.　“=>”表示蕴含关系,“∧”表示逻辑析取关系,“∨”表示逻辑合取关系,则存在　Ex act (v ,c )=>p arti al (v ,c )∧overl a p (v ,c );　Ex act (v ,c )∨p arti al (v ,c )∨overl a p (v ,c )=>71015期蒋哲远等:动态的QoS 感知Web 服务选择和组合优化模型Com posite(v,c).为了量化各种匹配类型的匹配精确度,还需要给每一个匹配类型赋予了一个匹配度(matching degree),以此直接地影响查询结果的质量.上述每个匹配类型分别获得1、3/4、1/2和1/4的匹配度.该取值是任意指定的,主要是为了区分不同的匹配精确度.3　基于遗传算法的Web服务查询优化方法描述由于存在不同Web服务的几个服务执行计划能潜在地解决相同的查询,因此,需要为在所有可能的执行规划中挑选最优的Web服务建立适当的标准.相互竞争的Web服务之间的一个关键特色是他们的QoS,它包含几个定量的和定性的参数,该参数度量了Web服务所发布的功能是否好.现在已经建立了描述响应时间(time)、服务费用(cost)、可用性(availability)和可靠性(reliability)的通用QoS 规格[4].对于领域具体Qo S规格要根据具体领域进行定义,本文利用可扩展本体技术建立了领域内专门的Qo S规格.通常,每个Web服务都包含一组操作,调用的最小粒度为操作(operation).Web服务ws的操作op的Qo S定义如下:QoS(w s,op)=〈T(w s,op),C(w s,op),R(w s,op),A(w s,op),U(w s,op)〉,其各参数的含义为T(w s,op)表示执行时间;C(w s, op)表示费用;R(ws,op)表示可靠性;A(w s,op)表示可用性;U(w s,op)表示领域QoS规格,定义为(U1(ws,op),U2(ws,op),…,U n(w s,op)),即n个用户定义的属性组成的向量.为便于QoS模型的建立和求解,把某个Web服务w s的调用操作op记为任务t,则上面给出的Qo S模型可简化为如下的一个5元组,即QoS(t)=〈T(t),C(t),R(t),A(t),U(t)〉.每个质量标准都有相应的计算和评价方法,并且Qo S模型有一个总体评价方法.优化过程的目的是使下面QoS参数的每一个值为最大或最小:(1)响应时间(T).它代表一个服务操作在被调用后平均返回结果的时间,包括服务计算时间(T com)、中间件开销(T mid)和往返通信时间(T net).总的响应时间T(t)=T com(t)+T mid(t)+T net(t).(2)服务费用(C).它是一个Web服务消费者每次服务调用所必须支付的相关费用.(3)可靠性(R).它表示服务操作可用的概率,其定义如下:R(t)=M T T F(t)M T T F(t)+M T T R(t),其中M T T F(t)表示操作的平均无故障时间, M T T R(t)表示操作的平均修复时间.(4)可用性(A).它代表一个Web服务正常运行的概率.取值越大意味着有较高的可用性,而较小的取值表示可用性低.由于Web服务是按次进行调用的,可以采用离散时间模型来描述其可用性:A(t)=limn→∞∑ni=1δ(t)in,其中δ(t)i定义如下:δ(t)i=1,如果第i次操作返回成功结果0,否则.(5)用户定义(U).它表示服务消费者定义的领域QoS规格,如声誉(rep utation)、安全性(securi2 ty)和互操作性(interoperability)等.优化的目标是使负向参数(如反应时间和费用)减少到最小值,同时使正向参数(如可用性和可靠性)取得最大值.正如引言所描述的那样,本工作的一个目标是基于GA的方法,能迅速地确定绑定到抽象服务的一个具体服务集,构成一个组合服务的工作流.其中的需求包括:(1)满足基于SL A的QoS约束.例如,服务的用户可能有一个有限的预算,因此服务费用受到一定的约束,或者响应时间不能超过某个约定.时常,局部限制(例如,特定操作的费用不能超过限制)和全局限制(例如,总的响应时间受约束)需要同时被满足;(2)使一些特别的QoS参数的某个函数最优化.例如,用户可能想使响应时间最段,同时保持费用低于某个限制.随之而来,还应该考虑由N个抽象服务(操作)构成的一个组合服务S={w s1,w s2,…,w s N},其结构通过一些工作流描述语言来定义.每个元素w s i能被绑定到M个具体服务csi1,…,cs iM,它们在功能上是等价的.在描述使用GA找到最优化问题的解之前,还需要描述怎样计算一个组合服务的QoS,这要从元服务的Qo S属性值计算开始.8101计算机学报2009年3.1　计算组合服务的Q oS计算组合服务的Qo S 方法类似文献[4]提出的方法,工作流的描述语言限定为BPEL4WS.对工作流中的一个Switch 构造,每个Case 语句被标注为可能的选择.例如,对一个包含Switch 的工作流,它由两个Case 语句组成,费用分别是C 1和C 2且出现的概率为p 和1-p ,则总的费用计算公式如下:p C 1+(1-p )C 2.显然,概率是由工作流设计者初始指定,最终还需要通过监测工作流执行所获得的信息加以更新.While 不同于文献[4]的Loop 处理,主要的建议采纳一个到达Switch 构造的机制(基于进入/退出While 的概率).我们的方法类似文献[6]所采用的方法.例如,While 被标记为一个估计的迭代数k .代替展开的While ,这里的While 的Qo S 计算考虑迭代因子k .例如,假如While 复合体有一个代价C l ,那么While 的估计代价将是k C l .这种处理While 方法有两个优势:(1)能迅速计算总的工作流Qo S ,而不必展开While ;(2)被估计的QoS 反映了While 的迭代数.表1显示了单个工作流构造的Qo S 属性的聚合函数.一个组合服务的具体应用例子就是一个组合服务的描述,在该描述里,每个抽象服务被绑定到某个相应的具体服务中,总的QoS 能通过应用表1描述的规则被计算.尽管对一些标准的QoS 属性聚合函数已经被清楚地指定了[4,6],但可能有其它属性(例如,依赖领域的属性)需要用户基于抽象操作本体库来定义,其单个工作流的聚合函数也要用户指定(见表1的最后一行),并和标准的QoS 属性一样发布到服务注册中心的WS 2QoS 本体库中(见图3).表1　计算单个工作流构造的Q oS 属性的聚集函数QoS 属性SequenceSwitch FlowWhileT (t )∑m i =1T (t i )∑n i =1p ai ×T (t i )Max {T (t i )|i ∈{1,2,…,p}}k ×T (t )C (t )∑mi =1C (t i )∑ni =1p ai ×C (t i )∑pi =1C (t i )k ×C (t )A (t )∏m i =1A (t i )∑n i =1p ai ×A (t i )∏p i =1A (t i )A (t )kR (t )∏mi =1R (t i )∑ni =1p ai ×R (t i )∏pi =1R (t i )R (t )kU (t )f s (U (t i )),i ∈{1,2,…,m}f B ((p ai ,U (t i ))),i ∈{1,2,…,n}f F (U (t i )),i ∈{1,2,…,p}f L (k ,U (t ))表1并不是完备的,它只包含原型系统要使用的规则,且除了While ,聚合函数和文献[4]所提出的计算方法基本一致.这些函数能被递归地定义在工作流的复合节点,即对任务{t 1,t 2,…,t m }的一个Sequence 构造,响应时间和费用函数是加法,而可用性和可靠性是乘法.Switch 构造的Case 1,2,…,n ,其相应概率分别为p a 1,p a 2,…,p an ,并满足∑ni =1p ai =1,任务分别为{t 1,t 2,…,t n },总是被估计为每个任务的属性值之和,乘上它所属Case 的概率.Flow 构造的聚合函数基本上同Sequence 构造相同,除了时间属性,它是并行任务{t 1,t 2,…,t p }的最大值.最后,具有任务t 迭代k 次的While 构造等于k 次t 的Sequence 构造.3.2　Web 服务等级一个Web 服务在其生命期可能存在起伏,因而它不可能完全实现SL A 所广告的QoS 参数.一般来说,大部分用户能接受QoS 参数的实际值和广告值之间的细微偏差.然而,巨大的差距就表明了Web 服务所提交功能的性能正在下降.由于上述原因,系统需要对被调用的Web 服务的Qo S 参数实施监控.本质上,QoS 参数波动的度量是给Web 服务提供一个评估,而这种评估在优化过程中扮演了一个重要的角色.一个用户每次选择和调用一个Web 服务的某个操作op 时,系统度量期望的QoS 和实际发布的Qo S 之间的距离.此处的QoS 距离是所有QoS 参数的偏差(或它们的倒数)加权之和.更精确地说,假设pQ i 和dQ i 分别是Qo S 的第i 个参数的期望值和实际交付值,pos 和neg 分别是取最大值和最小值的Qo S 参数序号集,ωi 指一个服务集成者(或用户)给一个特定的Qo S 属性所赋予的重要性,则QoS 距离(D QoS )的计算公式如下:D QoS (op )=∑i ∈posωi(dQ i(op )-pQ i (op ))+∑i ∈negωi 1dQ i (op )-1pQ i (op )(1)Web 服务等级用下面公式来刻画:91015期蒋哲远等:动态的QoS 感知Web 服务选择和组合优化模型rati ng (op )=015+11+e-q (D QoS (op )-θ-),D QoS (op )<θ-1,θ-ΦD QoS (op )Φθ+015+11+e-q (D QoS (op )-θ+),D QoS (op )>θ+(2)式(2)中的负阈值θ-和正阈值θ+分别称为置信下限和置信上限;q 为调整Qo S 距离波动参数,通常取值为1.公式表明:如果一个Web 服务的Qo S 距离满足SL A 所规定的Qo S 参数波动区间(θ-,θ+),那么它接收正常的等级1;如果一个Web 服务的Qo S 距离低于负阈值θ-,那么它的等级将减少;如果一个Web 服务的Qo S 距离高于正阈值θ+,那么它的等级将增加.一个简单的Web 服务等级把所有的Qo S 波动归纳到单一的公式中.通过分配给每个参数的各自等级,我们能分别处理每个服务的Qo S.下节将使用每个参数的等级给目标函数中相应的QoS 赋权值,或聚集所有等级,并用它们度量整个优化公式.在Web 中,目前已存在多个等级方案系统,其实现主要是依赖用户的反馈,包括消费者对产品和服务的评价以及来自提供者的个人体验.本文基于图1的查询基础结构,使用了一个专用Agent [9]负责对Web 服务操作调用的监控,从而能方便地定期更新并细化自己的服务等级.3.3　目标函数和约束条件Web 服务是否成功地发布了它们的功能主要取决于QoS.因而,优化过程的目标是选择和使用具有最优QoS 参数的Web 服务.另外两个参数等级(rating )和匹配度(md )进一步细化了服务功能发布成功的定义.因此,我们能通过下面3个度量,即期望的Qo S 参数、等级和匹配度,来刻画解决一个查询所涉及的任何Web 服务操作.已存在计算一个基于它的QoS 参数的操作总体质量的各种方法.在决策过程中广泛使用的简单添加权重方法所取得的结果通常非常接近更为复杂的方法所取得的排序结果.该方法包括以下3个基本步骤,操作质量是最后一步获得的数值之和.(1)对L 个不同的QoS 参数标准化,以便使它们可比较.(2)为参与查询的每一个Qo S 参数施加用户指定的权重ωi ,并且满足ωi >0,∑Li =1ωi=1.(3)为每一个操作添加经过加权和标准化处理后的Qo S 参数.为解析一个查询过程中的每个抽象操作op j(对应匹配的具体服务数组项目索引),只需要定义一个取最大值的目标函数f j (op j ):f j (op j )=rati ng (op j )×m d (op j )×∑i ∈negωiN i(op j )+∑i ∈posωiP i(op j)(3)式中N i (op j )=pQ maxi (op j )-pQ i (op j )pQ max i (op j )-pQ mini (op j ),pQ maxi (op j )-pQ mini (op j )≠01,否则(4)P i (op j )=pQ i (op j )-pQ mini (op j )pQ max i (op j )-pQ mini (op j ),pQ max i -pQ mini ≠01,否则(5)其中pQ max i (op j )是匹配相同抽象操作op j 的所有具体操作中第i 个QoS 参数的最大值,而pQ min i(op j )是其最小值.对目标f j (op j )(j =1,2,…,N )正规化处理,设fmax j(op j )和fmin j (op j )分别为目标f j (op j )的最大值和最小值,线性正规化后的目标值v j (op j )为v j (op j )=f j (op j )-f minj (op j )f max j (op j )-f minj (op j )(6)若αj 是操作op j 其权重,并满足αj >0,∑Ni =1αj=1,而c i (g )是联合查询的约束条件,可由算法直接从查询中获得(等式条件),或者从抽象操作定义的范围获得(不等式条件),则查询过程的可行解向量g =(op 1,op 2,…,op N )是下列多目标优化问题的解:max F (g )=∑Nj =1αjv j(op j )s.t.c i (g )Ε0,i =1,2,…,K(7)g Ε03.4　使用遗传算法的搜索策略GA 本质上是一个通过群体的迭代来不断优化的过程[10].它简单、通用,对问题的种类有很强的鲁棒性,很适合解决N P 问题.与线性整数规划不同,GA 对优化问题的目标函数和约束条件的线性化不施加限制,从而允许优化模型使用各种可能的QoS 属性(甚至定制).为了让GA 找到问题的一个解,首先需要使用一个合适的基因组给问题编码.在本文中,基因组用一个整数数组来表示,数组中的项目数为组成我们服务的抽象服务数,数组中的每个元素依次包含一0201计算机学报2009年。

模型驱动的Web服务组合的QoS属性的研究

ＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＴＰ３９３
１引言
随着Ｗｅｂ服务技术的快速发展，越来越多的Ｗｅｂ服
析得出组合服务的Ｑｏｓ计算方法。该方法结合了模型驱动的思想，解决了Ｗｅｂ服务缺少ＱｏＳ描述不足的问题。
总第２７９期２０１３年第１期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４ｌＮｏ．】
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模型驱动的Ｗｅｂ服务组合的ＱｏＳ属性的研究
陈营李绪蓉谢强
南京２１００１６）（南京航空航天大学计算机科学与技术学院
摘
要
为反映组合Ｗｅｂ服务的服务质量（ＯｏＳ），文章在用模型驱动的方法对Ｗｅｂ服务组合进行研究的基础上探讨了如何对，给出了拓展的ＷＳＤＩ元模型。通过引入模型驱动的思想，解决了Ｗｅｂ服务对ＱｏＳ属性描述不足的问题。并通过对
ＢＰＥＩ元模型的分析，得出了组合服务在各种结构模型情况下的Ｑｏｓ属性的计算方法。关键词模型驱动；ｗｅｂ服务组合；服务质量；元模型
ＴＰ３９３中图分类号
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＱｏＳｏｆＭｏｄｅｌ — ｄｒｉｖｅｎＷｅｂＳｅｒｖｉｃｅｓＣｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ

基于概率方法的QoS感知Web服务组合

ｓｄｅｐｒｎｓｌｏａＳｒｑｉｍｅｔａｅｗｅｌａｉｅｉｔｉｍｅｈｄｉａｘｅｉｔｅｕｔｓｗｔｔｓｎｍｅｒｓｈｈＱｏｅｕｒｎｓｒｌｓｔｆｄｖａｈｓｔｏ．ｅｓｉ
Ｋｅｗｏｄ－Ｗｅｅｖｃｏｙｒｓｂｓｒｉｅｃｍｐｓｔｎ；ｑａｉｆｅｖｃ；ｐｏａｉｓｉｐｒａｈ；Ｒｏｌｕｌｏｉｍｏｉｏｉｕｌｙｏｒｉｅｔｓｒｂｂｌｔａｐｏｃｉｃｌｔｇｒｈｏａｔ
数．通过将服务组合问题转化为组合优化问题，应用Ｒｌｕ算法作为求解问题的计算框架，对一个具体问题设计了ｏｌｔｏ
相应的启发函数．以跨国旅游方案提供商作为具体案例演示基于概率方法的ＱＳ感知服务组合．该方法很好地解决了ｏ概率Ｑｏ模型难以应用到动态服务组合中的问题．论分析和实验数据表明该方法可以很好地满足用户对于组合服Ｓ理
ｒａｐｉｌｐｏｌｍ．ｉｌｏｔｍａｒｂｅＲｏｌｕｌｏｉｈｗａｍｐｏｅｓａｆａｗｏｋｓｌｉｇｔｅｐｏｌｍｎｐｃｆｃｈｕｉｔｌｔａｇｒｔｍｓｅｌｙｄａｍｅｒｏｖｎｈｒｂｅａｄａｓｅｉｅｒｓｉｏｒｉｃ
Ａｂｔｃ：Ｔｅｑａｉｆｅｖｃ（Ｓｏｂｓｒｉｅａａｒｆｔｃａｔ．ｒｂｂｌｔｐｒａｈｆｒＳｓａｔｈｕｌｙｏｒｉＱｏ）ｆｒｔｓｅＷｅｅｃｓｎｔｅｏｈｓｃＡｐｏａｉｓｃｐｏｃｏ — ｖｈａｕｏｓｉｉｉａＱｏａｒＷｅｅｉｏｏｉｏｓｒｐｓｄｏｍｅｔｈＳｒｑｉｍｅｔｔａｗｅｅｄｆｃｌｔｒｃｓａｉｏａｗａｅｂｓｒｃｃｍｐｓｉｎｗａｏｏｅｅｔｅＱｏｕｒｎｓｈｔｒｉｕｔｏｐｏｅｓｎｔｄｔｎｌｖｅｔｐｔｅｅｉｉｒｉｍｅｏｓＴｅｄｆｉｏｆＳｔｇｔａｅｎｐｏａｉｓｉＱｏｄｌｔｄ．ｈｅｎｔｎｏｒｅ，ｂｓｄｏｒｂｂｌｔＳｍｏｅ，ｗａｒｐｓｄｎｒｅｅｎｄａｄｓｈｉｉＱｏａｉｃｓｏｏｅ，ａｄｆｔｒｆｅｉ— ｐｕｈｄｉｔｎｅｆｎｔｎｍｅｓｒｇｔｅｃｍｐｓｅｓｒｉｅＳＳＴｅｓｒｉｏｏｉｒｂｅｗａｄｌｄａｏｉａｏａｃｃｉａｕｉｏｏｉｅｖｃ ’Ｑｏ．ｈｅｃｃｍｐｓｅｐｏｌｍｓｍｏｅｓｃｍｂｎｔ— ｕｏｎｈｔｖｅｔｅａ

基于Qos的语义Web服务发现研究

２１００年５月第ｌ６卷第２期
安庆师范学院学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆｎｉｅｃｅｓｃＩｇ（ａｕａＳｉｃｄｔｎｏｒａｑｇＴａｈｒｏＩｅＮｔｒＩｃｎｅＥｉ）ｏＡｎｅｅｉｏ
Ｍａｙ２１．００Ｖ．６Ｎ２ｏＩ１ｏ．
度。本文在ｗｅ务的语义化描述的基础上，合Ｑｏ标准，出一种新的Ｗｅｂ服结ｓ提ｂ服务发现模型，过实例说明该模型能通
为用户提供最佳服务，在一定程度上满足用户的个性化需求。且
服务请求者（ｅｖｃｅｕｓｅ）和服务代理Ｓｒｉｒｑｅｔｒｅ（ｅｖｃｒｋｒ［。服务提供者向服务代理发Ｓｒｉｂｏｅ）１ｅ３布其能够提供的服务，当服务请求者发出服务请求时，务代理负责寻找对应的服务并提供给服务请求。服
关键词：Ｗｅｂ服务；义；ｏ；语Ｑｓ个性化需求
中国分类号：ＴＰ９３３
文献标识码：Ａ
文章编号：１０ — ４６（０００ —０５ — ００７２０２１）２０６３
１相关知识
Ｗｅｂ服务。目前对Ｗｅｂ服务比较统一的定
第２期
方芳，春明：于Ｑｏ的语义Ｗｅ叶基ｓｂ服务发现研究
・５・７
质量的好坏口。Ｗｅ］ｂ服务的Ｑｏ主要包括：效性（ａｌｂｌｙ、读性（ｃｅｓｉｔ）完整性（ｎｓ有Ａｖｉｉｔ）可ａｉＡｃｓｉｌｙ、ｂｉＩ— ｔｇｉ）性能（ｅｆｒｎｅ、ｅｒｙ、ｔＰｒｍａｃ）可靠性（ｌｂｌｙ、ｏＲｅｉｉｔ）可调性（ｅｕａｏｙ和安全性（ｅｕｉ）ａｉＲｇｌｔｒ）Ｓｃｒｙ。ｔ

《2024年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、引言随着互联网技术的快速发展，Web服务已成为构建复杂系统的重要组件。

这些服务的组合、协同以及执行在面对多样化的需求和日益复杂的业务场景时显得尤为重要。

在现有的服务组合方案中，由于缺乏对服务质量（QoS）的准确评估和有效保障，常常导致服务执行过程中出现延迟、不稳定甚至中断的问题。

针对这一问题，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，旨在实现更稳定、更可靠的Web服务。

二、QoS感知的重要性QoS主要涉及到服务提供者与服务消费者之间的交互过程，包括响应时间、吞吐量、可用性、可靠性等指标。

在Web服务组合中，QoS的感知与保障是实现高质量服务的关键。

因此，如何在复杂的网络环境中准确地评估和保障QoS成为了研究的重点。

三、区块链智能合约的应用区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性为服务组合提供了新的可能性。

智能合约作为区块链技术的核心组成部分，可以在无需第三方干预的情况下自动执行合约条款。

因此，利用区块链智能合约可以实现对Web服务QoS的自动评估与保障。

四、基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法（一）方法概述本文提出的基于区块链智能合约的QoS感知的Web服务组合方法主要包括以下步骤：首先，对Web服务的QoS进行定义和量化；其次，利用智能合约实现服务的自动选择与组合；最后，通过区块链技术对服务执行过程中的QoS进行记录与评估。

（二）具体实施步骤1. QoS定义与量化：对Web服务的QoS进行定义，包括响应时间、成功率等指标，并将其量化，以便于后续的评估与比较。

2. 智能合约设计：根据服务的需求和QoS要求，设计智能合约，实现服务的自动选择与组合。

3. 服务选择与组合：在智能合约的支持下，根据服务的QoS 信息自动选择合适的Web服务并进行组合。

4. QoS记录与评估：利用区块链技术对服务执行过程中的QoS进行记录，并通过智能合约对QoS进行自动评估。

一种基于P2P网支持QoS的语义Web服务的匹配模型

ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０一６５２１．２０９ｏ：０３６／．ｓ．ｌ３９．０００．６ｓ
ＱＳｇａａｔｄｍｄｌｏｅａｔｂｓｒｉｅｍａｃｉｇｂｓｄｏ２ｅｏｋｏ —ｕｒｎｅｏｅｆｒｓｍｎｉＷｅｅｖｃｔｈｎａｅｎＰＰｎｔｒｅｃｗ
景小平，秦志光易世君成和平刘乃琦，，，
（．１电子科技大学计算机科学与工程学院，成都６０５；．１０４２成都电子机械高等专科学校网络中心，成都６０３）１０１摘要：如何准确而又高效地匹配零散分布于各地的Ｗｅｂ服务，通过分析现有的一些相关研究，ＰＰ网络的在２
ｓｍｉｒｔｇｅｆｐｏｉｅｎｅｅｔｒｔｉｐｐｏｃｌｂｉｎｉｃｎｔｔｅｅｖｃｓｄｉｃｖｒ．ｉｌｉｙｄｅｒｅｏｒｖｄｒａｄｒｑｕｓｅ，ｈｓａｒａｈｗｉｅｓｇｆａｏＷｂｓｒｉｅｓｏｅｙａｌｉ
基础上提出了支持ＱＳ的语义Ｗｅｏｂ服务匹配模型。模型首先分析了ＰＰ网络的特点．扩展ＵＤ的基础上，２在ＤＩ
结合目前语义Ｗｅ务匹配的多层匹配思想，出一个三层次的匹配筛选算法，对基本描述、义Ｗｅ务ｂ服提并语ｂ服匹配、服务质量各层的匹配算法进行了深入讨论，用相似函数来度量服务提供方与服务请求方的Ｗｅｂ服务相似
程度，Ｗｅ为ｂ服务匹配和发现提供了一种有效的方法。