基于扩展语义接口的Web服务动态组合方法

自动地根据用户请求进行服务的动态组合是目前Web服务领域的关键问题.针对该问题,提出了一种基于本体的服 务动态组合方法,设计并实现了一个服务动态组合原型.首先Web服务按照一定规则被抽象为本体模型,然后通过分析所 构造服务的模型来实现服务的匹配,最后利用BPEL4ws对匹配生成的服务组合序列来进行自动的组合.实验结果表明,该 方法细化了服务接口的语义,并且在发现结果上有更高的准确性.     

基于移动Agent和主动网络的服务组合与定制

在面向服务的架构中，为了实现根据用户需求，利用已有的服务构件组装新的服务，提出了基于主动网络和移动代理技术的服务定制模型，该模型将定制服务所需的基本服务封装成主动服务包（称为Service Agent，SA），通过SA的不同组合生成用户所需要的服务，并对服务定制过程中涉及的服务描述、服务发布、服务发现与选择、服务组合与定制等关键技术进行了研究，解决了传统网络不能实现服务定制的问题。     

一种基于抽象模板的语义Web服务组合框架

提出一个基于抽象模板的语义Web服务组合框架,并详细分析了基于该框架的抽象模板检索、数据预处理以及模板修正的实现方法.为了提高模板检索的精确度,框架采用特征匹配和图匹配相结合的方法,实现了抽象模板和用户请求之间的相似度计算.同时利用数据预处理过程构建服务之间的依赖关系图,除去了冗余的服务,并事先验证了用户请求的可满足性.根据服务依赖关系图,框架使用启发式规划修改算法(HPAA)实现了模板的自动修正,并提供了对启发式策略的灵活配置,提高了服务组合的适应性和扩展性.最后对HPAA算法中所使用的启发式策略进行了实验,验证了算法在解决大规模问题上的适应性和可靠性.     

基于领域模板的网格服务组合研究*

提出了一种基于领域模板的网格服务组合方法,通过对领域的共性需求进行抽象、归纳、总结,并生成领域模板,然后基于生成的领域模板给出了一个新的高效的领域模板匹配算法。与已有的方法相比,该方法可以自动根据服务所属领域,从已生成的领域模板中选取相应的领域模板来实现服务的动态组合,这不仅缩短了组合时间,而且提高了服务组合的效率。     

基于Web服务的动态工作流系统的研究与实现

分析了面向服务的计算环境及服务组合的新特征和新问题,并在此基础上从面向业务用户的角度对基于Web服务的动态工作流进行了探讨,提出一种基于Web服务的动态工作流模型。以该模型为基础,设计了具有三层结构的基于Web服务的动态工作流系统,按照该架构并基于J2EE平台实现了系统,对基于Web服务的动态工作流应用提供了系统支撑与验证环境。     

基于Web服务的动态工作流系统的研究与实现

分析了面向服务的计算环境及服务组合的新特征和新问题，并在此基础上从面向业务用户的角度对基于Web服务的动态工作流进行了探讨，提出一种基于Web服务的动态工作流模型。以该模型为基础，设计了具有三层结构的基于Web服务的动态工作流系统，按照该架构并基于J2EE平台实现了系统．对基于web服务的动态工作流应用提供了系统支撑与验证环境。     

基于免疫学习的Web服务突现模型

针对复杂任务的Web服务组合问题,提出一种基于免疫学习的Web服务突现模型。该模型采用免疫原理和学习机制,使Web服务自动发现、协商、组合或合成以及执行,实现了Web服务的动态组合与面向复杂任务的服务突现。实验结果证明该模型具有学习、记忆和进化能力,能够自动组合Web服务解决复杂任务,具有较好的动态适应性和自调整能力。     

基于模板和上下文的语义Web服务动态组合

为了适应环境和上下文信息的动态变化并提供适时适地的服务,Web服务组合要能满足处于动态变化环境中的个性化用户需求。文中提出了一个基于模板和上下文的语义Web服务组合框架,该框架使用抽象服务流程进行Web服务组合建模,利用本体来进行上下文信息建模并支持基于JESS的上下文信息推理,在原有基于语义的Web服务匹配的基础上,实时地感知上下文信息来进行Web服务动态绑定。该方法提高了服务组合的成功率和动态适应性,并且满足了用户的个性化需求。     

面向用户主导问题求解环境的服务组合方法

为提高服务组合的即时性,适应用户业务需求的变化以及服务资源的动态和异构性,提出一种适应用户主导问题求解环境的服务组合方法。探讨了维护服务交互关系的相对稳定性的策略,提出了基于服务相容性的服务聚类规则,基于聚类服务关联图的组合模板构建方法及其最优性的保障手段和组合模板的具体化方法。实验结果表明,该方法可提高服务组合的即时性和适应性,提高服务组合的时间效率。     

基于领域本体的Web服务动态组合

随着Web环境下服务数量的快速增长,如何自动地根据服务请求,进行服务的动态组合成为一个迫切需要解决的问题,该文提出了一种基于领域本体的服务动态组合方法,该方法利用领域本体及其推理能力,生成一个优化的服务组合图,然后基于该图给出了一个高效的服务组合算法．与已有的方法相比,该文的方法综合考虑了服务语义、服务组合的质量和服务组合的效率等因素,可以自动地根据服务请求实现服务的动态组合．同时保证了服务组合的效率和质量．     

基于改进磷虾群算法的服务组合优化

面向服务的架构（SOA）下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量（QoS）建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群（KH）算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化（PSO）算法、人工蜂群（ABC）算法和花朵授粉算法（FPA）进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。     

基于DEC_POMDP的Web服务组合优化算法

面向服务计算（ SOC）和面向服务架构（ SOA）技术共同推动了Web服务及其组合技术的发展。网络环境的动态变化及其对Web服务质量（ QoS）的影响,给服务成功组合带来挑战,为服务组合效果满足用户需求带来难题。为了得到经济、省时且成功率高的服务组合策略,综合考虑网络环境的动态变化、服务质量的可变性、用户需求的多样性,采用分散的部分可观测马尔可夫决策（ DEC_POMDP）模型描述多个服务Agent的自组织服务组合系统,在基本Q学习算法基础上做出改进,求解模型得到组合策略。实验结果表明求解的策略较大地提高了组合服务的成本、时间消耗,且组合成功率较高。采用的DEC_POMDP模型有效地将Web服务组合动态过程描述出来,并自适应地更新了QoS值,采用Q学习算法及时使用了最新的QoS值。     

用户驱动的组合服务选择算法

用户需求准确获取和复杂不确定环境下的最优服务选择是服务组合研究中的难题.首先提出一个接近用户表达习惯的用户权重表达模型获取用户服务质量(QoS)权重,然后提出一种基于层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)的组合服务选择算法(CWSSA)以解决最优服务选择问题.该算法转换用户的QoS属性两两比较矩阵为用户权重,评估区间数表示的复杂不确定环境下的QoS信息.还介绍了一个QoS属性关系表示的用户权重模型和区间数描述的QoS模型及聚合算法.实验验证了该算法的优越性和有效性.     

基于用户请求服务的QoS评价模型

进行SOA系统构建时,在选择同一功能服务不同物理实现的过程中,需要考虑用户适合度。提出根据用户需求确定服务QoS属性集的方法,该方法用扩展的WSDL协议描述服务QoS,量化服务QoS和用户QoS需求。构建基于用户请求的服务质量模型和相应算法,完成对最佳用户适合度服务物理实现的选择。     

一种多参数的Web服务选择方法

随着服务计算的快速发展，如何快速而准确地找到最优的Web服务组合是众多挑战中最重要的一项。提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型（HMM）的服务选择方法。该方法使用服务质量（QoS）参数去区分具有相同功能的Web服务，并且选择一组最优的Web服务来执行用户请求。通过考虑两个QoS参数-吞吐量和响应时间，该方法能够解决根据设定的阈值来衡量Web服务质量的问题。通过构建的模型和算法，方法能够选择出最优的Web服务以满足用户的需求。仿真实验验证了所提出的方法是有效的。     

随机QoS感知的Web服务组合概率分析

运行环境的开放性和动态性使Web服务的QoS具有内在的随机性。由QoS具有随机性的Web服务构造而成的组合服务,其QoS也具有随机性,从而使组合服务用户面临QoS需求不能被满足的风险。利用基于重要性采样的仿真方法,在随机PERT网络中对Web服务组合的QoS进行概率分析,以评估组合服务的QoS风险。方法通过一个简单的分布函数,引入权重函数以实现对目标分布函数的无偏估计。以实际的Web服务QoS数据为基础进行实验,对重要性采样技术和蒙特卡洛仿真的合理性和效率进行了对比,结果显示利用重要性采样技术进行组合服务QoS概率分析具有更高的精度与效率。     

一种两阶段自适应的IMS-Based IPTV应用服务器负载均衡策略

随着IPTV用户数目的增长,IPTV应用服务器的负担愈加繁重。在这种情况下,集群系统逐渐成为构建高性能和高服务质量的一种有效的应用服务器体系结构。保证应用服务器各节点的负载均衡,可以有效提高系统的吞吐量,提高IPTV服务质量。针对负载均衡问题,提出了一种基于IPTV用户行为特点的,两阶段自适应负载均衡策略,负载均衡器通过实时监控应用服务器集群内各节点的负载情况,动态修改各节点负载分配权值。算法在保持应用服务器各节点负载均衡的同时,维护用户会话的完整性,保证了服务质量QoS（Quality of Services）。仿真结果显示此算法具有较好的性能,能在保证服务质量的前提下有效地提高系统吞吐量。     

Web服务动态组合中QoS计算方法研究

通过在Web服务动态组合中引入形式化的服务质量(QoS)描述、服务提供商因子、服务消费者因子,提出基于层次分析法的QoS计算方法。该方法根据服务消费者期望值选择QoS因子,利用QoS权重值计算Web服务的质量,在此基础上给出一个基于QoS计算的Web服务组合模型,并通过实例计算,证明利用该QoS计算方法可以得到更高质量的增值服务。     

基于QoS的Web服务发现方法

由于传统的基于关键字和简单分类的Web服务发现机制较少考虑服务质量(QoS),因此不能很好地满足用户的需求。针对该问题,提出一种基于QoS的Web服务发现模型,通过引入QoS代理机制以支持基于QoS的Web服务发布与发现。在此基础上,根据不同用户的QoS需求,提出一种基于QoS的Web服务发现算法。实验结果表明,该算法具有较高的准确率。     

一个面向语义服务发现的QoS本体

随着网络上服务数量的急剧增长，用户使用服务有了更多的选择。服务的QoS属性是用户实施服务选择的一个重要准则。为了实现支持QoS的语义服务匹配和服务选择，本文对语义QoS规范进行了深入研究，并根据QoS和应用的相关性提出了一种分层的QoS语义模型。该模型使得服务提供者可以基于SLA在不同的场景下为用户提供不同层次的QoS保障。在此模型基础上，本文对支持QoS的语义服务匹配与服务选择算法进行了详细讨论。此外，还给出了一个基于QoS本体的服务发现框架。