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。     

基于服务生成图的Web服务工作流可用性研究

针对Web服务工作流随着服务的动态产生和消失，导致工作流的可用性受影响的现象，提出了一种基于服务虚拟平台的服务工作流可用模型——High-Workflow，论述了可用模型的结构体系、组织协议。该模型有效地屏蔽了组成工作流的Web服务物理上的差异，通过Web服务的复制与备份提高了工作流的可用性，在理论上分析了模型的可用度，通过实例验证了该方法的有效性。     

基于Web服务的动态工作流模型研究

随着软件开发技术不断的从基于组件方法向面向服务方法转变,本文提出了一种动态工作流模型.该模型通过抽象活动、选择规则、组合规则和Web服务插件将Web服务和动态工作流有机地结合在一起,不仅增强了模型的灵活性、适应性,同时也使其具有较强的扩展性,通过在工作流引擎中加入对应的服务插件即可满足其他异构服务的调用.     

Web服务组合引擎的研究与实现

随着电子商务和B2B应用的发展和需求的加深,企业应用系统要求可以在因特网环境下进行企业间的应用互操作和应用集成,要求能够依据新的需求,快速、灵活地集成各种已有的和新添置的业务应用系统,并使得它们可以有机地协同提供服务.Web服务的动态组合为解决信息共享和应用协作的瓶颈问题带来了新的方案.引入了工作流技术,使用Petri网表示工作流模型,将工作流和Web服务技术组合起来,设计并实现了一个面向Web服务组合语言的通用的Web服务组合引擎.     

面向动态工作流的Web服务组合模型研究

把Web服务与工作流相结合,将Web服务作为工作流中的各项任务,通过Web服务的动态组合技术,建立面向动态工作流的服务组合模型。对Web服务描述进行了扩展,提出了一个基于层次结构的服务发现模型,支持Web服务开发与部署的分离,并通过Web服务的动态查找,对符合要求的可用服务器,引入服务评价函数,根据服务器服务份额、价格策略以及信任度等因素对服务器进行综合评定,实现复合服务在运行时的动态部署与绑定。并通过工作流引擎对各项子任务的交互与完成进行相应控制,最终实现Web服务的动态绑定模型的执行框架。     

面向动态工作流的Web服务组合模型研究

把Web服务与工作流相结合,将Web服务作为工作流中的各项任务,通过Web服务的动态组合技术,建立面向动态工作流的服务组合模型.对Web服务描述进行了扩展,提出了一个基于层次结构的服务发现模型,支持Web服务开发与部署的分离,并通过Web服务的动态查找,对符合要求的可用服务器,引入服务评价函数,根据服务器服务份额、价格策略以及信任度等因素对服务器进行综合评定,实现复合服务在运行时的动态部署与绑定.并通过工作流引擎对各项子任务的交互与完成进行相应控制,最终实现Web服务的动态绑定模型的执行框架.     

基于OWL-S的动态工作流模型

结合Web服务的特点,将Web服务组合视为Web服务的工作流,根据BPEL过程模型将OWL-S/UDDI协调器应用到Web服务的工作流的构造当中.基于本体论提出了一种OWL-S的动态工作流模型,该模型有机地将Web服务和动态工作流结合在一起,不仅增强了模型的灵活性、适应性,同时也使其具有较强的扩展性.在此基础上以一个申请银行贷款为例表明了该模型的可行性.     

服务组合BPEL测试序列生成研究

为更好地对Web服务组合的控制流进行分析和验证,提出一种映射转换模型和测试序列生成算法。首先解析基于BPEL的Web服务组合流程描述文件,然后对流程描述文件进行图形化转换,形成业务流程编排控制流程图,再采用路径推导算法对控制流程图进行解析,获取基于BPEL的服务组合的所有测试执行路径,最后通过一个服务组合实例证明模型及算法的有效性。该方法解决了测试路径的自动生成和全覆盖问题,保证了测试的充分性,提高了路径生成效率。     

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。     

基于赋权多段图的Web服务动态选取机制

针对Web服务组合中动态优化选取问题,设计了支持Web服务组合的Web服务评价模型和一个三层结构组织模型.在充分考虑Web服务之间的接口匹配问题的基础上,提出了一个基于赋权多段图最长路径选择策略的Web服务全局优化选取方法,并提出了动态规划、线性规划以及遗传算法进行Web服务动态优化选取.基于赋权多段图的Web服务优化选取方法,有效解决了Web服务组合中Web服务的接口匹配问题,使Web服务的选取更加准确.     

QoS全局最优的多目标Web服务选择算法*

针对现有方法的不足,提出一种基于QoS全局最优的多目标动态Web服务选择算法。在给出动态服务组合模型的基础上,以“抽象服务规划”为输入,以用户的非功能性需求为全局约束,将动态服务选择问题转换为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题;利用多目标蚁群算法,多个目标函数被同时优化并产生一组满足约束条件的Pareto优化解。通过运用实验与基于多目标遗传算法的Web服务选择算法进行对比,证明了该方法的可行性和有效性。     

云中截止时间动态分配的工作流调度成本优化算法

现如今,如何在满足截止时间约束的前提下降低工作流的执行成本,是云中工作流调度的主要问题之一。三步列表调度算法可以有效解决这一问题。但该算法在截止时间分配阶段只能形成静态的子截止时间。为方便用户部署工作流任务,云服务商为用户提供了的三种实例类型,其中竞价实例具有非常大的价格优势。为解决上述问题,提出了截止时间动态分配的工作流调度成本优化算法(S-DTDA)。该算法利用粒子群算法对截止时间进行动态分配,弥补了三步列表调度算法的缺陷。在虚拟机选择阶段,该算法在候选资源中增加了竞价实例,大大降低了执行成本。实验结果表明,相较于其他经典算法,该算法在实验成功率和执行成本上具有明显优势。综上所述,S-DTDA算法可以有效解决工作流调度中截止时间约束的成本优化问题。     

基于Web服务面向虚拟企业的柔性工作流管理技术研究

虚拟企业中盟员和其提供的服务是动态变化的．文中提出将工作流过程模型描述的活动规范中包含一个或多个Web服务请求，通过引入Web服务和Web服务请求的定义和约束，在活动实例的执行过程中实现Web服务请求与最佳Web服务提供企业动态的服务绑定和调用，由于虚拟企业内部的变化不会影响到各盟员业务过程的正常运行，因此具有较高的柔性和自适应性．     

融合遗传蚁群算法的Web 服务组合研究

为了提高Web服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS的Web服务组合问题。本文首先将Web服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁群算法中初始路径的信息素分布,再通过改进蚁群算法来求得最优解。仿真实验结果表明,该改进算法能在较少的进化代数下得到最优路径,提高了Web服务组合的快速全局搜索能力。     

Multiagent systems with workflows

Industry and researchers have two different visions for the future of Web services. Industry wants to capitalize on Web service technology to automate business processes via centralized workflow enactment. Researchers are interested in the dynamic composition of Web services. We show how these two visions are points in a continuum and discuss a possible path for bridging the gap between them.     

一种服务聚合中QoS全局最优服务动态选择算法

Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来得到了迅速的发展.如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务聚合中服务选择技术的不足,提出了一种解决服务聚合中服务动态选择QoS全局最优化问题的实现算法GODSS(global optimal of dynamic Web services selection).算法的主要思想是把服务动态选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标遗传算法的智