一种基于QoS的Web服务选择模型

服务质量是面向服务应用中考虑的重要因素之一.对现有的SOA标准模型进行了扩展,提出了一种基于QoS的Web服务选择模型.模型中新增实体提供对QoS的支持,采集服务提供者和服务消费者的QoS反馈信息,以此评估Web服务的质量.在服务选择时,该模型在考虑QoS评价排名的同时,运用滑动窗口策略,分摊系统负载和避免负载抖动现象.仿真实验结果显示了该思想的有效性.     

动态的QoS感知Web服务选择和组合优化模型

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.     

基于QoS的Web服务选择方法研究进展

基于QoS的Web服务选择是从功能相同的Web服务中以Web服务的QoS属性为评价指标选出最优服务的过程,其作为语义Web服务领域的关键技术正在蓬勃发展.文章考察了现有的Web服务选择方法,对其进行了归类,分析了各类方法的优缺点,讨论了这个方向的研究重点及未来的研究趋势.     

基于QoS与可信度融合的Web服务选择机制研究

随着Web服务的快速发展,大量相似的Web服务功能发布至Internet。为从Web服务集合中过滤出请求者需求的Web服务,探讨了一种基于QoS与可信度融合的Web服务选择机制。针对Web功能相似的复杂性,剖析了目前选择机制中存在的局限性,借助对服务可信度的综合评估,通过第三方的服务质量监控数据,从主观和客观两个方面评价Web服务选择,基于QoS监控、目标消费群、服务质量评估与评价反馈模型,提出了基于QoS与可信度融合的Web服务选择模型。仿真实验结果验证了该模型既可适应动态变化的环境,又可保证真实的服务质量,克服了评价标准的个体差异性。研究结果表明,提出的服务选择方法是可行与可用的。     

基于QoS的语义Web服务选择

用XML语言描述的Web服务由于缺乏语义信息而使得服务选择的效率大大下降.将语义网和Web服务相结合,介绍一种能够描述服务语义信息的语言OWL-S,并在此基础上提出一种基于服务质量(QoS)的语义Web服务选择算法.它的基本思想是首先将含有语义信息的服务请求者和提供者双方进行相似度匹配,并记录下所有相似度达到一定要求的服务提供者,然后在这个结果集中进行QoS评价,选择出一个QoS值最大的服务.这样的选择算法使得服务选择的效率和精确度得到提高.     

基于QoS的Web服务选择算法综述*

服务选择算法是影响组合服务的QoS和服务组合性能高低的关键因素。针对近几年来基于QoS的Web服务选择算法的发展状况进行了综述,介绍和总结了当前基于QoS的Web服务选择问题模型,对服务选择策略进行了分类,并对当前的一些典型的基于QoS的Web服务选择算法进行了系统的分析和评论。最后指出了现有算法中的不足之处,展望了该领域的进一步研究方向。     

基于改进BPSO的Web服务组合选择算法

为使现有Web服务组合的服务选择技术满足用户需求,提出一种基于改进二进制粒子群优化(BPSO)的服务选择算法。引入变异算子和线性递减惯性权重,解决传统二进制BPSO的早熟收敛问题,采用粒子记忆性对不满足约束条件的个体进行修正。实验结果表明,该算法能提高寻优效率。     

GA模糊控制支持QOS约束的Web服务选择模型

Web服务是一种基于分布式组件的软件平台,是面向服务的Internet应用,如何动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务,是一个成熟的Web服务构架亟待解决的问题之一。提出了一种用遗传算法结合模糊控制系统,实现动态、精确、具有自学习能力的个性化Web服务选择的策略,并在此基础上设计了一种基于模糊控制专家系统支持QOS的Web服务模型框架。     

支持QoS的Web服务选择模型的研究与实现

提出一种新的支持服务质量(QoS)的Web服务选择模型(WSSM-Q)。该模型定义了一组描述Web服务QoS指标的分类tModel,用QoS量化值描述服务提供者的QoS通告,用约束型需求和偏好型需求描述服务消费者的QoS需求,采用四阶段选择算法选择满足消费者需求的Web服务。实验结果表明该模型是可行的和有效的。     

基于用户视角的组合Web服务响应时间优化

针对响应时间,通过选择、调用合适的成员Web服务,对组合Web服务的QoS进行优化．该优化方法基于用户的视角,将组合Web服务运行时用户一次等待周期中需要执行的所有任务作为一个整体进行调度;同时根据组合Web服务流程的不同环节中用户对等待时间的不同敏感度,设置调度参数,降低关键环节超时的风险．实验表明,此方法可以有效地优化组合Web服务的响应时间,提高用户的满意度和QoS．     

基于协同过滤的个性化Web服务选择方法

对传统的Web服务选择算法进行分析,并指出其在动态环境下存在的问题。为了解决该问题,提出了基于协同过滤算法的个性化Web服务选择方法,并设计了一个动态的Web服务选择架构,架构使用协同过滤算法对Web服务的服务质量(QoS)值进行预测并选择最优的Web服务以满足用户的需求。使用150万条真实Web服务的QoS数据与其他4类算法进行了对比实验,结果表明所提方法的可行性和准确性。     

基于树型编码遗传算法在Web服务选择中的应用

提出一种基于QoS的Web服务选择的遗传算法（TGA）。该算法采用树型编码,携带流程的静态模型结构信息,可实现染色体的自动编解码和存储适应值计算的中间结果,并且可以通过简单的方法有效支持组合服务运行时重计划。通过仿真实验,验证了在同等优化效果下,TGA比一维编码遗传算法获得了更快的速度,并验证了树型编码用于流程运行时重计划的有效性。     

基于用户经验反馈的Web Services可信度评测体系构建

服务之间的可信度是Web Services推广和计价中必须考虑的一个问题。提出服务可信度的影响因素包括QoS可信度和用户对服务执行结果的满意程度。通过用户经验反馈,针对不同领域获取用户对相应服务的可信度评价量化值,并计算QoS的实际满足率,以此建立服务的可信度评测体系。针对QoS欺骗问题,通过定期QoS统计分析,及时进行QoS修正,保持服务的高可信度。通过在模拟系统中的试用,此可信度评测体系在持续欺骗服务实体和暂时性QoS失真情况下均较低为合理。     

基于服务质量的Top-k Web服务选择方法

Web服务的质量属性具有动态性,实时性特点,能提供具有服务质量保障的Top-k服务选择,同时有效降低服务选择系统对宿主服务器及网络带来的负载。提出一种使用单调服务质量的效用函数,在规范化QoS属性的基础上,通过计算给定服务效用函数的取值空间,快速筛选出满足要求的Top-k服务的RTKS-QoS算法。实验结果证明,在k<20的情况下,RTKS-QoS算法的响应时间及给网络带来的流量负载,与不使用优化的情况相比,分别平均降低了55%及52%。     

一种语义Web服务的多层次匹配方法

现有的语义Web服务发现方法大多采用匹配等级来筛选服务，查找到的服务粒度较大，也没有考虑服务质量。对OWL-S语言进行扩展，增加对QoS（服务质量）的描述，提出了五层次三阶段的多层次匹配过程，采用语义相似度进行匹配。实验结果表明该匹配方法能够保证查找的查准率和查全率。     

基于SPEA2+算法的Web服务选择研究

服务选择算法是影响组合服务的QoS和服务组合性能高低的关键因素。针对将多维QoS属性加权聚合为一个目标函数进行优化的选择算法不能实质性地解决基于QoS的Web服务选择问题,采用改进的强度Pareto进化算法（SPEA2+）多目标优化求解该问题,设计了一种Web服务选择算法。该算法在满足声誉、可靠性和可利用性属性的约束下,同时最小化服务时间T和服务费用C,以产生Pareto最优解集。通过与运用SPEA2算法求解该问题的实验对比,表明了两算法所获取的Pareto最优解集中QoS属性T和C各均值各有优劣,用户可依据对T或C的偏好择优选择。     

一种QoS感知的Web服务群体评价方法

传统QoS感知的Web服务选择方法需要用户给出精确权重以表达其对QoS属性的偏好。为解决用户无明确偏好情况下的服务选择问题,提出了一种QoS感知的Web服务群体评价方法。对Web服务群体评价的需求进行了详细的分析,以有明确QoS偏好的用户对服务的历史选择结果为基础,利用群决策的Condorcet和Borda函数集结这些结果得到服务的群体评价,从而使得无明确QoS偏好用户可以参考该评价结果进行服务选择。理论分析和仿真实验验证了该服务群体评价方法的合理性和有效性。     

一种Web服务选择的QoS参数计算方法

为了将用户的恶意评价和服务提供者发布的虚假数据对Web服务的QoS参数的影响降至最小,确保Web服务的QoS参数的真实性,提出了一种Web服务的QoS参数计算方法,包括基于Sproas信任模型推导出的用于来自服务请求者的参数计算公式和通过引入Web服务的负载和状态参量计算来自服务提供者的参数。通过模拟实验及分析表明：来自服务请求者的参数值的稳定性较对照算法提高了9.8%,能更有效地降低用户恶意评价的影响;来自服务提供者的参数值与实际值的相似度较对照算法平均提高了16.7%,能明显削弱服务提供者发布的虚假数据的影响,并改善Web服务的负载均衡。     

基于WSMO服务质量的语义Web服务发现框架

当前对Web服务进行语义描述最流行的两个框架是OWL-S和WSMO,但它们主要都是从服务功能的角度对服务进行描述,缺乏对服务质量的明确刻画,导致服务请求者难以得到最佳服务.针对此问题,对WSMO规范进行了扩展,定义了一个服务质量(QoS)的元模型--WSMO-QoS,给出了QoS的本体词汇.在此基础上提出了基于QoS的语义Web服务发现框架,并给出一个从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现服务匹配的算法.最后,实验结果验证了该服务匹配算法的有效性.