基于可信度計算與QoS相結合的Web服務組合優(yōu)化問題研究.pdf

1、在面向服務的體系架構中，Web服務是一種典型的技術手段，單個Web服務由于功能有限已不能滿足用戶復雜的應用請求，因此催生了通過組合現(xiàn)有Web服務來構建滿足用戶復雜需求的增值服務的Web服務組合技術。其中基于QoS的Web服務組合成為當前研究的熱點，其目的是在系統(tǒng)的功能需求被滿足的前提下，根據(jù)非功能屬性即服務質量(Quality of Service，QoS)求得最優(yōu)的Web服務組合方案。
　　然而，紛繁復雜的服務均處在動態(tài)變化的開

2、放互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，因缺少監(jiān)管多少都會存在欺詐行為，傳統(tǒng)服務選擇方法得到的高QoS并不能保證服務的可信性，這將導致最終組合出的組合服務也無法真正滿足用戶需求。針對以上問題，本文提出了一種基于可信度計算與QoS相結合的Web服務組合優(yōu)化方法。
　　具體地說，本文從客觀和主觀兩個方面對Web服務的QoS屬性進行了可信度評估和權重計算，分別通過貝葉斯學習理論和用戶評價給出客觀信譽和主觀信任的評估計算方法，并采用粗糙集理論及模糊層次分析法給出

3、屬性權重的計算方法，從而提出融合了可信度的QoS度量模型。在局部優(yōu)化階段，根據(jù)此度量模型評估出的可信QoS度量值對抽象服務的候選服務集進行排序和篩選，然后再根據(jù)選出的具有可信性的優(yōu)質服務進行后續(xù)的全局組合優(yōu)化。在全局優(yōu)化階段，將服務組合問題建立為多目標優(yōu)化模型，并對當前最新的元啟發(fā)式優(yōu)化算法——布谷鳥搜索算法進行了改進，采用改進的布谷鳥多目標搜索算法對模型進行求解。最后本文進行了一系列的仿真實驗來評估驗證這些方法。實驗結果表明，本文提出