面向模糊請求的服務(wù)組合關(guān)鍵問題研究.pdf

1、隨著技術(shù)的進步和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及，一方面，有越來越多的企業(yè)或組織將自己的業(yè)務(wù)功能單元以Web服務(wù)的形式發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)上。而另一方面，普通消費者對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提出了更高的要求。他們已不再滿足于互聯(lián)網(wǎng)上的簡單的服務(wù)提供方式，如獲取天氣資訊、查詢航班信息、賓館預(yù)訂等單一功能的服務(wù)。用戶期望通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺以生活中慣常的表達方式提出自己的模糊請求，而不管身在何處，都能享受到專門為自己量身定制的、能提供復(fù)合功能的高品質(zhì)服務(wù)。這就對當(dāng)前主流的Web服務(wù)的提供

2、方式提出了挑戰(zhàn)。顯然，任何商家無法獨立提供用戶需要的完善的服務(wù)。在市場競爭日趨激烈的商業(yè)背景下，要滿足用戶的這種服務(wù)需求，就需要同一商業(yè)價值鏈上的各企業(yè)實體組建動態(tài)的虛擬企業(yè)聯(lián)盟，整合各自的優(yōu)勢資源，開展協(xié)同商務(wù)，將聯(lián)盟各成員發(fā)布的Web服務(wù)有機地集成，形成大粒度的具有內(nèi)部流程邏輯的組合服務(wù)，才能動態(tài)、靈活、快速地響應(yīng)持續(xù)變化的用戶需求。這也是本文開展面向模糊請求的服務(wù)組合關(guān)鍵問題研究的意義所在。
　　 針對用戶服務(wù)請求所表現(xiàn)出

3、的即時性、定制性和模糊性的特點，本文對涉及服務(wù)組合整個生命周期的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)和匹配、服務(wù)的自動組合、動態(tài)服務(wù)選擇和對組合服務(wù)流程執(zhí)行過程的監(jiān)控及異常處理等問題開展了深入的研究，取得了以下成果：
　　 1、提出了一種面向模糊請求的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和匹配方法，與基于傳統(tǒng)本體模型的服務(wù)匹配方法相比，不但解決了其無法處理模糊請求的不足，也有效地提高了服務(wù)發(fā)現(xiàn)的查準率和查全率。通過對傳統(tǒng)本體模型的模糊擴展，構(gòu)建了包括模糊領(lǐng)域本體和模糊QoS本體

4、在內(nèi)的模糊本體模型。在模糊本體的支持下，將服務(wù)分兩層(功能語義匹配層和非功能屬性的語義匹配層)進行匹配，并給出了服務(wù)匹配的算法。
　　 2、提出了一種從OWL-S過程模型到流演算形式的映射算法，在此基礎(chǔ)上，給出了基于流演算的Web服務(wù)自動組合算法，有效地解決了在組合服務(wù)流程的規(guī)劃空間較大時算法復(fù)雜度高的問題，提高了服務(wù)組合的效率。在領(lǐng)域本體的支持下，利用流演算的規(guī)劃和推理能力，自動地生成抽象的組合服務(wù)流程。提出的BCA-FC算法

5、采用了前推推理機制對狀態(tài)和動作進行推理，與采用回歸機制的其它AI規(guī)劃方法相比，有效降低了估價屬性有效性的計算復(fù)雜度。實驗結(jié)果表明該算法在組合服務(wù)流程中任務(wù)節(jié)點數(shù)目較多時，仍有較高的執(zhí)行效率。
　　 3、提出了一種基于多維QoS約束的服務(wù)選擇模型，為服務(wù)選擇以及流程執(zhí)行中的動態(tài)服務(wù)替換提供多維QoS支持；提出了基于MMKP背包問題的啟發(fā)式服務(wù)選擇算法，有效降低了算法的搜索空間，能夠快速有效地完成服務(wù)選擇。針對目前研究中存在的復(fù)合服

6、務(wù)QoS全面評價標準不明確，未充分考慮用戶需求尤其是模糊請求的問題，提出一種服務(wù)的QoS度量模型，定義了的服務(wù)質(zhì)量效用評價函數(shù)，并給出了不同的全局QoS約束下動態(tài)服務(wù)選擇模型，為服務(wù)選擇以及流程執(zhí)行中的動態(tài)服務(wù)替換提供多維QoS支持。提出了一種基于MMKP背包問題的使用規(guī)則庫的啟發(fā)式選擇DSSR-KP算法，實驗表明，啟發(fā)式選擇算法通過使用規(guī)則庫降低了搜索空間大小，能夠快速有效的完成服務(wù)選擇。從而使得在滿足用戶的QoS模糊約束的同時，獲得

7、綜合性能評價最優(yōu)的組合服務(wù)流程實例成為可能。
　　 4、提出了一種流程異常處理模型，有效地實現(xiàn)了流程業(yè)務(wù)層的快速異常診斷；提出了一種面向業(yè)務(wù)邏輯層的流程異常處理方法，提高了組合服務(wù)流程執(zhí)行中異常處理的自動化水平和自適應(yīng)能力。在異常處理模型的狀態(tài)監(jiān)控模塊中，通過基于WS-N的消息發(fā)布和訂閱機制及時獲取與服務(wù)執(zhí)行密切相關(guān)的信息資源，并據(jù)此做出診斷，為可能的流程異常處理奠定基礎(chǔ)。針對業(yè)務(wù)層的服務(wù)異常，采用了基于撤回業(yè)務(wù)生成圖的組合服務(wù)