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面向概率服務組合系統(tǒng)的需求描述

發(fā)布時間:2018-01-12 01:16

  本文關鍵詞:面向概率服務組合系統(tǒng)的需求描述 出處:《小型微型計算機系統(tǒng)》2015年11期  論文類型:期刊論文


  更多相關文章: 隨機場景 三段式概率消息 隨機狀態(tài)對象化 pLSC需求描述語言


【摘要】:高度開放的計算環(huán)境使web服務系統(tǒng)面臨各種不確定性.為了有效地配置計算資源以實現系統(tǒng)業(yè)務價值最大化,需要對不確定的概率服務組合系統(tǒng)需求進行建模.在LSC的基礎上,提出一種基于三段式概率消息的需求描述語言p LSC,用于描述概率服務組合系統(tǒng)中隨機場景描述的不確定的需求.從馬爾可夫隨機過程特性出發(fā),提出隨機變量與消息相結合的三段式概率消息概念,p LSC語言是一種基于三段式概率消息的需求描述語言,將三段式概率消息中隨機變量對象化,通過隨機變量對象消息交互序列直觀表示隨機場景描述的系統(tǒng)需求.文中給出了p LSC語言的圖形表示方法,并展示了p LSCEditor編輯工具用于圖形化編輯隨機場景.
[Abstract]:The highly open computing environment makes web services systems face various uncertainties. In order to effectively configure computing resources to maximize the business value of the system. The requirements of uncertain probabilistic service composition systems need to be modeled. On the basis of LSC, a requirement description language p LSC based on three-segment probabilistic message is proposed. It is used to describe the uncertain requirements of stochastic scene description in probabilistic service composition systems. Based on the characteristics of Markov stochastic processes, a three-segment probabilistic message concept combining random variables with messages is proposed. P LSC language is a requirement description language based on three-segment probabilistic message, which objectifies random variables in three-segment probabilistic message. The system requirements of random scene description are intuitively expressed by random variable object message interaction sequence. A graphic representation method of p LSC language is given in this paper. And shows the p LSCEditor editing tool for graphical editing random scenarios.
【作者單位】: 上海大學計算機工程與科學學院;上海市計算機軟件評測重點實驗室;上海大學計算中心;
【基金】:國家自然科學基金項目(60970007,61170044,61572306,61502294)資助 上海市自然科學基金項目(15ZR1415200)資助 上海高校青年教師培訓計劃項目(ZZSD13008)資助
【分類號】:TP393.09
【正文快照】: 1引言面向服務的體系架構(SOA,Service-Oriented Architec-ture)提供了一種松散耦合的分布式計算范式,在WSDL、UD-DI、SOAP等技術構成的標準化體系基礎上,不同類型和形式的上層業(yè)務功能和數據等計算資源都可以以統(tǒng)一地方式被描述、發(fā)布和發(fā)現和訪問,形成了一個基于標準、開放

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前9條

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相關博士學位論文 前2條

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相關碩士學位論文 前1條

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相關會議論文 前1條

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本文編號:1412049

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