發(fā)布時(shí)間：2020-06-10 23:13

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,越來(lái)越多的資源以Web服務(wù)的形式發(fā)布和使用,服務(wù)數(shù)量的爆炸式增長(zhǎng),使得互聯(lián)網(wǎng)上出現(xiàn)了許多功能相似或相同的服務(wù)。如何選擇高性能的服務(wù)來(lái)構(gòu)建增值的應(yīng)用已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和商業(yè)界的研究熱點(diǎn)。通常,服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS)被認(rèn)為是衡量功能相似或相同的Web服務(wù)性能的重要標(biāo)準(zhǔn)�，F(xiàn)有的基于服務(wù)質(zhì)量感知的服務(wù)組合研究方法有整數(shù)線性規(guī)劃、混合線性規(guī)劃和人工智能算法等。然而,這些方法大多只考慮確定性QoS,而忽略現(xiàn)實(shí)中互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化引起的QoS的不確定性,導(dǎo)致服務(wù)選擇結(jié)果不準(zhǔn)確。如何解決不確定QoS帶來(lái)的問(wèn)題已成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的研究課題。一方面,現(xiàn)有的QoS感知服務(wù)組合方法只考慮Web服務(wù)的運(yùn)行時(shí)性能,而忽略服務(wù)組合的成功在很大程度上取決于不同Web服務(wù)組件保持長(zhǎng)期穩(wěn)定服務(wù)質(zhì)量的能力,組合時(shí)具有最佳QoS性能的服務(wù)在一段時(shí)間之后不一定是最佳的。另一方面,現(xiàn)階段,互聯(lián)網(wǎng)處在一個(gè)高動(dòng)態(tài)環(huán)境中,不同時(shí)刻訪問(wèn)服務(wù),其QoS值可能不同,QoS連續(xù)變化會(huì)打破原有系統(tǒng)組件的最優(yōu)狀態(tài),需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整以追蹤系統(tǒng)的最優(yōu)狀態(tài)。為此,需要在QoS連續(xù)變化的情況下為用戶尋求最優(yōu)的服務(wù)組合解決方案�；诖�,本文針對(duì)不確定QoS感知的服務(wù)組合優(yōu)化問(wèn)題,從不確定QoS建模、服務(wù)組合建模及算法分析等方面進(jìn)行了一些研究。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一種基于不定長(zhǎng)時(shí)間序列的服務(wù)組合方法(Uncertain Long Time Series,ULTS)。首先,該方法基于用戶對(duì)服務(wù)的訪問(wèn)規(guī)律,將服務(wù)質(zhì)量的長(zhǎng)期變化過(guò)程構(gòu)建為不定長(zhǎng)時(shí)間序列模型,該模型能夠準(zhǔn)確地描述一段時(shí)間內(nèi)用戶對(duì)服務(wù)的真實(shí)QoS訪問(wèn)記錄。其次,提出一種基于不定長(zhǎng)時(shí)間序列模型的改進(jìn)遺傳算法(Genetic Algorithm Based on Tournament Selection Strategy,T-GA),該算法采用錦標(biāo)賽選擇策略從種群中隨機(jī)選擇部分個(gè)體直接遺傳到子代,接著隨機(jī)選擇無(wú)重復(fù)的個(gè)體進(jìn)行單點(diǎn)交叉,兩次操作產(chǎn)生的個(gè)體組成新的子代種群,然后,從新的種群中選擇部分個(gè)體進(jìn)行變異操作。所提出算法不僅能夠保持種群多樣性,而且加快了種群收斂速度。(2)提出一種基于有向搜索策略的動(dòng)態(tài)服務(wù)組合方法(Directed Search Strategy,DSS)。該方法認(rèn)為動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,不同時(shí)刻訪問(wèn)服務(wù)的QoS值不同,提出一種基于有向搜索策略的動(dòng)態(tài)服務(wù)組合方法。該方法包含兩種機(jī)制,第一種機(jī)制用于環(huán)境變化后重新初始化種群,另一種機(jī)制用在種群進(jìn)化的每一代。在檢測(cè)到環(huán)境(QoS發(fā)生變化)變化后,部分種群在新的非支配解可能位于的預(yù)測(cè)區(qū)域被重新初始化;另外,種群中剩余個(gè)體是通過(guò)沿著預(yù)測(cè)的非支配解移動(dòng)方向的正交方向進(jìn)行局部搜索來(lái)生成的,目的是提高種群的多樣性。相反,第二種機(jī)制,旨在提高種群的收斂速度。每一代利用歷史信息在非支配解的區(qū)域周?chē)梢恍┻m應(yīng)度好的個(gè)體插入到種群中,以加快收斂速度。通過(guò)兩種機(jī)制的結(jié)合,既保持了種群的多樣性又加快了收斂速度。(3)在真實(shí)數(shù)據(jù)集WS-Dream上進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于不定長(zhǎng)時(shí)間序列的服務(wù)組合方法能夠有效地解決不確定QoS感知服務(wù)組合問(wèn)題,所提算法T-GA在尋優(yōu)結(jié)果和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于(Genetic Algorithm Based on Elite Selection Strategy,E-GA)算法,且運(yùn)行速度提高近一倍。基于有向搜索策略的動(dòng)態(tài)服務(wù)組合方法能夠及時(shí)的響應(yīng)QoS的連續(xù)變化,且獲得的非支配最優(yōu)解具有很好的多樣性。最后,對(duì)基于不確定QoS感知的服務(wù)組合方法問(wèn)題進(jìn)行了分析總結(jié),并給出了下一步研究方向。
【圖文】：

圖１．１邋ＱｏＳ的變化逡逑Ｆｉｇ．邋Ｉ．邋Ｉ邋Ｔｈｅ邋ｃｈａｎｇｅｓ邋ｏｆ邋ＱｏＳ逡逑，外出旅游需要訂酒店。一般酒店的價(jià)格都是不確定的，，旺季、節(jié)假日、周末、團(tuán)購(gòu)、連續(xù)入住天數(shù)等多種因素。對(duì)

了一種獲得增值應(yīng)用的通用工具，是從架構(gòu)角度支持服務(wù)計(jì)算的基礎(chǔ)。三類(lèi)角色逡逑包括：服務(wù)提供者、服務(wù)注冊(cè)中心和服務(wù)請(qǐng)求者。所有角色之間的基本操作包括：逡逑發(fā)布、查找、綁定和調(diào)用。角色之間基本操作關(guān)系如圖２．１所示。逡逑ｙ／邐ｆ服務(wù)描述逡逑／邋服務(wù)注冊(cè)中心逡逑查詢布逡逑／邐＼邐綁定和調(diào)用邐／邐＞￣＾逡逑＜邋服務(wù)謂求者邐服務(wù)提供者逡逑＼邋／邋＼逡逑圖２．１面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ｓｅｒｖｉｃｅ邋ｏｒｉｅｎｔｅｄ邋ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ逡逑三類(lèi)角色詳細(xì)描述如下：逡逑（丨）服務(wù)提供者。服務(wù)提供者可以是具有應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力個(gè)人、組織和企業(yè)。逡逑一般情況下，其工作是提供應(yīng)川服務(wù)，并將該服務(wù)的地址、功能、價(jià)格等詳細(xì)服逡逑務(wù)質(zhì)量信息描述發(fā)布到服務(wù)注冊(cè)中心，使服務(wù)詰求者T以通過(guò)信息匹配到該服務(wù)逡逑并調(diào)用服務(wù)。逡逑（２）
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：2707004