本文關(guān)鍵詞：基于合約的泛型Web服務(wù)組合與選擇研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)SOA的發(fā)展,Web服務(wù)組合以其靈活性和可伸縮性滿足了日益復(fù)雜的服務(wù)要求。服務(wù)組合時,限定服務(wù)供應(yīng)方之間的業(yè)務(wù)聯(lián)系,引起更多的關(guān)注。本論文應(yīng)用合約明確各合作方的義務(wù)以限定上述聯(lián)系。 關(guān)于合約限定的Web服務(wù)組合問題,面臨三個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：第一個挑戰(zhàn)是服務(wù)組合的行為描述和合約的限定條件如何進行無縫整合；第二個挑戰(zhàn)是如何有效確保合約限定時組合執(zhí)行的可靠性,并避免相似驗證；第三個挑戰(zhàn)是在符合合約限定條件的眾多服務(wù)組合實例中如何精確高效地尋覓到最優(yōu)實例。針對以上挑戰(zhàn),本論文旨在應(yīng)用新穎的泛型服務(wù)模型將服務(wù)組合的行為和合約限定的條件描述有機集成,并通過設(shè)計的批量證明算法提升服務(wù)組合的可靠性,最后構(gòu)建離散群搜索服務(wù)模型(D-GSS)進行高效的服務(wù)選擇。 本論文的主要研究工作如下： (1)建立泛型服務(wù)模型,描述基于合約的Web服務(wù)組合規(guī)約,減少重復(fù)驗證。本論文基于概念描述語言Tecton設(shè)計了泛型服務(wù)模型,該模型應(yīng)用面向概念的設(shè)計技術(shù)將Web服務(wù)組合及相應(yīng)合約的共同性質(zhì)抽象化,形成泛型規(guī)約。在抽象級別得到驗證的泛型規(guī)約經(jīng)實例化后不需重復(fù)相似驗證,可重用性得以提升。 (2)提出了真實情境的定義,并基于真實情境設(shè)計批量證明算法,該算法用于提高驗證規(guī)約性質(zhì)完備性的效率。本論文基于合約限定條件提出了真實情境的定義,并建立了在不同真實情境下同步展開證明的批量證明算法,以確�；诤霞s的服務(wù)組合在整個生命周期里的可靠性。此方法同時考慮到合約限定條件下組合可能經(jīng)歷的所有情境,縮短了驗證的時間。若所有路徑均驗證成功,則表示規(guī)約是完備的,否則該規(guī)約需要擴展。經(jīng)過驗證的泛型規(guī)約可存放入庫,以備實例化應(yīng)用或其他規(guī)約復(fù)用。 (3)定義cost函數(shù),精準(zhǔn)評估多QoS屬性限制下每個基于合約的服務(wù)組合實例質(zhì)量。在D-GSS模型中,為了滿足對于合約限定的服務(wù)組合的QoS屬性限制需求,設(shè)立了cost函數(shù),可易于計算實例的質(zhì)量值�；诤霞s的組合實例相應(yīng)cost函數(shù)值越低,則表示該實例的服務(wù)質(zhì)量越高。cost函數(shù)的建立過程為：每個QoS屬性均確保量化；全局QoS屬性由各原子服務(wù)的屬性依據(jù)組合的結(jié)構(gòu)而集成；效用函數(shù)制定了成本標(biāo)準(zhǔn)或收益標(biāo)準(zhǔn)QoS屬性一致性的方法,并將全局QoS屬性與相應(yīng)限制要求相結(jié)合考慮；最終建立效用函數(shù)值和權(quán)重值綜合考慮的cost函數(shù)。 (4)設(shè)計離散群搜索優(yōu)化算法DC-GSO,高效尋覓基于合約的最優(yōu)服務(wù)組合實例。在D-GSS模型中,提出的DC-GSO算法是受到動物搜索行為啟發(fā)的群智能算法,用于解決關(guān)于服務(wù)選擇的離散尋優(yōu)問題。通過DC-GSO算法可從基于合約的眾多組合實例中為服務(wù)請求者快速選出最優(yōu)實例。此算法中種群個體依據(jù)捕食者、追隨者、巡視者的角色分別搜索,在多次迭代后尋覓到cost函數(shù)值最小的最優(yōu)解。關(guān)于基于合約的服務(wù)組合實例尋優(yōu)問題,DC-GSO算法相較于其他算法在準(zhǔn)確性及收斂速度方面具有競爭性優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：服務(wù)組合 合約 泛型服務(wù)模型 批量證明方法 D-GSS模型
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 目錄9-12
• 插圖目錄12-14
• 表格目錄14-15
• 第1章 緒論15-28
• 1.1 Web服務(wù)組合概述16-17
• 1.2 Web服務(wù)組合的主要方法17-21
• 1.3 Web服務(wù)組合的合約限制21-22
• 1.4 基于QOS屬性的服務(wù)選擇22-23
• 1.5 主要研究內(nèi)容及貢獻23-26
• 1.5.1 主要研究內(nèi)容23-24
• 1.5.2 主要貢獻24-26
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)26-28
• 第2章 相關(guān)技術(shù)介紹28-49
• 2.1 面向概念的語言Tecton28-39
• 2.1.1 概念描述語言簡介28-29
• 2.1.2 Tecton語言的特性29-31
• 2.1.3 概念和概念描述31-39
• 2.2 群智能算法GSO39-47
• 2.2.1 群智能算法概述40-44
• 2.2.2 GSO算法介紹44-47
• 2.3 本章小結(jié)47-49
• 第3章 基于合約的泛型Web服務(wù)組合規(guī)約49-71
• 3.1 總體設(shè)計思想49-51
• 3.2 Web服務(wù)變量及類型描述51-53
• 3.3 服務(wù)組合中通用函數(shù)描述53-54
• 3.4 控制流程描述54-61
• 3.5 服務(wù)組合的異常情況處理描述61-63
• 3.6 合約的限定63-65
• 3.7 基于第三方支付的在線訂單案例65
• 3.8 關(guān)于第三方支付案例的泛型組合規(guī)約65-70
• 3.9 本章小結(jié)70-71
• 第4章 基于合約的泛型組合規(guī)約的驗證71-86
• 4.1 Violet系統(tǒng)簡介71-73
• 4.2 批量證明算法73-77
• 4.3 關(guān)于第三方支付案例的泛型組合規(guī)約驗證77-82
• 4.4 關(guān)于概念庫的簡介82
• 4.5 泛型規(guī)約實例化82-84
• 4.6 本章小結(jié)84-86
• 第5章 新型Web服務(wù)選擇模型D-GSS86-115
• 5.1 新型Web服務(wù)模型D-GSS介紹86-90
• 5.1.1 D-GSS模型的核心思想86-88
• 5.1.2 D-GSS模型的流程設(shè)計88-90
• 5.2 cost函數(shù)90-100
• 5.2.1 QoS屬性值的量化90-91
• 5.2.2 QoS屬性值的集成91-94
• 5.2.3 效用函數(shù)94-96
• 5.2.4 cost函數(shù)的定義96-97
• 5.2.5 cost函數(shù)應(yīng)用舉例97-99
• 5.2.6 cost函數(shù)的優(yōu)點99-100
• 5.3 DC-GSO算法100-109
• 5.3.1 n維空間的建立過程100-101
• 5.3.2 DC-GSO算法的流程101-103
• 5.3.3 DC-GSO算法的具體步驟103-108
• 5.3.4 DC-GSO算法的優(yōu)點108-109
• 5.4 新型服務(wù)選擇模型的收斂性分析109-113
• 5.4.1 收斂性驗證109-112
• 5.4.2 收斂性性能分析112-113
• 5.5 本章小結(jié)113-115
• 第6章 結(jié)束語115-117
• 6.1 主要研究成果115-116
• 6.2 今后研究展望116-117
• 參考文獻117-131
• 致謝131-132
• 攻讀博士學(xué)位期間完成論文及參與項目132

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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3 李曉磊,薛云燦,路飛,田國會;基于人工魚群算法的參數(shù)估計方法[J];山東大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2004年03期

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本文編號：334701