（计算机应用技术专业论文）基于遗传算法的qos驱动的web服务选择研究.pdf

中山大学硕士论文 基于遗传算法的q o s 驱动的w 如服务选择研究 论文题目：基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 专业：计算机应用技术 硕士生：陈俊波 指导教师：成良玉教授 摘要 w e b 服务作为面向服务体系架构( s o a ) 的典型代表，它为系统的集成提供 了有效的解决方案。然而，单个w e b 服务的功能通常无法满足复杂的应用需求， 只有对服务进行组合才能最大程度实现服务增值和服务重用。在满足功能性需求 的前提下，动态变化的运行环境和业务需求对组合服务的服务质量( q o s ) 提出 了更高的要求。因此，如何根据用户的q o s 需求，快速、有效地选择合适的服 务进行组合，即q o s 驱动的w e b 服务选择，成为w e b 服务组合领域的一个亟待 解决的问题。 本文针对q o s 驱动的w r e b 服务选择问题，以实现实时、稳定、有效的选择 机制为目标，对服务组合相关技术、遗传算法在服务选择中的应用进行了研究， 主要工作体现在以下几个方面。 一、建立组合服务的q o s 模型和评价机制：定义表示组合服务抽象流程的 组合路径描述串，并设计基于路径描述串的组合服务q o s 聚集算法。 二、将q o s 驱动的服务选择定义为多约束全局优化问题，通过对该问题建 模，提出了满足q o s 约束的全局优化服务选择策略，该策略基于遗传算法；并 从编码方式、适应度函数、遗传算子、进化策略等方面对服务选择遗传算法提出 改进，使其符合q o s 驱动的w e b 服务选择问题的特性。 三、基于改进的遗传算法和并行计算模型，实现q o s 驱动的服务选择遗传 算法，最后设计多种应用场景下的仿真对比实验，验证算法的有效性和稳定性。 通过以上工作，本文解决了现有服务选择遗传算法存在的一些问题，如无法 满足q o s 全局约束、编码表示能力有限、局部收敛、稳定性差等，为快速、有 效的服务选择提供了保证。 关键词：遗传算法、w e b 服务、q o s 、服务选择 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w 曲服务选择研究 t i t l e ：s t u d yo ng e n e t i ca l g o r i t h mb a s e dq o s d r i v e nw e b s e r v i c es e l e c t i o n m a j o r c o m p u t e ra p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y n a m e ：c h e nj u n b o s u p e r v i s o r p r o f e s s o rc h e n gl i a n g y u a b s t r a c t a st h er e p r e s e n t a t i v eo fs o a ( s e r v i c e - o r i e n t e da r c h i t e c t u r e ) ，w e bs e r v i c ep r o v i d e s a l le f f e c t i v es o l u t i o nf o rs y s t e mi n t e g r a t i o n h o w e v e r , a l la t o m i cw e bs e r v i c eu s u a l l y c a l l th a n d l et h ec o m p l e xt r a n s a c t i o n s ow e bs e r v i c ec o m p o s i t i o nh a sb e e nr a i s e d t os o l v et h i sp r o b l e m t h ec o m p o s i t ew e bs e r v i c ei sm a d eu po fm u l t i p l ew e b s e r v i c e sw i t hd i f f e r e n tf u n c t i o nw h i c ha i m sa tr e a l i z i n gt h ei n c r e m e n ta n dr e u s eo f w e bs e r v i c e s u n d e rs a t i s f y i n gt h ep r e c o n d i t i o no ff u n c t i o n a ld e m a n d s ，t h ed y n a m i c c h a n g eo f t h er u n t i m ee n v i r o n m e n ta n du s e r sr e q u i r e m e n t sc h a l l e n g e st h eq u a l i t yo f c o m p o s i t ew e bs e r v i c e a tt h es a l n et i m e ，t h eq u a n t i t yo ft h ew e bs e r v i c ei s i n c r e a s i n gr a p i d l yn o w a d a y s t h e r ea r em a n yw e bs e r v i c e so f d i f f e r e n tq o s ( q u a l i t y o fs e r v i c e ) w h i c hs h a r i n gt h es a m ef u n c t i o n t h e r e f o r e ，h o wt os e l e c tp r o p e rw e b s e r v i c e si nc o m p o s i t i o n 翘t os a t i s f yu s e r sn o n - f u n c t i o n a lr e q u i r e m e n t sb e c o m e sa c r i t i c a li s s u e ，w h i c hi si n t i t u l e da sq o s - d r i v e nw e bs e r v i c es e l e c t i o ni nt h i sp a p e r m o t i v a t e db yt h e p r o b l e ms t a t e da b o v e ，t h i sp a p e ri n v e s t i g a t e s t h er e l a t e d t e c h n o l o g yo fw e bs e r v i c ec o m p o s i t i o na n dg e n e t i ca l g o r i t h m i nw e bs e r v i c e s e l e c t i o n b ys e t t i n gu pac o m p o s i t es e r v i c eq o se v a l u a t i n gm o d e la n di m p r o v i n g t h es i m p l eg e n e t i ca l g o r i t h m , t h i sp a p e ri m p l e m e n t saw e bs e r v i c es e l e c t i o n m e c h a n i s mw h i c hi sc h a r a c t e r i z e db yf a s tr e s p o n s e ，h i g he f f i c i e n c ya n dg o o d s t a b i l i t y t h ef o l l o w i n ga r et h em a i np o i n t so f t h i sp a p e r ： 1 b a s e do nt h ee x i s t i n gw e bs e r v i c eq o sm o d e lt h i sp a p e rs e t su pan e wq o s m o d e la n dm e a s u r e m e n tm e c h a n i s mo fc o m p o s i t es e r v i c e as e to fs y m b o l sa r e 中山大学硕士论文 基于遗传算法的q o s 驱动的w e b e 务选择研究 d e f i n e dt op r e s e n tt h ec o m p o s i t ep a t t e r n s ，s ot h ew o r kf l o wo fc o m p o s i t es e r v i c ec 觚 b ed e s c r i b e db yas t r i n gw h i c hi sm a d eu po ft h e s es y i d b o l s a c c o r d i n g l y , a c o m p o s i t es e r v i c ed e s c r i b i n gs t r i 】呜b a s e dq o sa g g r e g a t i o na l g o r i t h mo fc o m p o s i t e s e r v i c ei sp r e s e n t e dt oc a l c u l a t et h eq o sv a l u e so ft h ec o m p o s i t es e r v i c e 。 2 q o s d r i v e nw e bs e r v i c es e l e c t i o ni sd e f i n e d 嬲as p e c i a l i z a t i o n o fg l o b a l o p t i m i z a t i o np r o b l e mu n d e rm u l t i p l ec o n s t r a i n t si nt h i sp a p e r o nm o d e l i n go f t h i s p r o b l e m , ag e n e t i ca l g o r i t h mb a s e dg l o b a lo p t i m u ms e l e c t i o ns t r a t e g yw i t hq o s c o n s t r a i n t ss a t i s f i e di sp r o p o s e d a st os a t i s f yt h ec h a r a c t e r i s t i c so fq o s - d r i v e nw e b s e r v i c es e l e c t i o n , t h i sp a p e ri m p r o v e ss i m p l eg e n e t i ca l g o r i t h mf r o mm a n ya s p e c t s ， s u c h 嬲c o d i n gs c h e m a , f i t n e s sf u n c t i o n , g e n e t i co p e r a t o r , e v o l u t i o ns t r a t e g ya n d s o o i l 3 b a s e do nt h ei m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h ma n dp a r a l l e lc o m p u t i n gm o d e l ，as i m p l e m e c h a n i s mf o r q o s - d r i v e n w e bs e r v i c es e l e c t i o ni s i m p l e m e n t e d t h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t sv a l i d a t et h a tt h ei m p r o v e dg e n e t i ca l g o r i t h mb a s e ds e r v i c e s e l e c t i o na l g o r i t h mp r o p o s e di nt h i st h e s i sh a sg o o de f f i c i e n c ya n ds t a b i l i t y i nac o n c l u s i o n , t h i st h e s i sp r e s e n t san o v e lw e bs e r v i c es e l e c t i o ng e n e t i ca l g o r i t h m w h i c ho v e r c o m e ss o m es h o r t c o m i n g so ft h ee x i s t i n gm e t h o d sa n dp r o v i d e sa n e f f i c i e ms o l u t i o nf o rq o s d r i v e nw e bs e r v i c es e l e c t i o n k e y w o r d s ：g e n e t i ca l g o r i t h m , w e bs e r v i c e , q o s ，w e bs e r v i c es e l e c t i o n 论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学砬论文作者签名：i 至馘 日期：卫骅虹 学位论文使用授权声明 本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学 校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电 子版和纸质版，有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论 文进入学校图书馆、院系资料室被查阅，有权将学位论文的内容编入 有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其他方法保存学位论文。 学位论文作者签名：俅俊波 醐：砷年移沙日 t 呐噔 名岬躲叩 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 1 1 研究背景 第1 章引言 w e b 服务作为一种新型的分布式计算模型，它吸收了分布式计算、g r i d 计 算和x m l 等各种技术的优点，为应用组件的协同工作和应用系统的集成提供 了有效的解决方案。然而，单个w e b 服务提供的功能是有限的，通常无法满足 复杂的应用需求。针对这个问题，w e b 服务组合技术应运而生。w e b 服务组合 根据用户的功能性需求，将可用的w e b 服务按照一定的业务逻辑来构建服务执 行流程，实现了服务的重用和增值。 随着w e b 服务技术的广泛应用，目前在i n t e m e t 上存在大量具有相同功能 和不同q o s ( 服务质量) 的服务组件，由这些组件聚合而成的w e b 服务组合方 案的数目是很庞大的，并且提供相同组合功能的服务组合方案具有不同的q o s 特征。同时，用户不仅会对组合服务的功能提出更高的要求，也会对组合服务 的价格、响应时间、可用性、可靠性和服务性能等非功能属性提出更高的要求。 因此，如何根据用户的o o s 需求，在大量的的w e b 服务组合方案中，快速、灵 活地为用户选择出综合q o s 最优的w e b 服务组合，即q o s 驱动的w e b 服务选 择，成为一个亟待解决的问题。 q o s 驱动的w e b 服务选择可以确保服务组合更好地满足动态变化的运行环 境和业务需求，该问题的深入研究不仅具有重要的理论意义，还具有重大的应 用价值，它引起了学术界和工业界的极大关注。国内外的研究组织在这个领域 开展了相关的研究工作，取得了一定的研究成果，但仍存在很多不足之处。其 中，遗传算法为服务选择提供了一种服务组合优化的有效途径，在一定程度上 解决了q o s 驱动的w e b 服务选择问题，但现有的服务选择遗传算法未从算法的 各种要素进行综合的设计，因此无法满足该问题的特性。针对这个问题，本文 以实现实时、稳定、有效的选择机制为目标，对w e b 服务组合的相关技术、服 务组合的评价模型和服务选择算法全面、系统地展开研究工作。 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 1 2 论文的主要工作 本文的研究工作主要是在w e b 服务相关技术研究的基础上，建立w e b 服务 的q o s 评价模型，对服务q o s 驱动的服务选择遗传算法提出改进，解决现有服 务选择遗传算法的编码方式表达能力有限、效率低、寻优能力不强、稳定性差 等问题，并基于此实现满足用户q o s 约束的全局优化服务选择。主要工作包括 以下几个方面： 一、首先对w e b 服务组合的相关技术进行研究，通过分析服务组合的体系 架构、工作原理，明确服务选择在服务组合体系中的所承担的工作以及要满足 的需求。然后分析q o s 驱动的服务选择问题的特性和相关的方法，总结出本文 需要解决的关键问题。 二、结合服务组合的应用需求，参考工作流技术的原理和方法，定义相关 的概念，对服务组合抽象流程进行进行抽象描述，为服务选择问题的建模提供 依据。 三、在基本服务q o s 模型的基础上，建立可扩展的组合服务q o s 模型，并 给出组合服务的q o s 聚集算法，用以全面地评价组合服务的质量，为服务选择 提供参考标准。 四、通过对q o s 驱动的w e b 服务选择问题建模，提出基于遗传算法的满足 q o s 约束的全局优化选择策略，并从编码方式、适应度、遗传算子、进化策略 等方面对遗传算法提出改进。 五、基于改进的遗传算法和并行计算模型，实现q o s 驱动的w e b 服务选择 遗传算法。最后设计多种应用场景下的仿真对比实验，验证算法的有效性和稳 定性。 1 3 论文的组织结构 本文后续章节将按以下方式组织： 第二章从整体介绍了w e b 服务组合的相关技术。首先介绍了w e b 服务的体 2 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e bi 墨务选择研究 系结构、核心技术，然后介绍了w e b 服务组合的体系架构及相关技术，最后分 析了q o s 驱动的w e b 服务选择的研究现状并提出了文本要解决的关键问题。 第三章详细介绍了w e b 服务的q o s 评价模型，建立了一种全面、客观的 w e b 服务质量评价体系。首先建立基本服务的q o s 模型，并给出基本服务的q o s 评价方法，然后建立评价组合服务整体质量的q o s 模型，并给出组合服务的q o s 计算方法，最后根据组合服务流程的特点，定义了描述组合流程的组合路径的描 述串，并在此基础上设计组合服务q o s 聚集算法。 第四章详细介绍了改进的服务选择遗传算法。首先介绍了遗传算法，总结出 简单遗传算法在服务选择的应用中必须解决的问题，然后对q o s 驱动的w e b 服 务选择问题进行建模，最后从编码方式、遗传算子、进化策略等方面对服务选择 遗传算法提出改进，使算法符合q o s 驱动的w e b 服务选择问题的特性。 第五章介绍了改进的服务选择算法的具体实现和仿真实验分析。首先介绍 了算法的实现模型和功能模块，然后通过和具有代表性的服务选择遗传算法进 行仿真对比，验证本文的服务选择遗传算法具有更好的有效性和稳定性。 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w 曲服务选择研究 第2 章相关技术概述 2 1w e b 服务 随着电子商务和分布式计算技术迅速发展，w e b ) 直用从局部扩展到全球化， 从集中式发展到分布式，在金融、通信等行业得到了广泛应用。w e b 服务的新型 构架和成熟的技术支持使语言独立、松散耦合、异构的应用组件能够跨平台协同 工作，为应用系统的集成提供了有效的解决方案。 w e b 服务n 1 是基于分布式网络、自包含、自描述、模块化的应用组件，它可 以被分布在i n t e m e t 上，并被发现和调用。w e b 服务既可以提供简单的功能， 又可以与其它w e b 服务组合成复杂的业务流程以提供更强大的功能。根据应用 背景，w e b 服务分为如下4 类乜1 ：面向企业应用( b u s i n e s s o r i e n t e d ) 的服务、面 向消费者( c o n s u m e r - o r i e n t e d ) 的服务、面向设备( d e v i c e - o r i e n t e d ) 的服务和 面向系统( s y s t e m - o r i e n t e d ) 的服务，这些类型不同的w e b 服务具有以下共同 的特征嘲： 。 1 ) 应用的分布式 为适应网络应用中分布式的数据源和服务提供者，分布式的服务响应、松散 耦合是w e b 服务必须具备的特征。 2 ) 应用到应用的交互 在分布式的环境中，若采用集中控制方式，服务器有较大的负荷，并且系统 不具有健壮性。因此应用到应用的交互，使得w e b 服务更具可伸缩性。 3 ) 平台无关性 w e b 服务的交互界面、工作流、消息认证、安全机制均采用规范的协议和 约定，屏蔽了不同软件平台的差异，因此具有可集成能力。 2 1 1w e b 服务体系结构 文献 4 从面向应用的角度描述了w e b 服务的基本体系结构，如图2 1 所 4 中山大学硕士论文基于遗传算法的q l o s 驱动的w e b 服务选择研究 示，它由3 个参与者和3 个基本操作构成，这些参与者和操作都是围绕w e b 服 务本身和w e b 服务描述展开。 图2 - 1w e b 服务的基本体系结构 3 个参与者分别为： 1 ) 服务提供者 服务提供者是一个可以通过网络寻址的实体，负责用w e b 服务描述语言描 述其提供的w e b 服务，并将服务描述信息发布到服务注册中心，服务请求者可 以通过注册中心发现和访问这些服务。 2 ) 服务请求者 服务请求者是可以是一个应用程序，一个软件模块或服务组件。服务使用 者发起对注册中心中服务的查询，根据服务描述信息来绑定、执行服务。 3 ) 服务注册中心或服务代理 服务注册中心是储存服务描述信息的数据库，它提供服务信息注册和查询 的功能。服务提供者发布可用服务的描述信息，服务请求者发现可用服务并获 得其描述信息。 w e b 服务体系结构中的每个实体都可以扮演服务供应商、服务请求者和服 务注册中心这三个角色中的一个或者多个。 3 个基本操作分别是： 1 ) 发布 服务提供者向注册中心发布服务的描述信息，以便服务请求者发现和调用。 2 ) 发现 服务请求者向服务注册中一i i , 发出请求信息，服务注册中心为其找到满足需 要的服务。 3 ) 绑定 中山大学硕士论文基于遗传算法的q 1 0 s 驱动的w e b 服务选择研究 服务使用者根据服务注册中心提供的服务描述信息，绑定并调用服务。 上述w e b 服务体系的工作原理和过程为：服务提供者描述w e b 服务把将其 发布到服务注册中心，服务请求者使用查找操作从服务注册中心获得服务描述， 并使用服务描述信息绑定和调用w e b 服务。在服务绑定和调用的过程中，服务 请求者和服务提供者直接交互，无须再经过服务注册中心。 2 1 2w e b 服务核心技术 w e b 服务体系n 3 建立在一系列标准和协议的之上，由此来实现消息传送、 服务描述、服务发布、服务发现等w e b 服务相关的操作。图2 - 2 对w e b 服务的 各种操作及使用的技术标准做了对应，形成一个技术间相互依赖的阶梯架构。 在这个层次架构中，上层的功能必须依靠下层的支持。 u d d i u d d i 吼 s o a p 肌p 、f 1 p 等 服务发现 服务发布 服务描述 基于舭的消息传递 网络 图2 2w e b 服务协议、技术架构 w e b 服务体系的基础是网络，底层协议包括：h t t p 、f t p 等网络层传输协 议。建立在底层协议之上的是w e b 服务的相关协议，包括s o a p 、w s d l 以 及u d d i 等。除此外，w e b 服务需要提供的其他技术支持，用来满足企业级的 需求，包括安全性、管理和服务质量等。 以下是对w e b 服务核心技术的介绍： ( 1 ) x m l x m l 陌1 ( e x t e n s i b l em a r k u pl a n g u a g e ，可扩展标记语言) 是w 3 c 于19 9 8 年推出的一种用于数据描述的元标记语言的国际标准。x m l 是一套定义语义标 记的规则，它使用标记来界定内容，是当前处理结构化文档信息的有力工具。 6 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 舭具有以下特点： 。 1 ) 可扩展性 x m l 是设计标记的元语言，允许用户定义与特定领域相关的标记语言，为 该领域内的信息共享和交换提供载体。 2 ) 灵活性 x m l 提供了一种结构化的数据表示方式，可以同时存储数据与数据的呈现 方式，使得用户界面显示信息和数据信息相分离。 3 ) 自描述性 x m l 文档通常包含一个文档的声明，不仅使人能读懂，计算机也能处理。 4 ) 开放性和跨平台性 x m l 的相关标准是完全开放的，各种平台的应用程序可以对x m l 文档进 行解析，获取其中的数据信息，并且x m l 还提供数据模式的验证。 x m l 的优良特性使其成为分布式网络环境下信息储存和信息交换的载体， 也是w e b 服务中信息描述和交换的标准手段。 ( 2 ) s o a p s o a p 旧( s i m p l eo b j e c ta c c e s sp r o t o c o l , 简单对象访问协议) 是基于x m l 的信息交换协议，可使得应用程序在分布式环境下进行通信，实现相互操作。 或者简单地说，s o a p 是用于访问网络服务的协议。s o a p 采用h t t p 作为底 层的通讯协议，r p c 作为一致性的调用方法，x m l 作为数据传送的格式，使得 运行在不同的操作系统并使用不同的技术和编程语言的w e b 服务可以互相进行 通信。当w e b 服务收到s o a p 消息，会将其中的数据传给相应的商业处理模块 进行处理，处理结果返回给s o a p 服务器，由s o a p 服务器将处理结果包装成 响应消息返回给调用者。 ( 3 ) w s d l w s d l h 3 ( w e bs e r v i c e sd e s c r i p t i o nl a n g u a g e ，服务描述语言) 是一种用于 描述w e b 服务的规范。w s d l 文档可用于动态发布w e b 服务、查找已发布的 w e b 服务以及绑定w e b 服务。w s d l 文档中，w e b 服务被定义为端点的集合， 并且将抽象的端口类型与消息定义和具体的网络连接绑定与数据传输的编码方 式分开。它使用x m l 语法定义了用于描述w e b 服务各个方面的元素，这些方 7 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 面包括w e b 服务所在的位置、支持的传输协议、包含的接口、接口方法以及方 法参数类型等。w s d l 将w e b 服务的抽象定义和具体说明分开描述，这种描述 方式为构建w e b 服务组合流程提供了便利，区分了组合服务的抽象描述和具体 的可执行流程。 现有的w e b 服务描述语言大多只提供w e b 服务的功能性描述，而缺乏对非 功能性属性( q o s 属性) 的描述。文献 8 设计了一种基于服务质量的w e b 服 务描述语言q w s d l ( q o s b a s e dw e bs e r v i c ed e s c r i p t i o nl a n g u a g e ，基于q o s 的w e b 服务描述语言) ，它在w s d l 的基础上对w e b 的q o s 属性和行为约束 进行描述，为w e b 服务组合的质量评价和监控提供支持。 ( 4 ) u d d i u d d i 脚( u n i v e r s a ld e s c r i p t i o n , d i s c o v e r y , a n di n t e g r a t i o n ，统一描述、发现 和集成) 是一个基于x m l 的w e b 服务信息注册中心的实现标准规范，它定义 了发布和发现w e b 服务的标准方法。它通过s o a p 进行消息传输，用w s d l 描述w e b 服务及其接口使用，使得企业能将自身的w e b 服务注册上去，并让别 的企业能够利用u d d i 注册中心提供的分类目录、关键字等发现机制，找到其 所需的w r e b 服务。 当前的u d d i 规范没有定义如何对w e b 服务的q o s 进行描述，因此，它不 支持基于q o s 的w e b 服务发现。文献 1 0 在不改变u d d i 规范和实现的前提下， 扩展了u d d i 的描述能力，提供对w e b 服务q o s 的描述，并进一步支持基于 q o s 的w e b 服务发现。 2 2w e b 服务组合 w e b 服务组合n 订作为一种实现软件复用、服务增值的技术，它能够有效地根 据用户的需求组合细粒度的w e b 服务，并设定w e b 服务组合的具体工作流程。 组合后的新服务称为组合服务( c o m p o s i t es e r v i c e ) ，构成组合服务的元素称为成分 服务( c o m p o n e n ts e r v i c e ) 。组合服务的成分服务分为以下三种不同的类型n 羽： 1 ) 基本服务( b a s i cs e v i e e ) ：或称为服务组件，基本服务封装了相应的服务 功能和数据，它的属性包括服务的功能描述及操作系列、服务间的操作约束和依 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 赖信息，它是服务请求者调用服务的最小单位。 2 ) 组合服务( c o m p o s i t es e r v i c e ) ：可以是其他组合服务的成分服务，同时 它也是由多个功能不同的基本服务或组合服务合成。组合服务具有控制流程和数 据流程的规格，以此来描述w e b 服务组合如何进行。流程规格由服务组件组合 而成，服务组件再去交互服务。 一 3 ) 服务社区( s e r v i c ec o m m u n i t y ) ：将w e b 服务也按其行业的相关性划分成 不同的类别，服务社区代表功能属性相同但是非功能属性不同的w e b 服务的集 合。 2 2 1w e b 服务组合框架 文献 1 3 描述了典型的w e b 服务组合框架，它包括2 种用户角色( 服务请 求者和服务提供者) 和5 个部件( 翻译器、组合管理器、执行引擎、服务匹配器 和服务库) ，可选部件本体库为服务描述提供本体定义和推理支持。 图2 3 文献 1 3 的w e b 服务组合框架 上图描述的w e b 服务组合框架的工作流程如下n 朝： ( 1 ) 服务提供者通过服务注册将服务描述信息发布到注册中心的服务库， 服务描述信息包括服务的功能描述和q o s 属性描述； ( 2 ) 一( 3 ) 翻译器对服务请求者提交的服务需求进行处理，将自然语言转化 为具有语义的需求描述传递给组合管理器； ( 4 ) 组合管理器根据需求描述和服务信息库的服务描述，生成满足服务功 能性需求的组合方案，传递给执行引擎； 9 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w e b 服务选择研究 ( 5 ) 一( 7 ) 执行引擎将组合方案传递给服务匹配器，服务匹配器根据服务的 q o s 特征选择最适合的w e b 服务，将其句柄返回执行引擎； ( 8 ) 执行引擎根据组合方案和w 办服务句柄调用并监控w e b 服务执行： ( 9 ) 最终将执行结果传递给服务请求者。 其中，服务匹配器根据服务组合流程和服务的描述信息，选择完成相应功 能并且满足q o s 要求的服务组成可执行的服务组合。这种组合方式是基于服务 功能和服务q o s 匹配的服务组合，满足了用户对基本服务的q o s 需求，但是没 有考虑到w 曲服务的q o s 属性和运行环境的动态变化。针对这个问题，文献 1 4 提出了一种基于代理的服务组合框架q o sb r o k e r ，它通过服务适配管理器监视 w e b 服务的执行情况，对w e b 服务的各种q o s 值进行统计，并及时向服务信 息库更新服务q o s 信息。当组合服务执行过程中出现的异常时，如服务流程中 的某个服务处于失效状态，服务适配管理器可以用候选服务集中的可用服务替 换失效服务，或者触发服务选择器进行组合服务重计划。 动态变化的运行环境和业务需求要求w e b 服务组合能够在运行中调整自 身，保证服务流程的正确执行，并且具有较好的服务质量。在这种实际应用环 境下，上述的w e b 服务组合框架还缺少一种保证组合服务整体服务质量的服务 选择机制，q o s 驱动的w e b 服务选择必须同时保证基本服务和服务组合具有较 好的服务质量，为服务组合系统提供实时、有效、稳定的服务选择机制。 2 2 2w e b 服务组合相关方法和技术 基于不同的侧重点研究w e b 服务组合，w e b 服务组合方法具有不同的分 类。根据w e b 服务组合的自动化程度，w e b 服务组合方法可以分为：人工组合、 半自动组合和自动化组合。由于发布在i n t e r n e t 上的w e b 服务经常变化的，手 工分析这些服务并生成合成服务规划已经不能满足实际的应用需求。对于完全 智能化的自动组合是一个非常复杂的过程，而且在组合服务执行过程中，任何一 个服务组件发生异常都会导致整个服务组合规划的失败。因此，很多关于服务组 合的应用和研究工作都侧重于半自动方式n h 刀。半自动组合方式的实现，首先需 要业务人员建立服务组合流程，然后对流程中各抽象服务自动地绑定、调用服务 实例。 1 0 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w 曲服务选择研究 根据w e b 服务组合方法所依赖的技术基础，可以将其归纳为过程驱动的组 合方法和语义驱动的组合方法。前者重视w e b 服务组合中的数据流和控制流， 强调组合服务对动态环境的适应；后者重视语义w r e b 环境中w e b 服务的自描述 和语义。以下是对这两种方法的介绍： ( 1 ) 过程驱动的w e b 服务组合 过程驱动的w e b 服务组合根据w e b 服务组合与过程模型的相似性，使用过 程建模工具和建模语言对w e b 服务组合业务流程进行建模，建立抽象服务结点 与具体服务的映射，从而获得w e b 服务组合的有效执行方案。根据具体的建模 工具和实现技术，过程驱动的w r e b 服务组合又可以分为基于工作流、基于状态 演算和基于进程代数的w e b 服务组合。 1 ) 基于工作流的w e b 服务组合利用w s f l n 钔、b p e l 4 w s n 们等建模工具描 述组合服务的执行流程，并建立抽象服务与具体服务的联系，服务匹配和绑定 则由服务执行引擎自动处理。 2 ) 基于状态演算的w e b 服务组合利用w e b 服务组合描述和服务状态图模 型的映射关系，建立形式化的w e b 服务组合模型，通过形式化模型和工具对服 务组合方案进行可行性分析和验证。 3 ) 基于进程代数的w e b 服务组合引入进程代数对组合流程进行建模，利用 基于演算的描述框架将演算与服务组合结合起来。由于演算相关工具可用于推演 服务组合的系统行为，并能为分析验证服务组合方案提供支持，因此也受到w 3 c 的推荐，x l a n g 呦1 和w s c d l 口妇都是通过建立演算和w s d l 基本元素的对应关 系而提出的服务组合描述语言。 ( 2 ) 语义驱动的w e b 服务组合 语义驱动的w e b 服务组合强调w e b 服务的自描述，其基本思想是通过为 w e b 服务描述和服务请求描述添加能被计算机系统所理解的语义，使w e b 服务 组合方案通过推理自动生成。该方法包括服务描述、推理与选择两个部分： 1 ) 服务描述是语义驱动的w e b 服务组合的基础，基本的服务语义包括四 元组 i ( 数据输入) ，o ( 数据输出) ，p ( 条件输出) ，e ( 输出影响) ) 。常用的服务描述技术 有w s d l 、o w l s 噙1 。o w l s 由描述服务能力、服务工作过程和服务访问细 节的s e r v i c e p r o f i l e ，s e r v i c e m o d e l 和s e r v i c e g r o u n d i n g3 部分组成。s e r v i c e p r o f i l e 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的袖服务选择研究 涵盖了以及服务q o s 语义，满足计算机推理需求：s e r v i c e m o d e l 则定义了服务 组合的内部流程；s e r v i c e g r o u n d i n g 定义了服务调用的细节。 2 ) 语义驱动的w e b 服务组合通过对服务组合状态图的搜索，生成组合方 案。服务组合状态图以用户请求的输入为起点，输出为终点；图中状态代表一 个服务；变迁代表前后服务之间的语义关联( 包括 i ，o ) 数据相似度， p , e ) 匹配 度，以及q o s 要求的符合度) 。组合服务推理就是在服务组合图上的反向搜索 过程：以用户需求为起点，首先寻找输出与用户需求目标一致的w e b 服务，再 寻找输出与该服务输入匹配的上一个服务，如此类推直到找到输入描述与用户 提供输入一致的服务为止。如果搜索获得多个满足用户需求的组合方案，则需 要通过评价选择一条最优的方案执行。在服务组合图上，最优组合方案表现为 从起点到终点相邻服务语义关联程度。 上述的w e b 服务组合方法通过不同的途径实现基于功能性的服务组合，即 从多个功能不同的w e b 服务中选择合适的服务，来满足组合服务在总体功能上 的需求。在满足组合服务功能性需求的基础上，根据服务的q o s 选择最合适的 服务构成服务组合执行流程成为服务组合技术的发展趋势。 2 3q o s 驱动的w e b 服务选择现状分析 在w e b 服务组合技术中，w e b 服务选择是至关重要的，按照选择的依据， 它可以分为基于功能性的服务选择和q o s 驱动的服务选择。基于功能性的服务 选择根据组合服务的功能需求，选择功能匹配的服务构成服务组合流程；q o s 驱动的服务选择在满足组合服务总体功能的前提下，选择质量较好的服务来满 足组合服务整体q o s 的要求。 q o s 驱动的服务选择实质上是从大量具有相同功能的组合方案中选择满足 用户q o s 需求的服务组合方案，用户对组合服务的q o s 需求成了服务选择的约 束，这个问题在服务选择中具有普遍的代表意义，它具有以下特性： 1 ) 以满足用户的q o s 需求作为服务选择的出发点，用户的q o s 需求包括： 对单个服务的o o s 需求和对组合服务的o o s 需求，它们分别构成了服务选择的 局部约束和全局约束； 1 2 中山大学硕士论文基于遗传算法的q o s 驱动的w 曲服务选择研究 2 ) 服务的q o s 属性所包含的内容是不确定的，同时，每个用户对q o s 属 性的关注度是不同的： 3 ) 服务选择问题的规模会随着组合服务功能的扩展和候选服务数量的增 加无限扩大。 基于以上分析，可以总结出：q o s 驱动的服务选择实质上是在q o s 约束下 的服务组合优化问题，针对这种n p 难问题乜羽，解决的途径包含以下两个关键 的要素： ( 1 ) q o s 模型 q o s 作为w e b 服务选择的标准，它体现了用户对w e b 服务和w e b 服务组 合的满意度，同时也放映了用户对q o s 的个性化要求，即用户偏好。q o s 模型 实质上是服务质量评价模型，该模型对w e b 服务的q o s 属性进行抽象描述，并 提供了基于o o s 属性的评价方法，o o s 评价结果为服务选择提供选择依据。 目前，对w e b 服务评价模型的研究大部分是针对基本服务的q o s 评价，基 本服务的q o s 评价模型不适合全局优化的服务选择。除此外，现有的组合服务 q o s 模型仅仅定义了各种组合模型的q o s 计算方法，而没有对组合服务q o s 的聚集算法展开研究。本文第三章在基本服务q o s 评价模型的基础上，综合考 虑基本服务o o s 评价模型和服务组合的流程特点，建立组合服务的q o s 评价模 型，为q o s 驱动的服务选择提供服务组合q o s 的评价标准，并提出组合路径的 描述方法和组合服务q o s 的聚集算法。 ( 2 ) 服务选择方法 根据服务选择的技术基础，q o s 驱动的服务选择方法可以分为两类：基于 o o s 语义叫瑚1 ，基于q o s 属性计算乜鼠2 7 - 3 2 。基于q o s 语义的服务选择方法为 w e b 服务的q o s 属性提供了语义支持，但是无法基于单个w e b 服务的o o s 本 体选择服务质量最好的w e b 服务组合方案；而基于q o s 属性计算的服务选择方 法根据w e b 服务的q o s 值进行服务选择，能够在一定程度上保证w e b 组合服 务的服务质量。目前存在以下几类基于q o s 属性计算的服务选择算法： 1 ) 直接搜索 直接搜索穷尽算法遍历所有可能