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        任務(wù)求解驅(qū)動(dòng)的Web服務(wù)優(yōu)選模型

        2012-06-08 08:40:28范寶亮黃孝鵬
        雷達(dá)與對(duì)抗 2012年4期
        關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)服務(wù)

        范寶亮,黃孝鵬

        (1.91404 部隊(duì),河北 秦皇島 066000;2.中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所,南京 210003)

        0 引言

        在決策(使命)任務(wù)求解過程中,當(dāng)某一子任務(wù)提出的服務(wù)請(qǐng)求與服務(wù)庫中所提供的服務(wù)相匹配時(shí),會(huì)遇到有若干具有類似功能描述的Web服務(wù)均基本滿足要求,并且這些服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service、QoS)評(píng)價(jià)體系(價(jià)格、響應(yīng)時(shí)間、可靠性、信譽(yù)度等)中的某些參數(shù)(如可靠性、信譽(yù)度等)不能準(zhǔn)確地用數(shù)字量化,即信息的不完備性和不確定性使其具有“灰”特征。在此情形下,如何參照服務(wù)的理想(最佳、滿意)狀態(tài)對(duì)服務(wù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度排序,然后快速優(yōu)選和調(diào)用滿意的服務(wù),這對(duì)于決策任務(wù)快速求解具有實(shí)踐意義。

        灰色關(guān)聯(lián)分析彌補(bǔ)了采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行系統(tǒng)分析所導(dǎo)致的缺憾,對(duì)樣本量的多少和樣本有無規(guī)律都同樣適用,而通常采用簡(jiǎn)單算術(shù)平均法來確定權(quán)重的傳統(tǒng)灰關(guān)聯(lián)模型會(huì)在一定程度上造成計(jì)算結(jié)果與實(shí)際的誤差偏大。綜合考慮問題的結(jié)構(gòu)特征、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征等因素,利用灰關(guān)聯(lián)分析和熵值法的組合模型對(duì)服務(wù)進(jìn)行優(yōu)選。該優(yōu)選模型更接近于實(shí)際問題的結(jié)構(gòu)特征,方法選取較為合適,為決策任務(wù)快速求解的服務(wù)優(yōu)選策略提供了一種綜合性的、易操作的管理定量方法。

        1 相關(guān)知識(shí)

        1.1 Web服務(wù)的形式化描述

        Web服務(wù)(Web Service)可形式化描述如下:WSi={Id,Name,F(xiàn)unction,Inputs,Outputs,QoS}其中Id,Name,F(xiàn)unction,Inputs,Outputs,QoS分別表示表示服務(wù)的標(biāo)識(shí)符、名稱、功能描述、輸入、輸出、服務(wù)質(zhì)量。

        根據(jù)屬性設(shè)置的完備性、可鑒別性、獨(dú)立性、客觀性、可測(cè)性等原則,可將QoS 形式化描述為

        這里,選取屬性Q1,Q2,Q3,Q4分別表示服務(wù)的價(jià)格(Price)、響應(yīng)時(shí)間(Time)、可靠性(Reliability)、信譽(yù)度(Reputation)等,其中Price 表示服務(wù)執(zhí)行一次所需費(fèi)用;Time 表示響應(yīng)時(shí)間,即服務(wù)響應(yīng)一次請(qǐng)求所需時(shí)間;Reliability 表示可靠性,即服務(wù)調(diào)用成功且返回正確結(jié)果的次數(shù)與服務(wù)總的執(zhí)行次數(shù)之比;Reputation表示信譽(yù)度,用來衡量用戶對(duì)服務(wù)的評(píng)價(jià)指標(biāo),可根據(jù)具體服務(wù)的實(shí)際運(yùn)行情況給出相關(guān)屬性值。

        1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

        灰色系統(tǒng)法是基于灰色系統(tǒng)理論的一種新的建模方法,主要用于概率統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)無法解決的“小樣本、貧信息、不確定性”系統(tǒng)建模[1]?;疑P(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)序列幾何形狀的相似程度來判斷其聯(lián)系是否緊密。曲線越接近,相應(yīng)序列之間關(guān)聯(lián)度就越大,反之就越?。?]?;疑P(guān)聯(lián)分析方法計(jì)算量小,十分方便,更不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況。

        目前,灰關(guān)聯(lián)分析的實(shí)踐應(yīng)用主要體現(xiàn)在宏觀經(jīng)濟(jì)管理、企業(yè)管理、農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理、巖土工程、作戰(zhàn)指揮等領(lǐng)域的預(yù)測(cè)和決策,但應(yīng)用于Web服務(wù)的分析與研究還很鮮見。

        1.3 熵值法及其改進(jìn)

        科學(xué)、合理地確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果具有重要意義。權(quán)重的確定方法有主觀賦權(quán)法(專家評(píng)判法、點(diǎn)估計(jì)法、判斷矩陣法等)、客觀賦權(quán)法(熵值法、形心法、線性規(guī)劃法和離差最大化法等)、組合賦權(quán)法(方差最大化賦權(quán)法、最佳協(xié)調(diào)賦權(quán)法等)、交互式賦權(quán)法(基于方案達(dá)成度和綜合度的交互式賦權(quán)法等)等類型[3]。這些賦權(quán)法在多屬性決策中被廣泛使用。

        信息熵概念的提出源于1948年,美國(guó)的通信工程師Shannon 在研究信息傳輸過程中的不確定性問題時(shí)將信息定義為不確定性的減少,并通過信息熵來度量不確定性[4]。在信息論中,信息熵是系統(tǒng)無序程度的度量,信息量是系統(tǒng)有序程度的度量,兩者絕對(duì)值相等,符號(hào)相反。某項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值變異程度越大,信息熵越小,該指標(biāo)提供的信息量越大,該指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)越大;反之,某項(xiàng)指標(biāo)的變異程度越小,信息熵越大,該指標(biāo)提供的信息量越小,該指標(biāo)的權(quán)重也越?。?]。

        熵值法通過獲取服務(wù)的QoS 屬性信息效用(屬性)值來映射權(quán)重,比較符合服務(wù)的決策功能體現(xiàn),可使權(quán)重更客觀、更符合實(shí)際。

        (1)傳統(tǒng)的熵值法計(jì)算

        傳統(tǒng)的熵值法通常采用下面方法計(jì)算[6]。設(shè)定第j 項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)對(duì)象的參數(shù)值xij的比重:

        為使lnpij有意義,一般需假定當(dāng)pij=0時(shí)pijlnpij=0,但當(dāng)pij=1時(shí)也有pijlnpij=0。這顯然不切合實(shí)際,與熵的含義相悖,故需對(duì)pij重新加以修正。

        因此,需要對(duì)該項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)用標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行變換:

        (2)計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej

        其中ej∈[0,1]。

        (3)計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)gj

        其中,gj越大,指標(biāo)越重要。

        (4)確定權(quán)重wj

        2 計(jì)算步驟

        若干具有類似功能的服務(wù)優(yōu)選問題結(jié)構(gòu)特征與灰關(guān)聯(lián)和熵值法的組合模型特征較吻合,故可用來進(jìn)行服務(wù)優(yōu)選,其具體步驟如下:

        (1)確定指標(biāo)

        針對(duì)服務(wù)優(yōu)選,選取服務(wù)的價(jià)格、響應(yīng)時(shí)間、可靠性、信譽(yù)度等QoS 屬性作為影響服務(wù)優(yōu)選的指標(biāo)。

        (2)獲取參數(shù)

        在QoS的屬性值中,價(jià)格是由服務(wù)商提供;響應(yīng)時(shí)間是由系統(tǒng)自測(cè);可靠性是由服務(wù)提供商根據(jù)以往服務(wù)的調(diào)用情況統(tǒng)計(jì)得出;而信譽(yù)度是通過用戶評(píng)價(jià)得出的語言值定性信息{極好、非常好、很好、較好、好、一般、差、較差、很差、非常差、無},可分別將其量化為{10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}。

        (3)求各序列的像

        根據(jù)指標(biāo)與數(shù)據(jù)特征,選取相應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)算子D,令

        (4)求差序列

        (5)求兩極最大差與最小差

        (6)求關(guān)聯(lián)系數(shù)

        其中ξ∈(0,1)。

        (7)計(jì)算關(guān)聯(lián)度

        計(jì)算流程如圖1所示。

        3 實(shí) 例

        針對(duì)某一決策子任務(wù)求解,選取具有類似功能的服務(wù)序列WSi={WSi0,WSi1,WSi2,WSi3,WSi4,WSi5,WSi6},其中服務(wù)WSi0為服務(wù)優(yōu)選指標(biāo)(參數(shù))的最理想(最佳、最滿意)狀態(tài),故選取為參照序列。計(jì)算其他服務(wù)與WSi0的關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度越高,說明其越貼近于最佳服務(wù)狀態(tài)。

        圖1 計(jì)算流程

        針對(duì)原始數(shù)據(jù)信息(見表1),結(jié)合公式(5)~(8)可分別計(jì)算得到均值像、差序列、兩級(jí)最大差及最小差、關(guān)聯(lián)系數(shù)及熵值等結(jié)果。運(yùn)用公式(9),計(jì)算得到服務(wù)的灰關(guān)聯(lián)度排序如表2所示。

        表1 原始數(shù)據(jù)信息表

        表2 灰關(guān)聯(lián)度計(jì)算

        根據(jù)表2,灰關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果顯示:γ06?γ04?γ05?γ02?γ03?γ01,表明服務(wù)WSi0,WSi1,WSi2,WSi3,WSi4,WSi5,WSi6與最佳狀態(tài)WSi0的關(guān)聯(lián)度排序是:

        WSi6?WSi4?WSi5?WSi2?WSi3?WSi1

        因此,選取和調(diào)用WSi6進(jìn)行決策子任務(wù)求解,同時(shí)WSi4?WSi5?WSi2?WSi3?WSi1也是該決策子任務(wù)對(duì)應(yīng)的備選服務(wù)排序。

        此組合模型對(duì)于服務(wù)優(yōu)選是可擴(kuò)展的。服務(wù)QoS體系中的屬性選取可根據(jù)各被評(píng)服務(wù)的不同而加以調(diào)整,要具有靈活性,以提高服務(wù)優(yōu)選的針對(duì)性、質(zhì)量與可信度;可推廣應(yīng)用到Web服務(wù)組合的優(yōu)選,辨識(shí)出不同服務(wù)提供者所提供的類似功能組合的差異,以提高服務(wù)調(diào)用效率,更有效地進(jìn)行決策任務(wù)快速求解。

        4 結(jié)束語

        以任務(wù)求解為驅(qū)動(dòng),參照服務(wù)的最佳狀態(tài),運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)分析和熵值法的組合模型對(duì)服務(wù)進(jìn)行優(yōu)選,為決策任務(wù)快速求解提供了有效的方法支撐。其特點(diǎn)體現(xiàn)在:

        (1)使用灰關(guān)聯(lián)分析研究服務(wù)的優(yōu)選問題,其結(jié)果比通常單純采用硬性指標(biāo)更為合理。

        (2)采用熵值法來確定指標(biāo)權(quán)重,比通常采用的專家評(píng)價(jià)法更為客觀,避免了主觀效用的影響。值得注意的是,本文探討的權(quán)重與指標(biāo)本身的重要性無關(guān)。

        (3)此優(yōu)選模型可提升服務(wù)調(diào)用的效率,更有效地進(jìn)行決策任務(wù)快速求解。

        [1]劉興堂,梁炳成,劉力,何廣軍,等.復(fù)雜系統(tǒng)建模理論、方法與技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2008.

        [2]劉思峰,黨耀國(guó),方志耕,謝乃明,等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].5 版.北京:科學(xué)出版社,2010.

        [3]徐澤水.不確定多屬性決策方法及應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2004.

        [4]Shannon C E.A Mathematical Theory of Communication[J].Bell System Tech,1948(27):623-656.

        [5]Thomas M C,Thomas J A.信息論基礎(chǔ)[M].阮吉壽,張華譯.2版.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2008.

        [6]黃孝鵬,李德強(qiáng).基于灰色關(guān)聯(lián)理論和熵權(quán)法的企業(yè)人力資源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].價(jià)值工程,2009(4):120-123.

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