刁海倫

摘要：環(huán)繞智能是未來(lái)智能社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)之一，各類電子商務(wù)的服務(wù)組合問(wèn)題也隨之產(chǎn)生。本文簡(jiǎn)單介紹了電子商務(wù)中此類問(wèn)題的解決方法。

關(guān)鍵詞：環(huán)繞智能；組合服務(wù)；雙目標(biāo)優(yōu)化

一、環(huán)繞智能

環(huán)繞智能（Ambient Intelligence，AmI）是2001年由歐洲信息社會(huì)咨詢組ISTAG提出的一種基于局域網(wǎng)絡(luò)與嵌入式智能模塊的電子環(huán)境，對(duì)用戶的行為和上下文進(jìn)行觸發(fā)式預(yù)測(cè)與決策，做出人類思維類似的反映，及時(shí)提供用戶所需的服務(wù)。傳統(tǒng)的電子設(shè)備的交互方式是指在某一環(huán)境當(dāng)中的所有的電子設(shè)備都是傳統(tǒng)功能型設(shè)備，缺少感應(yīng)行為的智能化模塊，也缺少連通各類電器的主控網(wǎng)絡(luò)，用戶的日常操作都是通過(guò)手動(dòng)完成，而非由主控網(wǎng)絡(luò)的智能化系統(tǒng)來(lái)管理與安排。這一全新的概念不僅需要先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，也需要配套完善的、多功能的智能感知系統(tǒng)。

個(gè)人的環(huán)繞智能系統(tǒng)將會(huì)在未來(lái)同其他各類智能系統(tǒng)相互整合，用戶可以參與到更大范圍內(nèi)的智能體驗(yàn)，相應(yīng)地，各類企業(yè)作為服務(wù)的提供者將會(huì)通過(guò)Web服務(wù)的形式發(fā)布。屆時(shí)，由于感知系統(tǒng)的并發(fā)性以及各類用戶需求的并發(fā)性，對(duì)組合服務(wù)的及時(shí)性和可用性提出了更高要求。此外，用戶也將期望能有更多的服務(wù)種類以及更好的服務(wù)質(zhì)量。顯然，當(dāng)前的環(huán)繞智能系統(tǒng)并不能滿足上述情況下的服務(wù)組合需求，因此環(huán)繞智能環(huán)境下的Web服務(wù)組合（Web Service Composition，WSC）是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。

隨著Web服務(wù)增多，同類型的Web服務(wù)必將大量產(chǎn)生，又由于不同提供商對(duì)于各類服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一，相應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service， QoS）也將出現(xiàn)不一致，此外，為了滿足用戶具有個(gè)性化的需求，必須同時(shí)考慮到當(dāng)前用戶的個(gè)人服務(wù)偏好，因此Web服務(wù)組合需要通過(guò)QoS作為決策指標(biāo)，并根據(jù)用戶的偏好規(guī)則，對(duì)組合服務(wù)進(jìn)行更正，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的服務(wù)組合。面向服務(wù)計(jì)算（Service-Oriented Computing，SOC）作為Web服務(wù)的技術(shù)基礎(chǔ)，是一種低耦合的開放式服務(wù)交互方式，優(yōu)點(diǎn)是將具體服務(wù)作為抽象服務(wù)，可以按照服務(wù)描述對(duì)其Qos進(jìn)行獲取并且計(jì)算，從而為組合服務(wù)的優(yōu)化打下了基礎(chǔ)。

二、Web服務(wù)組合的多目標(biāo)優(yōu)化模型

服務(wù)組合是指通過(guò)對(duì)不同功能的服務(wù)進(jìn)行編排，從而構(gòu)成了可以提供給用戶的服務(wù)鏈。環(huán)繞智能的服務(wù)組合就是對(duì)現(xiàn)有的智能環(huán)境中的各類智能設(shè)備進(jìn)行優(yōu)選，并形成一組完整的服務(wù)鏈以滿足參與者的服務(wù)需求。當(dāng)服務(wù)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了一組滿足用戶需求的同類服務(wù)時(shí)，需要通過(guò)QoS進(jìn)行目標(biāo)規(guī)劃。

由于用戶的個(gè)人偏好不同，同一種服務(wù)鏈對(duì)于處于不同的時(shí)間段和不同狀態(tài)的用戶來(lái)說(shuō)，也存在著滿意度上和需求上的不同，因此環(huán)繞智能環(huán)境下的服務(wù)組合需要對(duì)通過(guò)了解用戶的個(gè)性化需求，通過(guò)基于多目標(biāo)的推薦流程，計(jì)劃出整套服務(wù)鏈條，并能夠及時(shí)地提供給用戶。

組合服務(wù)可定義為集合CS={S1，S2，…，Si…，Sm}，i=1，…，m，其中每一個(gè)抽象服務(wù)Si代表一類服務(wù)功能，Si={si1，si2，…，sij…，sin是具體提供的候選服務(wù)，代表第i個(gè)抽象服務(wù)中的第j個(gè)候選服務(wù)，并由環(huán)繞智能環(huán)境下的各類設(shè)備所提供。假定各類抽象服務(wù)都具有q個(gè)服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)，則服務(wù)質(zhì)量

q代表第i個(gè)抽象服務(wù)中的第j個(gè)候選服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量，其中Qi j k 代表第i個(gè)抽象服務(wù)中的第j個(gè)候選服務(wù)在第k個(gè)指標(biāo)上的質(zhì)量評(píng)價(jià)。多個(gè)候選服務(wù)的QoS屬性向量構(gòu)成一個(gè)m*n的服務(wù)決策矩陣D=Qij，其中Qij表示第i個(gè)服務(wù)的第j個(gè)屬性取值。

QoS大致可分類兩類，即成本型QoS和效益型QoS。成本型QoS（Cost QoS，CQ）具體包括響應(yīng)時(shí)間（Time，T）、服務(wù)費(fèi)用（Expense，E）；效益型QoS（Benefit Qos，BQ）具體包括可用性（Availability，A）、可靠性（Reliability，R）和信譽(yù)（Reputation，RP），可以將QoS替換為上述屬性，例如T（si j ）表示第i類的第j個(gè)具體服務(wù)的時(shí)間QoS。

此外，用戶對(duì)于這兩類Qos也有要求，即存在一組關(guān)于成本和效益的約束條件。因而，環(huán)繞智能系統(tǒng)中的服務(wù)組合所要解決的雙目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題就是最小化成本型QoS并且最大化效益型QoS的有約束的雙目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題。本文假設(shè)服務(wù)鏈總體目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)蘊(yùn)含了每一類服務(wù)目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)，因此，模型將對(duì)每一類服務(wù)進(jìn)行雙目標(biāo)最優(yōu)求解，將全部的最優(yōu)所得解作為服務(wù)組合。

目前雙目標(biāo)規(guī)劃的算法主要依靠遺傳算法等。本文通過(guò)目標(biāo)線性加權(quán)和法建立了雙目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型，并采用具有精英保留策略的小生境遺傳算法NSGA-II對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解，得出兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的帕累托前沿（Pareto Front），對(duì)應(yīng)的點(diǎn)集即為帕累托非劣解解集，并且選取兩者同時(shí)最優(yōu)的一個(gè)解作為組合服務(wù)的服務(wù)鏈。

三、雙目標(biāo)推薦算法描述

雙目標(biāo)問(wèn)題的解通常不是所有目標(biāo)函數(shù)的共同最優(yōu)解，而是Pareto解，即非劣解，各個(gè)目標(biāo)函數(shù)值無(wú)法同時(shí)達(dá)到最優(yōu)。通常求解雙目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的方法包括主要目標(biāo)法、權(quán)重法、線性加權(quán)和法、理想點(diǎn)法以及功效系數(shù)法，本文為了加農(nóng)啊喲說(shuō)明組合服務(wù)的目標(biāo)函數(shù)，便于用遺傳算法加以求加，采用了權(quán)重法對(duì)兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)中的各屬性目標(biāo)加以整合，并通過(guò)線性加權(quán)和法對(duì)兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)加以整合。

由于環(huán)繞智能的服務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)際獲取，本文采用隨機(jī)數(shù)據(jù)為Web服務(wù)提供參照，并從40個(gè)具體服務(wù)中進(jìn)行服務(wù)組合，即假設(shè)一個(gè)組合服務(wù)是由8類抽象服務(wù)順序組成，每一類抽象服務(wù)包含5個(gè)候選服務(wù)。

在雙目標(biāo)決策問(wèn)題中，由于各個(gè)目標(biāo)的量綱不同，此外目標(biāo)函數(shù)的最值要求不一致，需要對(duì)服務(wù)的各個(gè)屬性進(jìn)行歸一化處理，將目標(biāo)值無(wú)量綱化，用線性加權(quán)和法計(jì)算新的目標(biāo)函數(shù)值并進(jìn)行比較，方法如下：

四、實(shí)驗(yàn)介紹

為了使遺傳算法能夠?qū)M合服務(wù)的信息，本文采用NSGA-II遺傳算法中的染色體編碼方式，采用整數(shù)編碼。基因中，前40位代表8個(gè)具體服務(wù)的五個(gè)質(zhì)量屬性，第41位到第42位代表目標(biāo)函數(shù)值，第43位代表Pareto前沿的序號(hào)，第44位則表示該染色體所代表的個(gè)體所在的Pareto前沿集合中的擁擠距離（Crowding Distance，CD），如下所示：

為了快速計(jì)算適合用戶偏好的服務(wù)組合，遺傳算法采用種群是為100，進(jìn)化代數(shù)為100，交叉概率為0.5，變異概率為0.09的參數(shù)配置，并隨機(jī)選擇初始種群。

實(shí)驗(yàn)表明，通過(guò)NSGA-II算法能夠較好解決環(huán)繞智能下電子商務(wù)的服務(wù)組合問(wèn)題。

五、結(jié)束語(yǔ)

電子撒謊那個(gè)屋領(lǐng)域的快速發(fā)展也帶來(lái)了各類資配置問(wèn)題的產(chǎn)生，本文介紹了雙目標(biāo)推薦，并大致介紹了如何使用改進(jìn)遺傳算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行解決的方法，希望將來(lái)的研究能夠更加具體和完善。（作者單位：天津師范大學(xué)管理學(xué)院）

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