孫朋姣，郭學(xué)俊，張鵬程

（河海大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，江蘇 南京211100）

0 引 言

Web服務(wù)技術(shù)高速發(fā)展，通過服務(wù)組合來滿足用戶需求已經(jīng)成為必然趨勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)上存在著大量功能和模型結(jié)構(gòu)相同而服務(wù)質(zhì)量各異的服務(wù)［1］，如何從中選取合適的服務(wù)組合成一個(gè)高質(zhì)量的大粒度服務(wù)，眾多學(xué)者對(duì)此做了不同深度的研究。主要有基于圖的算法［2－5］和遺傳算法［6］兩種。遺傳算法雖能解決全局最優(yōu)問題，但容易出現(xiàn)收斂性差和結(jié)果不穩(wěn)定的情況［7］?；趫D的Web服務(wù)組合方法，其模型簡(jiǎn)潔，能夠很好地處理多路徑選擇，運(yùn)行一次就能夠找到最優(yōu)組合，因而在實(shí)踐中被經(jīng)常采用［8］。

基于圖的Web服務(wù)組合方法將整個(gè)候選服務(wù)空間中的服務(wù)及服務(wù)之間的相互關(guān)系抽象為一個(gè)有向圖，構(gòu)造出一個(gè)基于圖的Web服務(wù)組合模型，然后利用圖算法求取最優(yōu)組合方案。應(yīng)用于服務(wù)組合的圖算法主要有動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、Dijkstra算法、Bellman－Ford算法、MCSP－K算法等。文獻(xiàn)［2］將Web服務(wù)組合的每個(gè)服務(wù)任務(wù)看成一個(gè)階段，將完成每個(gè)任務(wù)的候選服務(wù)看成有向圖的結(jié)點(diǎn)，將服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系抽象為有向圖的有向邊，將調(diào)用每個(gè)服務(wù)的成本作為權(quán)值，然后利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法求得起點(diǎn)到終點(diǎn)的最小總成本。由于每個(gè)階段只考慮到固定的服務(wù)任務(wù)，該方法只適合單一路徑的情況，而不適合用戶的多路徑選擇需求。文獻(xiàn) ［3］構(gòu)造的有向圖的結(jié)點(diǎn)集合由情景中出現(xiàn)的輸入和輸出動(dòng)作組成，邊的集合由從每個(gè)輸入動(dòng)作到輸出動(dòng)作的服務(wù)組成，權(quán)值為各服務(wù)的總QoS值，組合算法采用Dijkstra算法，由于每個(gè)服務(wù)的輸入和輸出信息都是基于特定情景的，方法實(shí)用性較差。文獻(xiàn) ［4］使用的是Bellman－Ford算法，它和Dijkstra算法相似，但服務(wù)的權(quán)值可以為負(fù)，可以解決服務(wù)間有負(fù)關(guān)聯(lián)的組合，但沒有考慮到用戶的約束條件。文獻(xiàn) ［5］中的MCSP－K算法能夠考慮到用戶的多QoS約束需求，算法采用的圖模型支持多路徑選擇。這些組合算法的時(shí)間復(fù)雜度在候選服務(wù)規(guī)模較少時(shí)還可以接受，當(dāng)候選服務(wù)規(guī)模持續(xù)增大，有向圖的點(diǎn)集、邊集也會(huì)呈指數(shù)增長(zhǎng)，影響了組合效率。為了提高組合效率，本文提出一種新的基于圖的Web服務(wù)組合方法Sky－MCSP－R，該方法將服務(wù)組合分為3個(gè)階段進(jìn)行，首先從候選服務(wù)空間中篩選出Skyline服務(wù)，接著用改進(jìn)的MCSP－K算法求得可行解，最后用Relax算法求取最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明此方法在保持較高優(yōu)化率的基礎(chǔ)上提高了組合效率，減少了無解現(xiàn)象。

1 基于圖的Web服務(wù)組合模型

一個(gè)滿足用戶需求的大粒度Web服務(wù)可由組成這個(gè)服務(wù)的各個(gè)任務(wù)所對(duì)應(yīng)小粒度Web服務(wù)組合而成。在互聯(lián)網(wǎng)上能完成一個(gè)特定任務(wù)的候選Web服務(wù)有很多，即它們的功能屬性相同。但功能屬性相同的服務(wù)的非功能屬性卻不相同，也即服務(wù)質(zhì)量 （QoS）不相同，常用的QoS屬性有時(shí)延、費(fèi)用、可靠性、信譽(yù)度、可用性、安全性等。

每個(gè)QoS屬性值qj＊（1≤j≤l）都可以歸一化［9］為一個(gè)在 ［0，1］區(qū)間內(nèi)的值qj，且質(zhì)量越高其值越大。假設(shè)有l(wèi)個(gè)QoS指標(biāo)，用戶規(guī)定其權(quán)值為wi，則單個(gè)Web服務(wù)si（1≤i≤n） 的綜合QoS值可以表示為

則包含n個(gè)任務(wù)的組合服務(wù)S的綜合QoS值可以線性化表示為

C＝ ｛C1，C2，…，Cm｝，1≤m≤l表示用戶的全局QoS約束集合，則

基于圖的Web服務(wù)組合方法把各個(gè)候選的Web服務(wù)抽象成有向圖的一個(gè)個(gè)結(jié)點(diǎn)，把服務(wù)之間的前驅(qū)后繼關(guān)系抽象成有向圖的有向邊。圖1就是這樣一有向無環(huán)圖（DAG），每個(gè)圓角矩形框代表一個(gè)候選服務(wù)類Si（i ≥ 1），這個(gè)服務(wù)類表示一個(gè)特定的服務(wù)任務(wù)，每個(gè)服務(wù)類所包含的候選服務(wù)用其中的橢圓形Vi（i≥1）表示，候選服務(wù)之間的有向邊表明了服務(wù)之間的前驅(qū)后繼關(guān)系。若Si和Si＋1之間存在一條有向邊，則表明完成任務(wù)Si后可選的任務(wù)是Si＋1。起點(diǎn)Vs終點(diǎn)Vd是兩個(gè)虛服務(wù)。

滿足QoS約束條件的服務(wù)組合問題可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)求得從起始點(diǎn)Vs到終止點(diǎn)Vd的最優(yōu)組合服務(wù)路徑問題，這條路徑經(jīng)式 （2）計(jì)算有較高的QoS值，并且滿足式 （3）所規(guī)定的約束條件。由于完成特定功能的組合服務(wù)有多組不同的服務(wù)任務(wù)可選，因此這個(gè)基于圖的Web服務(wù)組合模型可以很方便處理多路徑選擇。為了提高組合效率，本文提出的服務(wù)組合方法Sky－MCSP－R將減少模型的結(jié)點(diǎn)規(guī)模，在服務(wù)組合之前除去不可能出現(xiàn)在最優(yōu)組合路徑中的結(jié)點(diǎn)，然后采用引入了過約束機(jī)制的MCSP－K算法進(jìn)行服務(wù)組合，以產(chǎn)生盡可能多的可行解，最后運(yùn)用Relax算法求得最優(yōu)解。

圖1 基于圖的Web服務(wù)組合模型

2 Web服務(wù)組合方法Sky－MCSP－R

Sky－MCSP－R是一種基于圖的三階段 Web服務(wù)組合方法，第一階段對(duì)候選服務(wù)空間進(jìn)行Skyline，為每個(gè)服務(wù)類篩選出一部分高質(zhì)量候選服務(wù)，縮小DAG的結(jié)點(diǎn)規(guī)模。第二階段采用引入了過約束機(jī)制的MCSP－K算法進(jìn)行服務(wù)組合，得到可行解。第三階段對(duì)這些可行解運(yùn)用Relax算法求得最優(yōu)解。Sky－MCSP－R方法能夠在保持較高的優(yōu)化率的基礎(chǔ)上提高求解速度，減少無解現(xiàn)象。這依賴于各個(gè)階段算法的恰當(dāng)選取和良好圖模型的構(gòu)造。選擇圖1這樣支持多路徑選擇的組合模型，能保證候選服務(wù)空間經(jīng)過篩選仍維持一定的結(jié)點(diǎn)規(guī)模，使組合算法有足夠的服務(wù)可以挑選。

2.1 Skyline服務(wù)篩選

Skyline的概念最早來源于數(shù)據(jù)庫(kù)［10］，近些年來有學(xué)者將其用于 Web服務(wù)組合。文獻(xiàn) ［11，12］將Skyline方法貫穿于服務(wù)組合的整個(gè)過程，靈活性較差。文獻(xiàn) ［13，14］僅將Skyline方法用于服務(wù)篩選，服務(wù)組合可以根據(jù)需求采用不同的方法，因而有較強(qiáng)的靈活性。本文亦采用Skyline方法進(jìn)行服務(wù)篩選，被篩選出的服務(wù)稱為Skyline服務(wù)，定義如下。

定義1 Skyline服務(wù)：對(duì)于服務(wù)類Si中某一候選服務(wù)P，若不存在另一個(gè)候選服務(wù)Q能控制服務(wù)P（QP），即不存在另一個(gè)候選服務(wù)Q的所有QoS指標(biāo)都小于或等于服務(wù)P的，則稱服務(wù)P為服務(wù)類S的Skyline服務(wù)。

可以證明，非Skyline服務(wù)不可能出現(xiàn)在服務(wù)組合的最優(yōu)解中，而最優(yōu)的服務(wù)組合中的服務(wù)一定是Skyline服務(wù)［11］。文獻(xiàn) ［13，14］并沒有給出求取Skyline服務(wù)的具體算法，結(jié)合基于圖的Web服務(wù)組合方法的個(gè)性，本文設(shè)計(jì)Skyline算法如下：

Skyline（Si，V）｛

1.for each candidate service Vi∈Si｛

2.generate the graph node Vi；

3.if VjVi（i≥j）

4.delete Vi；

5.elseif ViVj

6.delete Vj；｝

7.｝

算法依次掃描服務(wù)類Si中的候選服務(wù)Vi并生成對(duì)應(yīng)的圖結(jié)點(diǎn)Vi（1～2行），如果Vi受它前面的某一候選服務(wù)Vj所控制，即Vi不是Si的Skyline服務(wù)，就將服務(wù)Vi對(duì)應(yīng)的圖結(jié)點(diǎn)Vi刪除 （3～4行）。如果Vi控制Vj，即Vj不是Si的Skyline服務(wù)，就刪除服務(wù)Vj對(duì)應(yīng)的結(jié)點(diǎn)Vj（5～6行）。這樣，剔除候選服務(wù)空間的非Skyline服務(wù)，就可以直接在優(yōu)質(zhì)候選服務(wù)的基礎(chǔ)上構(gòu)造基于圖的Web服務(wù)組合模型，進(jìn)而進(jìn)行服務(wù)組合。

2.2 MCSPi算法

為了滿足用戶的多QoS約束條件，支持多路徑選擇，本文選取MCSP－K算法進(jìn)行服務(wù)組合。經(jīng)過階段一的Skyline服務(wù)篩選，雖然服務(wù)組合的效率得以提高，但在某些情況下，會(huì)出現(xiàn)如文獻(xiàn) ［13］中提到的無解現(xiàn)象。這屬于過約束問題，Web服務(wù)組合中的過約束是指當(dāng)用戶的約束條件過多以致嚴(yán)苛導(dǎo)致在候選服務(wù)空間中找不到一組能夠滿足用戶需求的服務(wù)所產(chǎn)生的無解現(xiàn)象［15］。當(dāng)候選服務(wù)空間經(jīng)過Skyline進(jìn)一步縮小后，在多QoS約束條件下就更易發(fā)生過約束。為了解決這一問題，本文借鑒文獻(xiàn) ［15］的思想，引入一種過約束機(jī)制，將用戶的約束條件分為硬約束、軟約束。硬約束是選擇過程中必須要滿足的約束條件，是用戶給出的硬性QoS指標(biāo)，必須滿足式 （3）。軟約束反應(yīng)了用戶對(duì)服務(wù)組合一些指標(biāo)的期望，屬于可選約束條件，不一定要滿足式 （3），但是不滿足時(shí)會(huì)影響組合路徑的得分。但不同文獻(xiàn) ［15］的是，本文在運(yùn)行組合算法MCSPK的過程中只考慮硬約束條件，以提高組合效率。這樣就得到MCSP－K的改進(jìn)算法MCSPi，算法如下：

MCSPi（G＝ （V，E），Vs，Vd，Chard）｛

1.for each node Vi∈G，in topological order

2.for each node Vjlinked with Vi｛

3.Q（VS→Vj）＝Q（VS→Vi）＋Q（Vi→Vj）；

4.if Q（VS→Vj）satisfies Chard｛

5.add P（VS→Vj）to node Vj，and delete

paths which may not be the optimal；

6.if size（paths of Vj）＞K

7.keep the first Kpaths whose cost are

lower；｝

8.else

9.return；｝

10.｝

為了求出一條較高質(zhì)量組合路徑，每個(gè)結(jié)點(diǎn)都保留從源點(diǎn)Vs到它自身的滿足硬約束條件Chard的多條路徑 （4～5行），為了減少每個(gè)結(jié)點(diǎn)保留的路徑數(shù)，僅僅保留住代價(jià)最小也就是最有可能成為最優(yōu)解的前K條路徑 （6～7行），終點(diǎn)Vd中保留的路徑即求得的可行解。

2.3 Relax算法

Relax算法可以從MCSPi組合算法求取的可行解中求取最優(yōu)解。為了保證最優(yōu)解的性能，現(xiàn)要考慮軟約束條件Csoft。假設(shè)運(yùn)行MCSPi算法后在終點(diǎn)Vd中得到n條路徑，即階段二求得的可行解，現(xiàn)在就逐一考察這n條路徑，根據(jù)它們滿足軟約束條件個(gè)數(shù)的多少給予總質(zhì)量相應(yīng)的加分，即在式 （2）的基礎(chǔ)上加上不同的常數(shù)C′

那么最優(yōu)路徑就是Q（S）值最高的那條路徑，偽代碼如下：

Relax（Vd，Csoft）｛

1.for each path∈Vd｛

2.calculate the Q（S）value of the path using for

mular（4）；

3.return the highest Q（S）value path；｝

4.｝

3 實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本文提出的Sky－MCSP－R方法的效率和有效性，采用如表1所示的實(shí)驗(yàn)用例對(duì)Sky－MCSP－R方法和MCSP－K方法的組合效率和優(yōu)化率進(jìn)行比較測(cè)試。25個(gè)Test Case（實(shí)驗(yàn)用例）被分為5個(gè)Test group（實(shí)驗(yàn)組），平均每個(gè)實(shí)驗(yàn)組有5個(gè)實(shí)驗(yàn)用例，如實(shí)驗(yàn)組2的實(shí)驗(yàn)用例為6至10?？梢钥闯?，同一實(shí)驗(yàn)組實(shí)驗(yàn)用例的No.Candidates（候選服務(wù)數(shù)）相同，但No.Service Class（服務(wù)類數(shù)）不同，如實(shí)驗(yàn)組4的每個(gè)實(shí)驗(yàn)用例的候選服務(wù)數(shù)都為40，但服務(wù)類數(shù)從10到50不等。不同實(shí)驗(yàn)組實(shí)驗(yàn)用例的候選服務(wù)數(shù)不同，但可以有相同的服務(wù)類數(shù)，如實(shí)驗(yàn)組3的實(shí)驗(yàn)用例13和實(shí)驗(yàn)組5的實(shí)驗(yàn)用例23的候選服務(wù)數(shù)不同，但服務(wù)類數(shù)都為30。這樣用同一實(shí)驗(yàn)組的實(shí)驗(yàn)用例可以測(cè)試當(dāng)候選服務(wù)數(shù)不變時(shí)組合方法效率同服務(wù)類數(shù)目之間的關(guān)系。不同實(shí)驗(yàn)組的實(shí)驗(yàn)用例可以測(cè)試當(dāng)服務(wù)類數(shù)不變時(shí)組合方法效率同候選服務(wù)數(shù)目之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)采取的數(shù)據(jù)集由隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生，共選取5個(gè)QoS屬性，取值范圍都在 ［0，100］。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為奔騰2.13GHz，內(nèi)存2G，開發(fā)語言為Java。

表2 對(duì)比了Sky－MCSP－R方法和MCSP－K方法在25個(gè)測(cè)試用例上的優(yōu)化率，即最終所選服務(wù)組合的質(zhì)量與窮舉法求出的最優(yōu)解質(zhì)量的比率，反映了組合方法所選服務(wù)組合方案的性能。

從表2中不難看出，本文提出的Sky－MCSP－R方法的優(yōu)化率略低于 MCSP－K方法。Sky－MCSP－R方法能達(dá)到平均90%的優(yōu)化率，同MCSP－K算法平均91%的優(yōu)化率相比降低了1%。

表1 實(shí)驗(yàn)用例

表2 優(yōu)化率 （%）

圖2 和圖3展示了Sky－MCSP－R方法和 MCSP－K方法在實(shí)驗(yàn)用例上的運(yùn)行時(shí)間比。用戶的約束條件為2個(gè)，沒有軟約束條件?？梢钥闯觯谒械那闆r下，時(shí)間比都小于1，說明Sky－MCSP－R方法的運(yùn)行時(shí)間小于 MCSP－K方法，Sky－MCSP－R方法具有較高的時(shí)間效率。因?yàn)槭聦?shí)上平均每個(gè)服務(wù)類可以篩選出80%的Skyline服務(wù)，淘汰掉20%的候選服務(wù)，搜索效率得以提高。圖2展示了對(duì)同一實(shí)驗(yàn)組實(shí)驗(yàn)用例的測(cè)試情況，能看到當(dāng)候選服務(wù)數(shù)不變時(shí)組合方法效率的提升隨服務(wù)類數(shù)的增加而增加，當(dāng)服務(wù)類數(shù)較少時(shí)，效率的提升還有限，隨著服務(wù)類數(shù)的增多，效果就非常明顯了，最理想時(shí)Sky－MCSP－R的運(yùn)行時(shí)間還不到MCSP－K的30% （Test Case＝20）。圖3展示了不同實(shí)驗(yàn)組實(shí)驗(yàn)用例的測(cè)試情況，能看到當(dāng)服務(wù)類數(shù)不變時(shí)組合方法效率的提升隨候選服務(wù)數(shù)的增加而增加，但這不是必然的，有時(shí)效率的提升也會(huì)隨候選服務(wù)數(shù)的增加而減少（對(duì)比Test Case＝9和Test Case＝14），這是因?yàn)殡S著候選服務(wù)數(shù)的增加，計(jì)算Skyline服務(wù)的時(shí)間開銷也在增加。所以，增加服務(wù)類的數(shù)目比增加候選服務(wù)的數(shù)目更能促進(jìn)Sky－MCSP－R方法效率的提升。但不論哪種情況，Sky－MCSP－R方法較之MCSP－K方法在時(shí)間效率上的優(yōu)越性都是很明顯的，雖然Sky－MCSP－R方法的優(yōu)化率不如 MCSP－K方法，但以降低1%的優(yōu)化率換取大幅度提高的時(shí)間效率，這顯然是值得的。

此外，當(dāng)約束條件為2個(gè)時(shí)，兩種方法都未發(fā)生無解現(xiàn)象。將約束條件增為5個(gè)，用MCSP－K方法求解時(shí)，25個(gè)實(shí)驗(yàn)用例中有5個(gè)無解。而用Sky－MCSP－R方法求解時(shí)，因?yàn)閷?個(gè)約束條件轉(zhuǎn)化為2個(gè) “硬條件”和3個(gè) “軟條件”，并未出現(xiàn)過約束，無解現(xiàn)象降低。

4 結(jié)束語

基于QoS的Web服務(wù)組合優(yōu)化問題是目前Web服務(wù)技術(shù)研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題［16］。本文提出一種基于圖的三階段服務(wù)組合方法Sky－MCSP－R。該方法可以從候選服務(wù)空間中篩選出80%的高質(zhì)量Skyline服務(wù)，縮小圖算法的結(jié)點(diǎn)規(guī)模。然后運(yùn)行MCSPi算法進(jìn)行服務(wù)組合，盡可能找到滿足用戶需求的服務(wù)組合，提高了出解率。最后運(yùn)行Relax算法求得最優(yōu)解。Sky－MCSP－R方法有效解決了滿足用戶多QoS約束條件的Web服務(wù)組合優(yōu)化問題，在時(shí)間效率和優(yōu)化率之間獲取平衡。

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