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        面向端用戶的服務(wù)組合廣義決策邏輯模型

        2023-08-09 06:39:06周麗雯
        關(guān)鍵詞:服務(wù)

        摘 要:服務(wù)組合中端用戶的需求較為模糊,其與服務(wù)組合之間的精準(zhǔn)性要求存在不可調(diào)和的矛盾。文章以傳統(tǒng)的 Web 服務(wù)模型為基礎(chǔ),構(gòu)建面向端用戶的服務(wù)組合廣義決策邏輯模型,并通過(guò)離散布谷烏算法求解模型,獲取最佳 Web 服務(wù)組合方案,從而為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)

        關(guān)鍵詞:Web 服務(wù);廣義決策邏輯多屬性模型:離散布谷鳥(niǎo)算法

        中圖法分類號(hào):TP181文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        1 引言

        當(dāng)前大部分語(yǔ)義服務(wù)匹配工作均有望實(shí)現(xiàn)服務(wù)選擇及調(diào)用的自動(dòng)化,其通常是以web 相關(guān)服務(wù)為基礎(chǔ)。當(dāng)前多數(shù)工作只是利用服務(wù)語(yǔ)義及句法的信息,實(shí)現(xiàn)服務(wù)的分類與聚類。研究信息粒度對(duì)服務(wù)組合的影響,以端用戶的角度為切入,其需求具有模糊性,但與此同時(shí)又限定了業(yè)務(wù)邏輯與操作的精準(zhǔn)程度與嚴(yán)格程度。端用戶是指不必具備信息技術(shù)專業(yè)知識(shí),只想為其網(wǎng)站、公司或?qū)W校的潛在客戶提供一些增值服務(wù)的用戶,或者僅僅是為他們自己提供增值服務(wù)的用戶。本文提出一個(gè)Web 服務(wù)組合半自動(dòng)模式的集成模型,并采用粒度計(jì)算的信息處理方法來(lái)建立形式化的服務(wù)組合模型。

        2 服務(wù)組合模型

        2.1 系統(tǒng)模型

        2.1.1 傳統(tǒng)的Web 服務(wù)模型

        Web 服務(wù)的核心思想表示通過(guò)一組使用網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)組合形成的未來(lái)應(yīng)用,僅需2 個(gè)相同的服務(wù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)及方法對(duì)自身進(jìn)行表達(dá)。除此之外,其他均為服務(wù),其可以發(fā)布一個(gè)API ( Application ProgrammingInterface)為網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的其他服務(wù)提供應(yīng)用,且對(duì)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)予以封裝[1~4] 。

        Web 服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1。

        通過(guò)圖1 可以得知,Web 服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)中共有3 個(gè)角色,具體如下。(1)服務(wù)提供者,其是Web 服務(wù)的實(shí)際執(zhí)行者,主要功能是向服務(wù)代理發(fā)布自身提供的Web 服務(wù),并響應(yīng)應(yīng)用自身服務(wù)的請(qǐng)求;(2)服務(wù)代理,其主要作用為注冊(cè)與對(duì)外發(fā)布Web 服務(wù),同時(shí)還可以分類、檢索完成注冊(cè)的服務(wù);(3)服務(wù)請(qǐng)求者,通過(guò)服務(wù)提供者的服務(wù)查找功能獲取對(duì)應(yīng)服務(wù)信息,并調(diào)用其提供的其他服務(wù)。

        3 個(gè)角色之間可展開(kāi)的工作包括:(1)令服務(wù)提供者向服務(wù)代理注冊(cè)并提供Web 服務(wù)的功能訪問(wèn)接口;(2)令服務(wù)請(qǐng)求者能夠通過(guò)服務(wù)代理檢索獲取所需服務(wù);(3)令服務(wù)請(qǐng)求者可以調(diào)用服務(wù)提供者所提供的服務(wù)。

        上述操作展開(kāi)的第一步是對(duì)服務(wù)展開(kāi)描述,即通過(guò)Web 服務(wù)描述語(yǔ)言( Web Service DescriptionLanguage,WSDL)對(duì)Web 服務(wù)的功能、地址信息等進(jìn)行描述,該描述語(yǔ)言可通過(guò)人工與機(jī)器完成閱讀。

        整體過(guò)程需要遵循UDDI(Universal Description,Discovery And Integration),其是以Web 服務(wù)為基礎(chǔ)信息注冊(cè)中心的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,能夠支持組織、搜索服務(wù)[5~8]。

        2.1.2 基于QoS 的Web 服務(wù)動(dòng)態(tài)組合模型

        在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,可能存在一個(gè)應(yīng)用調(diào)用多個(gè)Web 服務(wù)或一個(gè)Web 服務(wù)集成多個(gè)Web 服務(wù)等現(xiàn)象,即基于組合現(xiàn)有Web 服務(wù)形成新的Web 服務(wù)。若一服務(wù)中具有對(duì)多個(gè)Web 服務(wù)的調(diào)用,則對(duì)應(yīng)各Web 服務(wù)的調(diào)用,服務(wù)請(qǐng)求者均需分別展開(kāi)查找與調(diào)用。因此服務(wù)請(qǐng)求者需掌握各Web 服務(wù)的訪問(wèn)信息。依次調(diào)用時(shí),若其中某一Web 服務(wù)發(fā)生問(wèn)題,則服務(wù)請(qǐng)求者需重新查找能夠替代其的Web 服務(wù),若頻繁調(diào)用失敗將導(dǎo)致結(jié)果如下:

        (1)所有查找替換服務(wù)的操作均需服務(wù)請(qǐng)求者與服務(wù)代理通信,從而降低系統(tǒng)性能;

        (2)調(diào)用失敗其中某一Web 服務(wù)將會(huì)令總體Web 服務(wù)調(diào)用失敗,由于服務(wù)請(qǐng)求者不能實(shí)現(xiàn)調(diào)用結(jié)果上下文的有效儲(chǔ)存,導(dǎo)致服務(wù)請(qǐng)求者效率差;

        (3)服務(wù)請(qǐng)求者在查找替換服務(wù)時(shí),服務(wù)代理不能實(shí)現(xiàn)查找結(jié)果上下文的有效儲(chǔ)存,導(dǎo)致服務(wù)代理查找效果不太理想;

        (4)服務(wù)請(qǐng)求者只能調(diào)用部分服務(wù),在涵蓋多個(gè)Web 調(diào)用的服務(wù)內(nèi),服務(wù)請(qǐng)求者無(wú)法按照現(xiàn)有服務(wù)信息,安排并優(yōu)化服務(wù)調(diào)用次序。

        此外,傳統(tǒng)的Web 服務(wù)模型使用的WSDL 僅針對(duì)服務(wù)進(jìn)行了語(yǔ)法說(shuō)明,缺乏語(yǔ)義和服務(wù)質(zhì)量的規(guī)范,導(dǎo)致服務(wù)調(diào)用的重心轉(zhuǎn)移至功能??傮w模型均未實(shí)現(xiàn)Web 服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間、安全性以及可訪問(wèn)性等QoS非功能因素的衡量,從而限制服務(wù)的推廣與提升。

        2.2 廣義決策邏輯多屬性模型

        針對(duì)上述基于QoS 的Web 服務(wù)組合問(wèn)題,提出對(duì)應(yīng)廣義決策邏輯多屬性模型為:

        MADM =(SCP,Q,W,D) (1)

        其中,SCP ={SCP1,SCP2,…,SCPn }表示n 個(gè)待選服務(wù)組合構(gòu)建的備選方案集,Q = 〈Q1,Q2,…,Q5 〉表示組合的五維QoS 屬性向量,Q1 ~ Q5 分別對(duì)應(yīng)價(jià)格、響應(yīng)時(shí)間、可靠性、可用性以及信譽(yù);W = 〈w1,w2,…,w5〉T 為屬性權(quán)重向量,wj 表示第j 維屬性的權(quán)重,D =[dij ]n×5為決策矩陣,元素dij為第i 個(gè)服務(wù)組合在第j 維屬性上的值。

        基于QoS 的Web 服務(wù)組合目標(biāo)為按照所有方案的聚合QoS 屬性值,根據(jù)多屬性決策方法CRM 法排列SCP 內(nèi)全部備選方案,挑選出N(N≤n)個(gè)最佳方案或一個(gè)最佳方案SCP′。CRM 法的主旨為:挑選的方案需要盡力接近正理想點(diǎn),并盡力遠(yuǎn)離負(fù)理想點(diǎn)。其主要流程如下。

        Step 1 標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣建立。為消除差異QoS屬性量綱及取值范圍導(dǎo)致的屬性不可公度性,應(yīng)采用線性標(biāo)準(zhǔn)化法規(guī)范處理D 中dij至可比較區(qū)域內(nèi),該方法可表示為:

        其中,折中系數(shù)ε∈[0,1],表示決策者對(duì)決策方案與正理想點(diǎn)之間距離的偏好程度,二者呈正相關(guān)關(guān)系。Step 7 按照所有方案的ζ (SCPi ) 進(jìn)行降序排列,最佳方案SCP′需符合:

        2.3 基于QoS 的Web 服務(wù)組合優(yōu)化

        利用離散布谷鳥(niǎo)搜索算法求解廣義決策邏輯多屬性模型,以獲取最佳的Web 服務(wù)組合方案。離散型布谷鳥(niǎo)算法的計(jì)算公式為:

        2.4 初始種群與編碼解碼

        為了實(shí)現(xiàn)離散化的編碼方式,以DLBP 為中心,在優(yōu)先關(guān)系條件下對(duì)各任務(wù)的拆卸順序進(jìn)行確定并分配其至工作站中。以任務(wù)的編碼方式為基礎(chǔ),依據(jù)拆卸順序排列每個(gè)任務(wù)的編號(hào)。通過(guò)應(yīng)用DLBP 的特點(diǎn)改進(jìn)基本布谷鳥(niǎo)算法的編碼方式與搜索策略,使DLBP 和MDCS 建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。①將拆卸順序X(x1,x2,…,xn )規(guī)定為鳥(niǎo)窩位置,其中的Web 服務(wù)組合拆卸任務(wù)數(shù)目用n 表示。每個(gè)一維坐標(biāo)都與一項(xiàng)拆卸任務(wù)相對(duì)應(yīng),按照拆卸任務(wù)原則的連貫性,一項(xiàng)拆卸任務(wù)只對(duì)應(yīng)分配至一個(gè)工作站,一個(gè)鳥(niǎo)窩位置中不存在重復(fù)的任務(wù)。并且拆卸任務(wù)必須符合優(yōu)先關(guān)系的約束條件,在拆卸階段不使用破壞性拆卸,通過(guò)對(duì)拆卸操作后零件質(zhì)量的保證,可以順利實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)拆卸任務(wù)。②對(duì)每個(gè)鳥(niǎo)窩內(nèi)的鳥(niǎo)蛋數(shù)進(jìn)行規(guī)定,要求只能存在一枚鳥(niǎo)蛋,其關(guān)于鳥(niǎo)窩位置優(yōu)劣的多重屬性,每一屬性都與DLBP 的子目標(biāo)相對(duì)應(yīng),該鳥(niǎo)窩位置的優(yōu)劣可通過(guò)對(duì)比各鳥(niǎo)窩中鳥(niǎo)蛋的屬性來(lái)判斷。

        應(yīng)用離散型布谷鳥(niǎo)算法進(jìn)行解碼,將優(yōu)先關(guān)系約束融合至拆卸序列,其解碼過(guò)程中除了節(jié)拍時(shí)間約束不需考慮其他,只需對(duì)其后的拆卸任務(wù)進(jìn)行分配。以P10 問(wèn)題可行解為例,其解碼方法如圖2 所示。

        2.4 初始種群與編碼解碼

        為了實(shí)現(xiàn)離散化的編碼方式,以DLBP 為中心,在優(yōu)先關(guān)系條件下對(duì)各任務(wù)的拆卸順序進(jìn)行確定并分配其至工作站中。以任務(wù)的編碼方式為基礎(chǔ),依據(jù)拆卸順序排列每個(gè)任務(wù)的編號(hào)。通過(guò)應(yīng)用DLBP 的特點(diǎn)改進(jìn)基本布谷鳥(niǎo)算法的編碼方式與搜索策略,使DLBP 和MDCS 建立對(duì)應(yīng)關(guān)系。①將拆卸順序X(x1,x2,…,xn )規(guī)定為鳥(niǎo)窩位置,其中的Web 服務(wù)組合拆卸任務(wù)數(shù)目用n 表示。每個(gè)一維坐標(biāo)都與一項(xiàng)拆卸任務(wù)相對(duì)應(yīng),按照拆卸任務(wù)原則的連貫性,一項(xiàng)拆卸任務(wù)只對(duì)應(yīng)分配至一個(gè)工作站,一個(gè)鳥(niǎo)窩位置中不存在重復(fù)的任務(wù)。并且拆卸任務(wù)必須符合優(yōu)先關(guān)系的約束條件,在拆卸階段不使用破壞性拆卸,通過(guò)對(duì)拆卸操作后零件質(zhì)量的保證,可以順利實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)拆卸任務(wù)。②對(duì)每個(gè)鳥(niǎo)窩內(nèi)的鳥(niǎo)蛋數(shù)進(jìn)行規(guī)定,要求只能存在一枚鳥(niǎo)蛋,其關(guān)于鳥(niǎo)窩位置優(yōu)劣的多重屬性,每一屬性都與DLBP 的子目標(biāo)相對(duì)應(yīng),該鳥(niǎo)窩位置的優(yōu)劣可通過(guò)對(duì)比各鳥(niǎo)窩中鳥(niǎo)蛋的屬性來(lái)判斷。

        應(yīng)用離散型布谷鳥(niǎo)算法進(jìn)行解碼,將優(yōu)先關(guān)系約束融合至拆卸序列,其解碼過(guò)程中除了節(jié)拍時(shí)間約束不需考慮其他,只需對(duì)其后的拆卸任務(wù)進(jìn)行分配。以P10 問(wèn)題可行解為例,其解碼方法如圖2 所示。

        式中,f,P,x,μ 分別表示指令實(shí)施系數(shù)(取值范圍是[0,1])、離散布谷鳥(niǎo)算法下指令寄生巢選擇概率的實(shí)際偏移量、每個(gè)指令信號(hào)的頻率分量、序列長(zhǎng)度。由于原始Web 服務(wù)組合序列形式與解碼后Web服務(wù)組合序列形式是不同的,Web 服務(wù)組合的信息能夠自由在智能化通信節(jié)點(diǎn)中傳輸,Web 服務(wù)組合的儲(chǔ)存行為不會(huì)受序列形式改變的影響。綜上所述,應(yīng)用離散布谷鳥(niǎo)算法解碼的Web 服務(wù)組合會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)的行為接近,不會(huì)影響數(shù)據(jù)序列的形勢(shì)與內(nèi)容。

        3 結(jié)束語(yǔ)

        本文提出一種面向端用戶的服務(wù)組合形式化模型,從端用戶的角度考慮模糊和不明確的需求,而從服務(wù)組合者的角度考慮對(duì)便利性和準(zhǔn)確性的需求,通過(guò)離散布谷鳥(niǎo)算法來(lái)求解所提出的模型,以獲取最佳Web 服務(wù)組合方案。

        參考文獻(xiàn):

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        作者簡(jiǎn)介:

        周麗雯(1987—),本科,研究方向:電子工程。

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