基于QoS的Web服務(wù)組合算法研究.pdf

1、Web服務(wù)作為一種分布式應(yīng)用技術(shù)引起了越來越廣泛的關(guān)注。一方面，隨著用戶需求的不斷變化，原子服務(wù)提供的單一功能已經(jīng)不能滿足要求，只有通過對已有原子服務(wù)進行組合，才能提供滿足用戶需求的增值服務(wù)。Web服務(wù)組合把已有的原子服務(wù)按照功能需求進行組合，提供綜合的、復雜的服務(wù)。另一方面，隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展，企業(yè)越來越重視用戶對服務(wù)質(zhì)量（QoS）的滿意程度。因此，在滿足用戶功能性需求的基礎(chǔ)上，如何合理、高效地選擇Web服務(wù)實例組成QoS整體性能

2、高的組合服務(wù)是一個亟待解決的問題。Web服務(wù)組合的前提是需要從海量Web服務(wù)中選擇與用戶功能需求匹配的服務(wù)。傳統(tǒng)Web服務(wù)匹配基于請求服務(wù)與候選服務(wù)的核心詞進行匹配。由于缺乏語義，基于句法的核心詞不能被機器理解，所以匹配準確率很低。
　　本文針對現(xiàn)有語義Web服務(wù)匹配準確率不高的缺點，提出一種新的基于混合策略的語義Web匹配算法。算法結(jié)合了一種新的語義距離相似度算法（基于邏輯的匹配）、一種加入匹配度系數(shù)的語義重疊度算法（基于非邏輯

3、的匹配）和一種處理無輸入、無輸出特殊服務(wù)的字符串相似度算法?Levenshtein編輯距離算法。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過三種策略的結(jié)合，混合匹配算法提高了查全率與查準率。針對基本多目標蟻群算法MOACO在解決基于QoS的Web服務(wù)選擇問題時存在易陷入局部最優(yōu)，搜索效率不高以及沒有考慮用戶偏好的缺點，提出一種改進的多目標蟻群算法N-MOACO。具體的改進包括：第一，算法將信息素強度Q自適應(yīng)，解決易陷入局部最優(yōu)的問題；第二，在螞蟻選擇下一個服務(wù)時

4、，利用QoS屬性之間的相關(guān)性，根據(jù)當前服務(wù)的QoS預(yù)測下一個將要選擇的候選服務(wù)對應(yīng)QoS屬性的合理取值范圍，減少候選服務(wù)數(shù)量，從而減少不必要的搜索；第三，提出一種新的啟發(fā)函數(shù)，該啟發(fā)函數(shù)與Web服務(wù)的QoS屬性，如價格、執(zhí)行時間和可靠性有關(guān)，螞蟻尋優(yōu)方向即為使用戶滿意度高的方向。最后，本文用AHP層次分析法在N-MOACO算法確定的組合方案中選擇一個用戶滿意度最高的方案。實驗結(jié)果表明，N-MOACO算法所得解在支配性以及用戶滿意度方面都