基于QoS多属性决策的Web服务组合研究

摘要

近年来，随着 SOA、网格计算以及云计算等面向服务的计算框架的不断兴起，Web服务这一最基本的逻辑计算单元也发挥着越来越重要的作用，因此成为业界和研究界广泛关注的热点论题。然而，单个 Web服务只能提供有限的特定功能，要构建上层复杂的应用框架，要满足用户对一站式服务体验的实时要求，就必须将多个单一Web服务有机组合起来，即进行Web服务组合。由于功能相同但质量各异的 Web服务不断增加，因此，如何从各功能节点的候选服务集合中选出一个合适的服务实例，使得选中的这组服务组合起来质量(Quality of Service, QoS)最优，同时又能满足用户对服务的各项QoS约束，成为Web服务组合研究中最关键的技术难题，本文称之为基于QoS的Web服务组合问题。
　　Web服务的QoS属性往往具有多维且互相矛盾的特性，多属性决策理论是解决在多种且互相矛盾的属性基础上得出最优方案的基本方法，因此本文将基于QoS的Web服务组合问题建模为多属性决策问题，并选用理论依据最充分的折衷比例法作为多属性决策模型求解算法。同时，考虑到现实应用中传统多属性决策方法难以处理海量搜索空间的问题，本文提出了一种结合折衷比例法排序优势和遗传算法全局并行搜索优势的新型启发式算法。实验结果证明，该算法不仅能够高效地产生与折衷比例法接近的最优方案排序结果，并且在解决大规模 Web服务组合问题时也表现出良好的可伸缩性。
　　本文提出的创新服务组合算法不仅能保证组合服务的质量，同时也能满足不同用户对不同质量属性的偏好以及对不同规模应用场景的实时服务组合需求，因此具有广泛的适用性。

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2本文创新点

1.3论文内容和结构

第二章 国内外研究现状分析

2.1 QoS相关研究现状

2.2基于QoS的Web服务组合方法研究现状

第三章 基于QoS的Web服务组合多属性决策模型

3.1服务组合执行计划

3.2 QoS模型

3.3 QoS聚合函数

3.4多属性决策模型

3.5折衷比例法简介

3.6本章小结

第四章 大规模Web服务组合算法GACRM研究

4.1 GACRM基本思想

4.2遗传算法关键操作

4.3 GACRM算法设计

4.4仿真实验设计及结果分析

4.5本章总结

第五章 总结与展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢