论文摘要
近年来,随着软件产业的迅速发展,面向服务的计算(SOC)与面向服务的架构(SOA)成为当前分布式计算和软件开发的最新发展方向,它是通过连接能够帮助企业完成特定任务,构建应用程序和业务流程。SOA凭借自身松耦合的特性,使得企业可以快速、低价、灵活地添加新的服务或者组合现有服务,通过不同方式提供服务增加企业竞争力,面对激烈的市场竞争,能够快速建立随需应变业务流程应用的Web服务组合技术正成为其的核心研究技术,也是近年国内外学着的研究热点,并取得了一些有价值的探索性成果。Web服务组合的关键研究问题涉及的范围广泛,跨越整个Web服务的生命周期,其中包括Web服务的描述、服务发现、服务选择、Web服务组合与组合正确性验证、服务评估、监控及管理等。同时,将语义Web与Web服务技术相结合,为Web服务自动匹配、发现和组合提供有效的支持,使这一问题的实现成为可能。如何从大量的Web服务中选择满足用户严格质量要求的服务也成为一个亟待解决的问题。本文围绕服务匹配和组合的关键算法,针对基于QoS的Web服务组合问题展开研究,所做的工作包括：提出了一个基于QoS的Web服务组合框架,扩展了基于语义的服务匹配功能,给出了基于服务输入、输出、前提条件及执行影响的服务语义匹配方法,在此基础上研究了基于用户QoS偏好的服务组合方法,提出一种基于粒子群算法和模拟退火操作的方法解决组合中多目标优化问题。具体包括：1、针对服务组合的一般流程,提出了基于QoS的Web服务组合框架。在充分参考相关研究的基础上,提出了一个支持语义匹配与QoS的服务组合框架,具体介绍框架模型中各个模块的作用和主要功能,并在此基础上实现支持语义匹配的服务组合、基于用户偏好QoS的服务组合。2、综合考虑服务输入、输出、前提条件及执行影响属性,通过计算本体概念相似度来匹配服务之间的关联度进行基于语义关联度的匹配,按从大到小进行服务排序,在服务发现过程中综合考虑前提条件和执行影响,返回满足用户功能要求的服务组合序列。3、为使组合服务在满足用户QoS偏好的基础上达到全局最优,首先设计了结合语义模糊性表示用户偏好的方法,能够较为准确地反映用户的QoS偏好,又能为服务组合算法提供明确的依据,在Web服务组合过程中利用用户偏好信息以及用户评价,准确地找出符合用户服务请求,且全局最优的服务组合,在其基础上提出了一种基于粒子群算法和模拟退火操作的方法,利用Pareto支配的概念对解进行评价,模拟退火的加入避免了Pareto集分布不均和陷入局部最优等缺点,定义了适应度与罚函数、粒子保留策略和粒子变异策略,将其应用到基于QoS的服务组合中多目标优化问题,仿真实验表明了该方法的可行性与有效性。