面向服务的语义可组合仿真关键技术研究

面向服务的语义可组合仿真关键技术研究

论文摘要

可组合仿真是当前以XMSF (Extenxible Modeling and Simulation Framework)为代表的新一代基于Web的可扩展建模与仿真框架亟待解决的关键技术,特别是作为其重点和难点的语义可组合性问题,已经引起了当前建模与仿真(Modeling and Simulation, M&S)领域的广泛关注。语义可组合仿真的实现能够为解决广域网范围内仿真系统的快速有效构建提供支持。基于语义可组合仿真技术,Web上存在的仿真应用不再仅仅是为人所用,而是可以被计算机所自动识别和调用,仿真应用之间的交互、集成将是自动完成的。由于要完全实现这一目标还有一段很长的路要走,需要开展大量的基础性理论研究和实践工作,因此,论文基于当前分布式仿真发展的需求,结合Web服务和语义Web技术的优势,有重点地选择语义可组合仿真中的几个关键技术问题展开研究。论文首先进行了语义可组合仿真的概念框架研究。详细分析了语义可组合仿真中的相关概念、复杂性特征和层次结构,对仿真语义可组合性进行了明确定义;进而对Web服务、面向服务体系结构和语义Web作为语义可组合仿真支撑技术的可行性和必要性进行论述,基于仿真的特点定义了一类特殊的Web服务—仿真服务,分析了仿真服务不同于普通Web服务的特殊性,并确立了进行面向服务的语义可组合仿真研究的总体思路。在此基础上,提出了语义可组合仿真的概念框架结构,在框架中建立了从用户级、组件级到应用级的三层结构,详细分析了每层结构的功能特点,明确了概念框架中涉及的关键技术问题。建立仿真服务的语义描述模型、实现对仿真服务的语义发现是语义可组合仿真的基础和前提。论文基于WSDL/OWL-S构建了仿真服务的语义描述模型,定义了四类描述文件:SSProfile、SSModel、SSGrounding和SS-WSDL,实现了对仿真服务从抽象的语义信息到具体的部署实现的描述。针对语义发现的要求提出了仿真领域本体的概念,基于仿真领域本体对仿真服务和仿真需求进行了形式化定义。由此提出了一种基于仿真领域本体的分布式仿真服务语义发布与发现方法,该方法将属于同一个仿真领域本体的仿真服务发布到同一个注册节点上,同时依据仿真领域本体之间的概念包含关系将这些分布的注册节点连接成一个有向连通树,基于该树结构设计了仿真服务发现过程的请求消息转发机制,该机制有效地降低了服务匹配的计算量和请求消息的转发次数。在进行仿真服务匹配时,提出了一种基于本体的多层次服务匹配算法OMHM4SS (Ontology-based Multiple Hierarchies Matching for Simulation Services),该算法首先构建仿真领域本体的概念分类树,然后按照领域本体的概念分类对仿真服务进行领域划分,从而通过本体选定仿真需求查询的领域范围。算法主要涉及两个层次的匹配,即概念层的域定位和服务层的能力匹配。OMHM4SS与服务发布和发现两个过程都密切相关:在服务发布过程,经过域定位的仿真服务被发布到相应的仿真领域本体所在的注册节点上;在服务发现过程,仿真需求可以直接与相关的仿真领域本体所在的注册节点上的仿真服务进行服务能力匹配。服务质量(Quality of Service, QoS)是面向广域网的服务组合所必须考虑的问题,由于广域网环境的动态性和不确定性,在功能性属性上满足仿真需求的仿真服务在非功能性属性不一定能够满足系统的需求,因此论文在研究仿真服务语义发现的基础上进一步研究了QOS驱动的仿真服务组合问题(QoS-driven Simulation Services Composition, Q-SSC),以期实现最有效的服务组合。在对分布式仿真任务进行深入分析的前提下,定义了组合服务的QoS模型,给出了模型的计算和量化标准,并将Q-SSC建模为一个典型的多目标优化问题。针对仿真用户的不同偏好,论文分别从单目标和多目标两个角度建立了求解Q-SSC问题的模型及相应的算法,即SOOCH算法和MGAOOC算法。SOOCH算法通过将多个QOS属性加权求和得到的单一效用值作为目标函数,利用点集凸包提供启发式信息求解带约束的单目标函数优化问题。SOOCH的效率较高,其不足是需要用户具备一定的与问题相关的知识,而且所得到的解是在特定的权重信息下的单一解,用户没有选择的余地;MGAOOC算法则基于多目标遗传算法的思想,实现了多个QoS目标的同时优化,能够产生一组满足用户需求的Pareto最优解。MGAOOC的效率相对于SOOCH而言较低,但是能够为用户提供更多的选择方案,从解的灵活性和适应能力上比SOOCH具有较强的优势。确立了仿真服务组合方案之后,需要进一步对组合仿真系统的执行过程进行监控,以保证系统正常有效的运行。论文提出了一种动态仿真服务组合方法,通过提供完全重新组合算法(SOOCH-complete, MGAOOC-complete)和部分重新组合算法(SOOCH-partial, MGAOOC-partial)满足用户进行重新服务组合规划的需要。服务容错是提升服务可用性的重要机制,论文在对仿真服务的运行环境和运行模式进行详细分析的前提下,初步实现了基于网络失效信息探测的服务容错能力,提出了部分同步模型下的网络失效探测算法。最后,根据语义可组合仿真的概念框架,结合上述理论研究成果,对面向服务的语义可组合仿真原型系统进行了设计与实现,初步实现了仿真服务语义发现模块、仿真服务优化组合模块和服务容错模块,在Eclipse环境下基于Globus软件包对原型系统中的仿真服务端和仿真客户端进行了初步开发,并通过一个简单的仿真应用实例对原型系统的运行状况进行了初步分析和部分验证。

论文目录

  • 缩略语表
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 可组合仿真的军事作战应用需求
  • 1.1.2 仿真可组合性问题的提出
  • 1.1.3 可组合仿真的发展历程
  • 1.2 可组合仿真的研究现状
  • 1.2.1 语法可组合性的研究现状
  • 1.2.2 语义可组合性的研究现状
  • 1.3 论文的主要研究内容、组织结构和主要贡献
  • 1.3.1 论文的主要研究内容
  • 1.3.2 论文的组织结构
  • 1.3.3 论文的主要贡献
  • 第二章 语义可组合仿真概念框架设计
  • 2.1 引言
  • 2.2 语义可组合仿真的基本概念
  • 2.2.1 仿真语义可组合性的定义
  • 2.2.2 语义可组合仿真的复杂性
  • 2.2.3 语义可组合仿真的层次性
  • 2.3 语义可组合仿真的技术基础
  • 2.3.1 Web服务及面向服务体系结构
  • 2.3.2 面向语义Web的本体
  • 2.3.3 仿真服务
  • 2.4 语义可组合仿真的概念框架
  • 2.4.1 概念框架的总体结构
  • 2.4.2 概念框架中的关键技术
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 基于本体的仿真服务语义发现方法研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 仿真服务的语义描述模型
  • 3.2.1 WSDL描述模型
  • 3.2.2 基于WSDL/OWL-S的仿真服务描述模型
  • 3.2.3 仿真领域本体、仿真服务与仿真需求的形式化表示
  • 3.3 仿真服务语义发现问题模型
  • 3.4 基于本体的多层次仿真服务匹配算法
  • 3.4.1 仿真领域本体的概念层次结构
  • 3.4.2 概念层的仿真服务匹配
  • 3.4.3 服务层的仿真服务匹配
  • 3.4.4 OMHM4SS算法
  • 3.4.5 算法性能分析
  • 3.5 相关工作比较
  • 3.5.1 本体在M&S中的应用研究
  • 3.5.2 Web服务领域中的服务发现方法研究
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 基于QoS的仿真服务组合优化方法研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 仿真服务组合问题建模
  • 4.2.1 仿真服务组合问题分析
  • 4.2.2 Q-SSC优化问题建模
  • 4.3 带约束的单目标组合优化问题求解
  • 4.3.1 问题描述
  • 4.3.2 带约束的单目标组合优化算法
  • 4.3.3 算法性能分析
  • 4.4 带约束的多目标组合优化问题求解
  • 4.4.1 问题描述
  • 4.4.2 多目标组合优化算法
  • 4.4.3 算法实验
  • 4.5 相关工作比较
  • 4.6 本章小结
  • 第五章 动态服务组合算法与服务容错问题研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 动态服务组合算法
  • 5.2.1 系统模型
  • 5.2.2 完全重新组合算法
  • 5.2.3 部分重新组合算法
  • 5.3 仿真服务容错
  • 5.3.1 相关工作
  • 5.3.2 问题描述和假设
  • 5.3.3 网络连接失效及其恢复策略
  • 5.3.4 网络失效探测算法
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 面向服务的语义可组合仿真原型系统设计与实现
  • 6.1 引言
  • 6.2 SOSCSim系统框架设计
  • 6.2.1 SOSCSim框架结构
  • 6.2.2 SOSCSim的功能模块
  • 6.3 SOSCSim实现
  • 6.3.1 仿真服务端的实现
  • 6.3.2 仿真客户端的实现
  • 6.4 SOSCSim中的应用实例分析
  • 6.4.1 作战想定
  • 6.4.2 仿真服务开发
  • 6.4.3 仿真服务需求分析及服务查询
  • 6.4.4 讨论
  • 6.5 本章小结
  • 第七章 结束语
  • 7.1 论文工作总结
  • 7.2 进一步工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者在学期间取得的学术成果
  • 相关论文文献

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