一种基于新服务集构造的动态服务选择方法

摘要

本发明公布了一种基于新服务集构造的服务选择方法。首先把服务选择问题建模为带约束的多目标优化问题；其次为了求解上述多目标优化问题，本发明提出一种新的多目标粒子群优化算法，该算法用容量动态变化的容器存储迭代中得到的最优解，并提出一种新的寻找全局最优粒子的方法；最后本发明基于支配的概念构造规模小于原服务集的新服务集，之后利用上述的多目标粒子群算法求解由新服务集构成的服务选择问题；理论分析表明新服务集的构造过程能保证动态的服务选择方法正确的获得全局最优解。

主权项

1.一种基于新服务集构造的动态服务选择方法，利用粒子群优化算法对原子服务进行动态选择，其特征在于：任务是构成服务组合模型的基本逻辑单元，它仅包含功能描述和接口信息，并不指向具体的Web服务；原子服务集是指由不同服务提供者提供的、具有相同调用接口、能够实现相同功能的一组服务，具体包括如下步骤：1.1模型建立令CS表示某个组合服务，S_i(1≤i≤n)表示能满足任务i所要求的功能但各自的QoS属性不同的一组服务集，s_ij(1≤j≤|S_i|)是集合中的第j个服务实例，|S_i|代表服务集中的服务个数；Q＝{c，t，rep，r}表示CS的QoS属性，c、t、rep、r分别代表花费、时间、声誉、可靠性，q_ij＝{c_ij，t_ij，rep_ij，r_ij}表示S_i中第j个服务的QoS属性；由此可以建立该问题的多约束多目标模型如下：Min F(CS)＝(T(CS)，C(CS))s.t Rep(CS)＞Rep0R(CS)＞R0其中T(CS)，C(CS)，Rep(CS)，R(CS)分别代表求CS的QoS属性Q＝{c，t，rep，r}的函数；1.2动态服务选择方法第一步，count＝min(const，min{|S₁|，|S₂|，…，|S_n|})，初始迭代轮数K＝1；第二步，基于时间和花费的Pareto优关系标记S_i中的所有服务；tempS_i＝{s|s∈S_i∧s未被标记}，从tempS_i选出最优非劣解集{ts_ij}标记对应于ts_ij中的S_i服务s_iC为第三步，构造新的服务集NS_i：构造那么令对每一个s_ij∈SL_i，构造集合其中∧表示并且，表示支配；若对任意的s∈temp，有s_ij的QoS属性的约束部分不被s的QoS属性的约束部分支配，NS_i＝NS_i∪{s_ij}；那么；检查是否有服务的QoS属性发生变化，若有则重新标记该服务的顺序nl，更新NS_i；第四步，用多目标粒子群算法求解由新服务集NS_i对应的服务选择问题，得到满足解集{CS_i}；如果K≥count，则判断当前解是否满足约束，若满足则输出解集则停止迭代，否则NS_i＝S_i用多目标粒子群算法求解由NS_i对应的服务选择问题，得到满足解集{CS_i}，输出解并结束迭代；第五步，判断解集中是否存在满足QoS约束的解，若存在输出解结束迭代；否则K＝K+1，如果K＜count转第三步，否则NS_i＝S_i转第四步。