一种基于角色关联的角色组划分方法

摘要

一种基于角色关联的角色组划分方法，应用Pi演算的相关理论和流程模型复杂度理论对Choreography中的角色和角色之间的关系进行重新处理以达到WSBPEL执行性能优化。通过设计相关的关联函数和训练科学的阀值对Choreography中的参与者(Participant)中的角色(Role)重新进行划分形成新的分组(Group)。因此角色关联划分的方式是粒度可调控的，通过具体实际的情况做出最优的划分粒度，最大的提高流程的执行效率。

主权项

1.一种基于角色关联的角色组划分方法，其特征在于：1)对系统加载进来的CDL文件进行解析，根据参与者(participant)的不同行为提取出角色，为后续生成角色分组关系功能提供前提基础；2)角色关联函数$\mathrm{relation}(R_i,R_j)=\underset{{\mathrm{path}}_x\in \left\{\mathrm{path}(R_i,R_j)\right\}}{\Sigma }{\omega }_{i}E(R_i,R_k){\omega }_{j}E(R_i,R_j)\underset{k,l\in {\mathrm{path}}_x}{\Pi }\frac{{\omega }_k}{{\mathrm{ExtraM}}_k+1}E(R_k,R_l)$表示角色Ri和角色Rj间的角色关联度，根据角色关联度的大小，将这两个角色参与的活动形成一个新的分组，并命名为角色组G；其中：Ri和Rj表示展现不同行为的两个角色，E(Ri，Rj)表示Ri和Rj的交互的次数的总和，M表示任意角色的操作集合；ωi表示角色Ri的活动的利用率；Mk表示角色Rk参与的操作集；ExtraMk表示该角色Rk除了在与交互树中的角色进行交互的同时，还调用了其他参与者的角色的操作；path(Ri，Rj)表示角色Ri到角色Rj的所有角色树分支的路径；3)阈值选取，采用数据训练的方式确定最优阈值s，当最优阈值s被选中时，角色组G对应的BPEL流程复杂度为最大值，设其为M，流程复杂度的计算见步骤5)；4)角色Ri与角色组G的角色关联度等于该角色Ri与角色组G每一个角色的关联度之和然后除以角色组中角色的数量；5)流程复杂度，设n1是BPEL流程里所有活动中的控制元素的总数，这些活动之间不能嵌套；设n2是流程中活动的数据参数个数，设N1为流程中活动出现的次数，设N2为流程中数据参数出现的次数，由以上的数据，计算量度：流程长度N＝N1+N2；流程词汇量n＝n1+n2；流程容量V＝N*log2n；流程复杂度D＝n1/2+N2/n2；给出BPEL控制流复杂度的度量方法，Control-flow Complexity，简称CFC，BPEL流程的逻辑是由相互独立的活动组成的，流程(process)用P表示，活动(activity)用a表示，则6)对WSCDL文件做语法解析得到Choreography中所有的参与者对象及其扮演的所有角色对象，对于每个角色对象再遍历WSCDL获得由该角色端完成的交互活动，将所得到的信息形成一个角色交互树；7)在建立的角色关联树中，角色关联树的根元素为Choreography的头元素，取角色关联树根元素Rt，计算Rt和Rm之间的角色关联度relation(Rt，Rm)，Rm指的是关联树中的任一角色计算方法见步骤2)，其中E(Rt，Rm)≠0；8)若relation(Rt，Rm)＞s，则把Rm放在Rt所在的组内，使这两个角色成为一组，若relation(Rt，Rm)＞＝s，直接跳转9)；9)将Rm作为树根元素Rt，重复8)的操作，直到Rm为角色关联的叶子节点；10)如果存在relation(Rt，Rm)＞s，且relation(Rp，Rm)＞S的情况产生，其中Rp为角色关联树中不同于Rm的另一角色，将Rt所在的角色组记为Group1和把Rp所在的角色组记为Group2，若relation(Rm，Group1)＞relation(Rm，Group2)，将Rm从放在Group1中，反之亦然；11)存储结构应用HashMap存储RoleItem和分组序号，RoleItem是角色信息类，它包含了角色名称，角色所属参与者类型以及活动率等属性，分组序号即是角色分组后的所在组序号。