基于时间序列的语义Web服务组合QoS属性预测研究

发布时间：2017-09-30 21:24

  本文关键词：基于时间序列的语义Web服务组合QoS属性预测研究

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【摘要】：Web服务作为SOA的主要实现技术,能够使用Web技术标准实现应用程序间的互操作。语义Web服务因在Web服务的基础上增加语义信息,能够进行语义推理,实现Web服务的自动化而得到关注。然而单一服务能力有限,如何根据语义信息进行形式化的描述,进而实现Web服务组合,获得增值服务,这就是语义Web服务组合问题。本体描述语言OWL-S是语义Web服务组合建模和描述的主要标准之一,对应用领域的知识、各类资源之间的关系进行描述以此来表达语义信息。目前,对语义本体描述语言的研究重在其形式化和定性分析,对非功能特性和量化分析的研究相对较少。然而不满足非功能特性的服务组合方案同样无法满足用户的需求。为了能够判断一个服务组合方案在非功能属性方面是否满足需求,或者从功能相似的服务群中选择最优的,我们需要对组合服务的服务质量(QoS)进行预测。基于预设分布类型和历史值平均方法的弊端,本文将网络环境因素引入到服务组合QoS预测中。我们利用非马尔科夫随机Petri网(NMSPN)作为中间表示,通过将OWL-S中的原子过程,组合过程向NMSPN进行映射实现原子服务和组合服务的形式化语义表达。主要了考虑三个QoS指标:时间属性、可靠性和服务代价,分析这三个指标在NMSPN中的表示和计算方法。对于成员服务的QoS预测,引入了时间序列预测的方法,基于历史QoS记录值对未来属性值进行预测,考虑了不断变化的网络环境因素对服务组合QoS属性的影响,又能削弱异常数据对预测结果的影响;对于组合服务,根据QoS等效约简模型对组合服务的复杂逻辑关系循环往复的约简直到化简为一个原子过程,同时将时间序列预测值作为约简模型的输入,进而求得整个组合服务流程的QoS指标。为了分析本文预测框架的可行性和有效性,引入了一个实例,通过对原子服务的时间序列建模预测发现能较好的吻合实际QoS曲线。为了分析基于时间序列预测结果的组合服务的预测效果,将本文提出的方法与基于确定性时间分布的预测模型和基于时间概率分布函数的预测模型的预测效果进行了比较和精确度分析。
【关键词】：时间序列 OWL-S 服务组合 QoS 预测
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.3 研究内容和技术路线12-14
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 技术路线13-14
• 1.4 论文结构14-15
• 2 语义Web服务组合15-28
• 2.1 Web服务15-17
• 2.2 语义Web服务17-26
• 2.2.1 语义Web18-19
• 2.2.2 本体19-21
• 2.2.3 本体描述语言21-23
• 2.2.4 OWL-S23-26
• 2.3 Web服务组合26-27
• 2.4 小结27-28
• 3 时间序列预测方法28-33
• 3.1 时间序列28
• 3.2 时间序列预测方法28-29
• 3.3 Box-Jenkins法29-32
• 3.4 小结32-33
• 4 语义Web服务组合流程建模33-40
• 4.1 非马尔科夫随机Petri网33-34
• 4.2 语义Web服务组合的Petri网模型34-39
• 4.2.1 原子过程35
• 4.2.2 组合过程35-39
• 4.3 小结39-40
• 5 语义Web服务组合QoS预测40-46
• 5.1 QoS度量指标40-41
• 5.2 原子过程的QoS预测41-42
• 5.3 组合过程的QoS预测42-45
• 5.3.1 顺序结构43
• 5.3.2 选择结构43-44
• 5.3.3 并行结构44
• 5.3.4 循环结构44-45
• 5.4 小结45-46
• 6 实例验证46-52
• 6.1 原子服务QoS预测46-49
• 6.2 组合服务QoS预测49-51
• 6.3 小结51-52
• 7 总结与展望52-54
• 7.1 总结52
• 7.2 下一步工作52-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 附录58
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录58

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本文编号：950483