目錄
前言
第1章 Web服務(wù)概述 1
1.1 Web服務(wù)發(fā)展的背景 1
1.2 面向服務(wù)計算與面向服務(wù)架構(gòu) 2
1.3 Web服務(wù) 6
1.3.1 基于分布式對象技術(shù)SOA存在的問題 6
1.3.2 Web服務(wù)概念及其特點 7
1.3.3 Web服務(wù)技術(shù)層次 9
1.4 小結(jié) 12
第2章 QoS感知的Web服務(wù)選擇問題 13
2.1 Web服務(wù)組合 13
2.2 Web服務(wù)組合系統(tǒng)的特性 16
2.3 Web服務(wù)組合QoS保障問題 18
2.4 Web服務(wù)QoS語義描述 20
2.4.1 服務(wù)本體 21
2.4.2 QoS本體 21
2.4.3 擴(kuò)展Web服務(wù)機(jī)制支持QoS管理 25
2.5 Web服務(wù)選擇問題 27
2.5.1 局部選擇策略 29
2.5.2 全局選擇策略 29
2.5.3 混合選擇策略 29
2.6 QoS感知的服務(wù)選擇核心問題 30
第3章 基于QoS相似度的Web服務(wù)信譽度量 31
3.1 引言 31
3.2 信譽度量基礎(chǔ) 32
3.2.1 信任與信譽 32
3.2.2 信譽系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) 33
3.2.3 常見信譽度量模型 35
3.3 基于QoS相似度的信譽度量系統(tǒng)模型 36
3.4 質(zhì)量相似度算法 39
3.5 基于QoS相似度的信譽計算 41
3.5.1 貝葉斯信譽系統(tǒng) 41
3.5.2 信譽計算模型 42
3.6 實驗分析 44
3.7 小結(jié) 46
第4章 隨機(jī)QoS感知的Web服務(wù)信譽度量 48
4.1 引言 48
4.2 Web服務(wù)QoS隨機(jī)性表示與獲取 48
4.2.1 QoS隨機(jī)性 48
4.2.2 隨機(jī)QoS概率分布函數(shù)的獲取 49
4.3 基于隨機(jī)優(yōu)勢的Web服務(wù)信譽度量 50
4.3.1 隨機(jī)優(yōu)勢概述 50
4.3.2 信譽度量模型 53
4.3.3 信譽度量模型理論分析 56
4.4 實驗分析 59
4.5 小結(jié) 62
第5章 QoS信息為確定值的Web服務(wù)選擇 64
5.1 引言 64
5.2 服務(wù)篩選 65
5.2.1 優(yōu)勢法 65
5.2.2 滿意值法 66
5.2.3 邏輯和法 67
5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 67
5.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理的原因和必要性 67
5.3.2 線性比例變換 68
5.3.3 標(biāo)準(zhǔn)0-1變換 69
5.3.4 向量規(guī)范化 69
5.3.5 原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理 70
5.4 權(quán)重計算 71
5.4.1 相對比較法 71
5.4.2 連環(huán)比率法 72
5.4.3 特征向量法 73
5.5 服務(wù)選擇 76
5.5.1 加權(quán)和法 77
5.5.2 加權(quán)積法 78
5.6 小結(jié) 79
第6章 QoS信息不確定情況下的Web服務(wù)選擇 81
6.1 引言 81
6.2 服務(wù)選擇的不確定QoS信息 81
6.3 服務(wù)選擇策略 84
6.3.1 區(qū)間數(shù)和可能度 84
6.3.2 決策矩陣計算 86
6.3.3 逼近理想解的排序方法 87
6.3.4 服務(wù)選擇模型 89
6.4 實驗分析 91
6.5 小結(jié) 94
第7章 風(fēng)險驅(qū)動的隨機(jī)QoS感知的Web服務(wù)選擇 95
7.1 引言 95
7.2 風(fēng)險驅(qū)動的服務(wù)選擇決策模型 96
7.3 風(fēng)險驅(qū)動的服務(wù)選擇 97
7.3.1 基于半方差的風(fēng)險度量 97
7.3.2 服務(wù)選擇的TOPSIS解決方案 98
7.4 主客觀權(quán)重的結(jié)合 100
7.5 基于最大熵原理的QoS概率分布獲取 102
7.5.1 基于最大熵原理的Web服務(wù)QoS概率分布獲取 103
7.5.2 Web服務(wù)QoS概率密度函數(shù)參數(shù)獲取 104
7.6 實驗分析 105
7.6.1 QoS概率分布獲取方法 105
7.6.2 風(fēng)險驅(qū)動的服務(wù)選擇方法 107
7.7 小結(jié) 110
第8章 基于部分用戶偏好的可行Web服務(wù)選擇 111
8.1 引言 111
8.1.1 示例 111
8.1.2 挑戰(zhàn) 112
8.2 問題定義 113
8.2.1 問題描述 114
8.2.2 隨機(jī)優(yōu)勢 114
8.3 可行Web服務(wù)選擇 118
8.3.1 可行Web服務(wù)選擇的基礎(chǔ)算法 118
8.3.2 隨機(jī)優(yōu)勢測試算法 120
8.4 實驗分析 123
8.4.1 實驗設(shè)置 124
8.4.2 算法有效性 124
8.4.3 算法運行時間和可擴(kuò)展性 126
8.4.4 剪枝效率 127
8.5 小結(jié) 128
第9章 基于整數(shù)規(guī)劃的組合服務(wù)選擇 130
9.1 引言 130
9.2 QoS感知的服務(wù)組合模型 131
9.2.1 抽象組合服務(wù)和具體組合服務(wù) 131
9.2.2 QoS參數(shù) 131
9.2.3 組合服務(wù)結(jié)構(gòu) 132
9.2.4 基于聚合樹的組合服務(wù)QoS計算 134
9.2.5 全局QoS約束 137
9.2.6 效用函數(shù) 137
9.2.7 問題描述 138
9.3 順序結(jié)構(gòu)組合服務(wù)選擇 139
9.3.1 服務(wù)選擇模型 139
9.3.2 分支限界法 140
9.3.3 啟發(fā)式算法 141
9.4 復(fù)雜結(jié)構(gòu)組合服務(wù)選擇 144
9.5 目標(biāo)函數(shù)與約束不能線性化時的服務(wù)選擇 146
9.6 實驗分析 150
9.6.1 順序結(jié)構(gòu)組合服務(wù)選擇算法性能 150
9.6.2 復(fù)雜結(jié)構(gòu)組合服務(wù)選擇算法性能 150
9.6.3 遺傳算法性能 153
9.7 小結(jié) 154
第10章 基于全局QoS約束分解的分布式組合服務(wù)選擇 156
10.1 引言 156
10.2 分布式QoS感知的組合服務(wù)選擇 157
10.3 全局QoS約束分解 157
10.3.1 選擇QoS級別 158
10.3.2 全局QoS約束分解 162
10.3.3 復(fù)雜組合結(jié)構(gòu)的處理 163
10.4 局部選擇 166
10.5 考慮成本優(yōu)化的組合服務(wù)可靠性分配方法 167
10.5.1 Web服務(wù)組合流程及其可靠性 168
10.5.2 組合服務(wù)可靠性分配優(yōu)化模型 168
10.6 實驗分析 170
10.6.1 實驗設(shè)計 170
10.6.2 QoS級別與性能 171
10.6.3 順序結(jié)構(gòu)組合服務(wù)選擇性能 171
10.6.4 順序結(jié)構(gòu)通信成本比較 174
10.6.5 順序結(jié)構(gòu)組合服務(wù)選擇優(yōu)化率 175
10.6.6 復(fù)雜結(jié)構(gòu)組合服務(wù)實驗評估 176
10.6.7 可靠性優(yōu)化分配方法實驗評估 178
10.7 小結(jié) 181
第11章 基于Skyline的組合服務(wù)選擇 182
11.1 引言 182
11.2 組合服務(wù)Skyline 183
11.2.1 Skyline與Skyline服務(wù) 183
11.2.2 確定Skyline服務(wù) 184
11.2.3 利用Skyline服務(wù)降低組合服務(wù)選擇搜索空間 185
11.2.4 代表性Skyline服務(wù) 187
11.3 基于Skyline的局部QoS級別選擇 191
11.4 服務(wù)競爭力提升 193
11.5 組合服務(wù)Skyline計算 196
11.5.1 組合服務(wù)Skyline的概念 196
11.5.2 計算CSL的OnePass算法 198
11.5.3 計算CSL的DualProgressive算法 200
11.6 實驗分析 205
11.6.1 實驗設(shè)計 205
11.6.2 候選服務(wù)數(shù)目與性能 205
11.6.3 QoS約束數(shù)目與性能 206
11.6.4 組合服務(wù)Skyline實驗 208
11.7 小結(jié) 209
參考文獻(xiàn) 211