Web服务组合QoS最优化问题研究

随着云计算的蓬勃发展，Web服务的研究和应用也迎来了新的挑战。传统的服务组合一般只考虑到服务的功能性需求，对服务的非功能性需求和总体服务质量(QoS)考虑较少。本文首先对近年来基于QoS的服务组合问题进行了归纳总结，目前大多数研究都是基于粒子群算法、模拟退火算法，skyline方法等。本文做出新的尝试，提出将布谷鸟算法应用于服务组合问题，通过使用从QWS数据集中挑选出的相似服务构建服务集进行实验，与传统的应用粒子群算法的服务组合方法进行对比，对提出的方法的可行性进行了验证。

随着云计算与Web 服务的发展，越来越多的学者对Web 服务组合QoS 问题进行了多方面的探索。

Web 服务组合问题从一些功能相似或相同但QoS 不同的服务中选择一个或多个服务组成Web 工作流以满足最终的业务需求，通常包括功能需求与QoS 需求。QoS 表示的是一个服务的服务质量，根据国际标准ISO8402 的相关定义，它代表的一些非功能性的属性，目前研究中最常涉及到的QoS 属性有：服务响应时间、服务成功的概率、服务价格、服务可信度等。关于QoS 的研究目前主要关注两方面： 1) 从QoS 可信度方面。由于Internet 和云计算技术的快速发展，网络上的Web 服务数量日益增多， 而这些Web 服务所对应的QoS 也相应增加， 在如此多的Web 服务中， QoS 的可信度受到了不小的挑战。

如何得到令用户满意的可信的QoS 就成为了一个重要的研究问题。

如文章[1]中提出了新的web 服务可靠性预测方法。通过扩展UDDI 模型，并且增加新的角色，通过对历史数据的分析来预测服务的质量。并且提出基于事件驱动的泊松适配抽样来收集QoS 反馈，降低预测服务器的负载。

2) 随着Web 服务的增多，网络上具有相同或相似功能的Web 服务逐渐增多，但往往都具有不相同的QoS 值，而单一的Web 服务又不能提供令人满意的服务。从功能覆盖的角度，采用单一Web 服务实现过于复杂的业务逻辑，不仅会使得单一Web 服务功能过于复杂而难于维护，更甚者在云计算的业务合作大背景下，不采用业务组合而实现一个完善功能是不现实的，目前的在线预订、在线支付等业务即是基于此而采用Web 服务组合的方式来达到跨企业的业务组合。

同时， Web 服务所提供的高内聚低耦合的软件系统架构方式也提高了功能和业务模块的利用率，因此大部分情况下用户想要达成某种目标，都需要通过组合多个Web 服务而达到。

因而目前越来越多的研究关注于如何进行QoS 最优的服务组合。

基于QoS 最优的服务组合问题， 就是根据已知的组合流程选取具体服务， 使得整个流程的总体QoS 达到最优。

本文主要针对基于QoS 最优的Web 服务组合问题进行研究。

2. 研究背景 目前对于基于QoS 的Web 服务组合问题的研究大致可以分为两类。

第一类是关注如何在每个抽象服务中选取一个具体服务，通过组合来满足用户的功能性需求。目前大部分研究都是基于第一类的研究。

因此在本节中将主要对第一类研究进行更细致的分类。第二类是如何在每个抽象服务中选取具体服务的集合来满足用户的功能性需求。文章[2]中作者提出，处于对Web 服务非功能性属性提升的考虑，通过平衡遍历的方法来聚合具有相似的功能的服务，即从服务群中选择多个具有相同功能的具体服务来共同完