一种考虑时序约束的移动服务组合选择方法技术

本发明专利技术公开了一种考虑时序约束的移动服务组合选择方法，包括如下步骤：收集移动服务提供者的实时信息；根据服务提供者提供的信息建立服务提供者的概率移动模型；根据用户需求建立服务组合的质量约束和时序约束模型；基于差分进化方法的多约束优化方法进行组合优化，得到服务组合的选择策略，提供的考虑时序约束的移动服务组合选择方法，通过收集统计移动服务提供者的服务信息，建立针对移动服务提供者的概率移动模型，再根据用户提供的关于服务组合的质量及时序约束采用基于差分进化的多约束优化算法进行组合优化，得到具有更高执行成功率的移动服务组合；从而克服了仅仅针对传统互联网中的服务进行组合导致无法直接应用于移动环境的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉移动环境下的服务组合选择问题，尤其涉及一种考虑时序约束的移动服 务组合选择方法。
技术介绍
近年来，随着移动互联网以及移动终端（智能手机、PDA、平板电脑等）的飞速发 展，Web服务不再受限于传统的网络环境，它们可以通过移动终端提供服务，变得更加灵活 也更加复杂。一方面，由于移动终端近些年取得了众多技术突破，使得移动设备的计算能力 和存储能力都有了大幅提高，利用移动终端设备可以完成更多的任务和功能。另一方面，无 线通信技术的发展提升了移动设备之间数据传输的速度和稳定性，通过移动设备直接交付 服务变得更加可靠便捷。基于以上技术基础，利用移动终端提供Web服务将成为未来的发 展趋势。移动用户会利用移动终端调用更为复杂的服务应用，即多个服务有机地组合在一 起共同完成一个复杂的任务。由于用户在调用服务的过程中会处在移动的状态中，会对移 动服务的可用性造成影响。同时，在某些服务组合流程中会存在时序约束，即某些任务之间 调用的时间间隔必须满足一定约束条件。因此，没有考虑服务移动特性、服务组合时序约束 的传统服务组合选择方法很难保证在移动环境下获取到确保成功执行的服务组合结果。因 为它们仅仅针对服务自身的服务质量进行选择，而没有考虑到移动服务的不确定性以及服 务组合内部的时序约束。
技术实现思路
针对上述技术缺陷，本专利技术针对移动网络环境下服务提供者的移动特性提出一种 考虑时序约束的移动服务组合选择方法。该方法通过一个概率移动模型，并为服务组合中 的质量及时序约束进行了建模，基于移动模型和约束模型提出了服务组合选择方法以得到 近似最优服务组合结果。 ，包括如下步骤： 11)收集移动服务提供者的实时信息； 12)根据服务提供者提供的信息建立服务提供者的概率移动模型； 13)根据用户需求建立服务组合的质量约束和时序约束模型； 14)基于差分进化方法的多约束优化方法进行组合优化，得到服务组合的选择策 略。 进一步的，所述步骤12)中建立服务提供者的概率移动模型，包括如下步骤：建模 一个二元组，m = ([ta, tb], f),其中： [ta，tb]是服务提供者声明的离开时间窗孔，在时刻（之前用户是始终可用的，在 时刻t b之后是一定不可用； f = PorMAvi > t)是用户在[ta, tb]之间保持可用的概率密度函数，Avi是表示 用户在[ta，t b]之间保持可用的随机变量。 进一步的，所述步骤13)中建立服务组合的质量约束和时序约束模型包括如下步 骤： 将服务组合质量约束建模为一个三元组Conq = (attr, opr, threshold)，其中： attr表示一个服务质量（QoS)属性；opr表示操作符；threshold表示约束阈值；所述服务 组合质量约束是对整个服务组合的QoS属性的约束； 将服务时序约束被建模为一个六元组cont = (type, b Statei, tj, state』, dur), 其中：type表示约束类型，包括上限约束L和下限约束U山表示前置任务；Statei表示h 的状态，可以为开始状态b或结束状态e 表示后续任务；Statej表示tj的状态，可以为 开始状态b或结束状态e ;dur表示时间的约束值。 进一步的，所述步骤14)中基于差分进化方法的多约束优化方法进行组合优化， 包括如下步骤： 41)初始化阶段，生成种群及染色体，确定终止条件； 42)变异阶段：对染色体进行变异操作； 43)交叉阶段：对染色体进行交叉操作； 44)选择阶段：选择染色体作为下一代进化； 45)重复42)-44)步骤，直到终止条件达成。 进一步的，所述终止条件为：初始化阶段中设定的最大循环次数。 本专利技术的有益效果在于：本专利技术提供的考虑时序约束的移动服务组合选择方法， 通过收集统计移动服务提供者的服务信息，建立针对移动服务提供者的概率移动模型，再 根据用户提供的关于服务组合的质量及时序约束采用基于差分进化的多约束优化算法进 行组合优化，得到具有更高执行成功率的移动服务组合，最后根据得到的服务组合方案选 择备选服务；从而克服了仅仅针对传统互联网中的服务进行组合导致无法直接应用于移动 环境的问题，也克服了现有技术中的方法在规划服务组合方案时没有考虑服务组合的质量 约束及时学约束等问题，进而提高移动环境下服务组合的执行成功率。 【附图说明】 图1是本专利技术实施例1提供的考虑时序约束的移动服务组合选择方法的流程示意 图； 图2是本专利技术实施例1提供的考虑时序约束的移动服务组合选择方法的示例图； 图3是基于差分进化方法的服务组合选择方法流程图。 【具体实施方式】 下面将结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步的说明。 实施例1 : 如图1?图3所示，本专利技术实施例1提供的考虑时序约束的移动服务组合选择方 法包括：收集移动服务提供者的实时信息；根据服务提供者提供的信息建立服务提供者的 概率移动模型；根据用户需求建立服务组合的质量约束和时序约束模型；基于差分进化方 法的多约束优化方法进行组合优化，得到服务组合的选择策略；根据服务组合选择策略选 择服务组合中的具体服务进行调用。 在本专利技术实施例1提供的考虑时序约束的移动服务组合方法中，建立针对服务提 供者的移动模型的方法包括： 服务提供者的移动模型被建模为一个二元组，m = ([ta，tb]，f)，其中： [ta，tb]是服务提供者声明的离开时间窗孔，也就是说用户有可能会在时刻1到、 之间离开，在时刻t a之前用户是始终可用的，在时刻tb之后是一定不可用； f = PorMAvi彡t)是用户在[ta，tb]之间保持可用的概率密度函数。Av i是表示 用户在[ta，tb]之间保持可用的随机变量。例如Porb (Avi > U即表示用户在时刻h之前 可用的概率。 本专利技术实施例1建立服务组合的质量和时序约束模型的方法包括： 服务组合质量约束被建模为一个三元组conq = (attr, opr, threshold)，其中： (l)attr表示一个服务质量（QoS)属性，例如执行时间、价格、可靠性等 (2)〇口1'表示操作符,例如=，关，〈，>，彡，彡，￡，&2; (3) threshold表示约束阈值，可以是数值或者数据集合。 服务时序约束被建模为一个六元组cont = (type, h，Statei, tj, state』, dur)，其 中： (I) type表示约束类型，包括上限约束L和下限约束U ; (2) &表示前置任务； Ostatei表示&的状态，可以为开始状态b或结束状态e ; (4) tj表示后续任务； (5) Statej表示tj的状态，可以为开始状态b或结束状态e ; (6) dur表示时间的约束值 本专利技术实施例1根据该移动模型，针对用户发起的服务组合请求以及关于服务组 合结果的质量及时序约束，选择出每个任务的组件服务，以获取到执行成功率最高的移动 服务组合结果。 本专利技术所针对的移动环境下满本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种考虑时序约束的移动服务组合选择方法，其特征在于，包括如下步骤：11)收集移动服务提供者的实时信息；12)根据服务提供者提供的信息建立服务提供者的概率移动模型；13)根据用户需求建立服务组合的质量约束和时序约束模型；14)基于差分进化方法的多约束优化方法进行组合优化，得到服务组合的选择策略。

【技术特征摘要】
1. 一种考虑时序约束的移动服务组合选择方法，其特征在于，包括如下步骤： 11) 收集移动服务提供者的实时信息； 12) 根据服务提供者提供的信息建立服务提供者的概率移动模型； 13)根据用户需求建立服务组合的质量约束和时序约束模型； 14)基于差分进化方法的多约束优化方法进行组合优化，得到服务组合的选择策略。2. 根据权利要求1所述的一种考虑时序约束的移动服务组合选择方法，其特征在于， 所述步骤12)中建立服务提供者的概率移动模型，包括如下步骤：建模一个二元组，m= ([ta，tb]，f)，其中： [ta，tb]是服务提供者声明的离开时间窗孔，在时刻ta之前用户是始终可用的，在时刻tb之后是一定不可用； f=Port^AVi>t)是用户在[ta,tb]之间保持可用的概率密度函数，AVi是表示用户 在[ta，tb]之间保持可用的随机变量。3.根据权利要求2所述的一种考虑时序约束的移动服务组合选择方法，其特征在于， 所述步骤13)中建立服务组合的质量约束和时序约束模型包括如下步骤： 将服务组合质量约束建模为一个三元组coriq= (attr,opr,threshold)，其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓水光，黄龙涛，李莹，吴健，尹建伟，吴朝晖，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33