一种面向移动环境下的服务组合选择方法技术

本发明专利技术公开了一种面向移动环境下的服务组合选择方法，提供的面向移动环境的服务组合方法，针对用户移动特性以及随着用户位置变化而变化的移动网络质量，建立了一个可计算的移动模型；基于移动模型，提出了新的移动感知的服务质量计算规则；提出了基于“教”与“学”优化方法的服务组合选择方法，以获取近似最优的服务组合结果；从而克服了现有技术中的方法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用户的移动特性导致服务组合实际性能变化的问题，进而提高移动环境下服务组合执行效率。

【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，尤其涉及一种面向移动环境下的服务组合选择方法。
技术介绍
近年来，随着Web2.0、云计算、移动互联网等新一代信息技术的发展。移动互联网用户数量迅猛增加，逐步超越固定互联网用户规模，国内互联网规模日益壮大，移动互联网成为当前全球信息产业竞争的焦点。移动互联网业务的发展为移动网络带来了无尽的应用空间，促进了移动网络宽带化的深入发展。它体现了“无处不在的网络、无所不能的业务”的思想，正在改变着人们的生活方式和工作方式.移动互联网使得人们可以通过随身携带的移动终端(智能手机、PDA、平板电脑等)随时随地乃至在移动过程中获取互联网服。与此同时，移动互联网的飞速发展也产生了相应的难题与挑战。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。同时，用户在调用服务的过程中会处在移动的状态中，不断变化的地理位置也会对移动终端通信的网络状况产生变化。因此，没有考虑这些移动特性的传统服务组合选择方法很难保证在移动环境下获取到最有的服务组合结果。因为它们仅仅针对服务自身的服务质量进行选择，而没有考虑到用户的移动以及网络环境的变化。
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用户的移动特性和网络信号的变化，提出了一个可计算的移动模型，并基于此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。为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：一种面向移动环境下的服务组合选择方法，包括如下步骤：11)针对用户移动特性，以及随着用户位置变化而变化的移动网络质量，建立了一个可计算的移动模型；12)基于移动模型，获得移动感知服务质量；13)基于“教”与“学”的服务组合选择方法，获取近似最优的服务组合结果。进一步的，包括如下步骤：所述步骤11)中的移动模型包括用户移动轨迹和移动网络质量两部分；将用户移动轨迹设计建模为一个三元组，mp＝(Time,Location,M)，其中：Time是一个从t0到tn的连续时间点的集合，t0是用户发起服务组合请求的时间点，tn是结束服务组合调用的时间点；Location是用户的位置集合，每个位置点对应重Time中的一个时间点；M是时间点到地理位置的映射函数，M:Time→Location。进一步的，包括如下步骤：当为单个服务时，其移动感知服务质量根据如下公式进行计算：MQoSs=tdi+Qs+tdo---(1)]]>其中是传输服务所需的输入数据所消耗的时间，Qs是服务s的执行时间，是传输服务所产生的输出数据所消耗的时间，和通过如下公式进行计算tdi=diQoMNi]]>tdo=doQoMNo---(2)]]>其中di是输入数据的数据量，QoMNi是用户传输输入数据时所处位置对应的移动网络质量，do是输出数据的数据量，QoMNo是用户传输输出数据时所处位置对应的移动网络质量；计算一个服务的移动感知服务质量的流程如下：1)获取用户开始传输输入/输出数据的时间点tp；2)根据函数M得到tp对应的地理位置；3)根据函数L得到对应的移动网络质量；4)计算数据传输开销。进一步的，包括如下步骤：当为服务组合时，其移动感知服务质量根据如下公式进行计算：GQoS=ψs∈soMQoSs---(3)]]>其中ψ表示集成操作符，根据组合的结构进行集成，首先找出服务组合中所有的执行路径，利用求和得到每条路径的响应时间，然后对多条路径取最大值得到最终结果。进一步的，将一个服务组合结果对应为一个学员，则组合结果的集合称为班级，组合服务中的组件服务对应为科目，评估一个学员的适应度则是根据计算该服务组合的移动感知服务质量得到，该服务组合选择方法主要包含三个阶段：51)初始化阶段在初始化阶段，需要确定班级的学员数量P，以及最大迭代次数I，然后随机生成P个学员：Xi=(x1i,x2i...xdi)]]>其中i＝(1,2,3....,P)，d是服务组合中任务的数量，表示Xi中对于第j个任务选择的备选服务；52)“教”阶段首先挑选出班级中适应度最低的学员作为老师Xteacher，每一个学员Xi(i＝1,2,3....,P)都向老师进行学习，学习的过程通过以下公式进行：Xnewi=Xoldi+difference---(4)]]>difference＝ri×(Xteacher-TFi×Mean)   (5)其中和表示第i个学员在学习前和学习后的向量表示，ri＝rand(0,1)表示学习步长，TFi＝round[1+rand(0,1)]表示学习因子，Mean是所有学员的平均向量，Mean=1PΣi=1PXi---(6)]]>在服务组合选择问题中，每个结果向量X中的变量都应该是一个整数，因此，在每次向量计算结束后增加一个refine操作：def refine(Xi):for xj in Xi:xj＝round(xj)         (7)if xj>up:xj＝upif xj<low:xj＝low其中up和low表示服务组合中每个任务的备选服务的上边界和下边界,在向老师学习结束后，所有学员对他们自己进行更新：ifF(Xnewi)<F(Xoldi):]]>Xoldi=Xnewi---(8)]]>其中F是根据公式(3)计算出学员的适应度,53)“学”阶段对于每个学员随机挑选另一个学员作为学习目标，通过分析它们之间的差异性进行学习：Xnewi=Xoldi+ri·(Xi-Xj)F(Xj)>F(Xj)Xoldi+ri·(Xj-Xi)F(Xj)<F(Xj)---(9)]]>在学习之后，根据公式(8)进行更新操作，在“学”阶段结束后，如果迭代次数没有达到终止条件，则重新进入“教”阶段，进行新一轮的学习，直到满足终止条件为止。本专利技术的有益效果在于：本专利技术提供的面向移动环境的服务组合方法，针对用户移动特性以及随着用户位置变化而变化的移动网络质量，建立了一个可计算的移动模型；基于移动模型，提出了新的移动感知的服务质量计算规则；提出了基于“教”与“学”优化方法的服务组合选择方法，以获取近似最优的服务组合结果；从而克服了现有技术中的方法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用户的移动特性导致服务组合实际本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向移动环境下的服务组合选择方法，其特征在于，包括如下步骤：11)针对用户移动特性，以及随着用户位置变化而变化的移动网络质量，建立了一个可计算的移动模型；12)基于移动模型，获得移动感知服务质量；13)基于“教”与“学”的服务组合选择方法，获取近似最优的服务组合结果。

【技术特征摘要】
1.一种面向移动环境下的服务组合选择方法，其特征在于，包括如下步骤：
11)针对用户移动特性，以及随着用户位置变化而变化的移动网络质量，建立
了一个可计算的移动模型；
12)基于移动模型，获得移动感知服务质量；
13)基于“教”与“学”的服务组合选择方法，获取近似最优的服务组合结果。
2.根据权利要求1所述的一种面向移动环境下的服务组合选择方法，其特征在
于，包括如下步骤：所述步骤11)中的移动模型包括用户移动轨迹和移动网络
质量两部分；
将用户移动轨迹设计建模为一个三元组，mp＝(Time,Location,M)，其中：
Time是一个从t0到tn的连续时间点的集合，t0是用户发起服务组合请求的时间
点，tn是结束服务组合调用的时间点；Location是用户的位置集合，每个位置点
对应重Time中的一个时间点；M是时间点到地理位置的映射函数，M:Time→
Location。
3.根据权利要求2所述的一种面向移动环境下的服务组合选择方法，其特征在
于，包括如下步骤：当为单个服务时，其移动感知服务质量根据如下公式进行
计算：
MQoSs=tdi+Qs+tdo---(1)]]>其中是传输服务所需的输入数据所消耗的时间，Qs是服务s的执行时间，
是传输服务所产生的输出数据所消耗的时间，和通过如下公式进行计
算
tdi=diQoMNi]]>tdo=doQoMNo---(2)]]>其中di是输入数据的数据量，QoMNi是用户传输输入数据时所处位置对应
的移动网络质量，do是输出数据的数据量，QoMNo是用户传输输出数据时所处
位置对应的移动网络质量；
计算一个服务的移动感知服务质量的流程如下：1)获取用户开始传输输入/
输出数据的时间点tp；2)根据函数M得到tp对应的地理位置；3)根据函数L
得到对应的移动网络质量；4)计算数据传输开销。
4.根据权利要求2所述的一种面向移动环境下的服务组合选择方法，其特征在
于，包括如下步骤：当为服务组合时，其移动感知服务质量根据如下公式进行
计算：
GQoS=ψs∈soMQoSs---(3)]]>其中ψ表示集成操作符，根据组合的结构进行集成，首先找出服务组合中所
有的执行路径，利用求和得到每条路径的响应时间，然后对多条路径取最大值
得到最终结果。
5.根据权利要求2所述的一种面向移动环境下的服务组合选择方法，其特征在

【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