摘  要： 從Web服務(wù)質(zhì)量入手,，將QoS參數(shù)屬性作為圖的權(quán)重,，提出了基于圖的Web服務(wù)組合建模，并介紹了用不同的算法分別在模型上尋找解決方案,。
關(guān)鍵詞： Web服務(wù),；服務(wù)組合；服務(wù)選擇

    近年來,，基于XML的Web服務(wù)技術(shù)迅速發(fā)展,，為互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供了一種共享數(shù)據(jù)的有效手段。Web服務(wù)的高效執(zhí)行方式,，Web服務(wù)與其他成熟技術(shù)的有機(jī)結(jié)合以及Web服務(wù)的組合是解決現(xiàn)實(shí)應(yīng)用問題的重要技術(shù),。
    Web服務(wù)是一種自包含、自描述,、模塊化的程序,，它吸收了分布式計(jì)算、Grid計(jì)算和XML等各種技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),，解決了異構(gòu)分布式計(jì)算以及代碼與數(shù)據(jù)重用等問題,，具有高度的互操作性、跨平臺性和松耦合性,，引起了世界范圍內(nèi)學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的極大興趣[1-2],。
    為滿足Web服務(wù)的技術(shù)需求，W3C等國際標(biāo)準(zhǔn)組織制定了一系列Web服務(wù)規(guī)范,，如統(tǒng)一描述發(fā)現(xiàn)集成UDDI(Universal Description,，Discovery and Integration)、簡單對象訪問協(xié)議SOAP(Simple Object Access Protocol),、Web服務(wù)描述語言WSDL(Web Service Description Language)等,，都是用于描述、發(fā)布,、發(fā)現(xiàn)和調(diào)用Web服務(wù)的,，這些規(guī)范共同構(gòu)成了Web服務(wù)的技術(shù)體系[3]。
    Web服務(wù)所執(zhí)行的功能可以是從簡單的請求到復(fù)雜的商業(yè)過程中的任何事，然而單個Web服務(wù)的功能有限,，難以滿足實(shí)際應(yīng)用中的多種多樣的需求,，因此，為了更加充分地利用共享的Web服務(wù),，有必要將共享的Web服務(wù)組合起來,，提供功能更為強(qiáng)大的服務(wù)。Web服務(wù)組合是個非常復(fù)雜的問題[4-7],，它涉及到Web服務(wù)的描述,、Web服務(wù)的發(fā)現(xiàn)[8]、Web服務(wù)的選擇[9],、Web服務(wù)的匹配,、Web服務(wù)的調(diào)度[10-11]、服務(wù)質(zhì)量(QoS)[12-13]等一系列問題,。
1 基于圖的Web服務(wù)組合模型
    組合服務(wù)是通過一系列數(shù)據(jù)流和控制流聯(lián)系在一起的基本服務(wù),，研究Web服務(wù)組合問題，也就是研究如何找到一組需要調(diào)用的Web服務(wù),，以及以何種方式進(jìn)行調(diào)用這些Web服務(wù),。圖論中的點(diǎn)可以代表基本服務(wù)，邊可以代表Web服務(wù)的調(diào)用,，再把QoS屬性參數(shù)[12-13]也加入圖中,，這樣就可以用1個帶有權(quán)值的有向圖來表示服務(wù)的組合問題，可以根據(jù)圖論中的算法和服務(wù)的屬性參數(shù),，在圖中尋找最優(yōu)的服務(wù)組合方案,。
    把組合Web服務(wù)問題看成在1個帶有權(quán)值的有向圖G=(V，E)中尋找最優(yōu)路徑的問題,，其中V代表Web上服務(wù)的集合,，E代表Web上兩個服務(wù)之間的連接的集合。另外定義n為圖中節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,，e代表圖中邊的數(shù)量,，也就是n=|V|，e=|E|,。
    每個Web服務(wù)被表示為圖中的一個節(jié)點(diǎn)(node),，Web服務(wù)的QoS參數(shù)(如響應(yīng)時間、費(fèi)用,、可靠性,、可用性等)可表示為節(jié)點(diǎn)的權(quán)值。然而有關(guān)圖的算法通常把權(quán)值定義在邊上,，而不是在節(jié)點(diǎn)上,，所以本研究把原來在節(jié)點(diǎn)上屬性的權(quán)值(響應(yīng)時間T,，費(fèi)用C，可靠性R,，可用性A等)轉(zhuǎn)移到邊上,。
    基于圖的Web服務(wù)組合模型構(gòu)造如下：
    (1)圖中的每一個節(jié)點(diǎn)代表一個Web服務(wù),。
    (2)在圖開始處加一個開始節(jié)點(diǎn),，在結(jié)束時加一個結(jié)束節(jié)點(diǎn)。
    (3)同一列的節(jié)點(diǎn)代表是同一個服務(wù)社區(qū)的服務(wù),。
    (4)圖中邊代表該邊的前驅(qū)節(jié)點(diǎn)所代表的Web服務(wù)可以調(diào)用該邊后繼節(jié)點(diǎn)所代表的Web服務(wù),。
    (5)邊上的權(quán)值代表該邊后繼節(jié)點(diǎn)所代表的Web服務(wù)的QoS的綜合參數(shù)。
    圖1是構(gòu)造的Web服務(wù)組合模型圖,，它有4個服務(wù)社區(qū)：第1個服務(wù)社區(qū)有4個候選服務(wù),，第2個服務(wù)社區(qū)有2個候選服務(wù)，第3個服務(wù)社區(qū)有4個候選服務(wù),，第四個服務(wù)社區(qū)有3個候選服務(wù),，邊上的值是邊后繼節(jié)點(diǎn)所代表服務(wù)的QoS的綜合參數(shù)。

    圖1中符號的含義：    
    (1)Si：代表一個服務(wù)社區(qū),，它是一個自治的系統(tǒng),，包含著多個功能相同或相似但非功能(例如價格、響應(yīng)時間等)不同的的單個Web服務(wù),。
    (2)Sij：是一個基本W(wǎng)eb服務(wù),，它在Web服務(wù)社區(qū)Si中，其中j是社區(qū)為了標(biāo)識Web服務(wù)的標(biāo)記,。
    (3)S：起始節(jié)點(diǎn),，代表組合服務(wù)的開始。
    (4)D：目標(biāo)節(jié)點(diǎn),，代表組合服務(wù)的結(jié)束,。
2 基于圖的Web服務(wù)組合算法
    要從圖中找出S到D的路徑，并能夠同時滿足多種QoS約束的可行路徑,。本文主要考慮多重(k≥2)路徑約束(也稱為多約束)的情況,。由于多約束的QoS是NP完全問題，為此,，研究人員設(shè)計(jì)了很多啟發(fā)式算法,。然而這些算法往往具有很大的局限性：(1)計(jì)算復(fù)雜度過高，無法應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中,；(2)算法性能較差,，不能找到實(shí)際存在的可行路徑；(3)算法只是針對某些特殊情況而設(shè)計(jì),，不具有普遍性,。
    本文則將多種QoS度量轉(zhuǎn)化為單一的權(quán)值，然后用幾種算法對整個圖進(jìn)行計(jì)算最短路徑。使用加權(quán)公平隊(duì)列,，費(fèi)用,、響應(yīng)時間、可用性和可靠性都可以轉(zhuǎn)化為函數(shù)中的參數(shù),，不再彼此獨(dú)立,。這樣，原來多約束的NP完全問題就可以簡化為多項(xiàng)式的復(fù)雜度,。
    在此介紹幾種算法求解滿足約束條件的方案,。
    (1)擴(kuò)散法。該算法可以找出所有可能執(zhí)行組合的路徑,，其思想是從源點(diǎn)開始,，通過逐個詢問圖中的其他節(jié)點(diǎn)，逐步逼近并達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn),。首先使用廣度優(yōu)先的方法,，在多條路徑中尋找可行路徑，在詢問抵達(dá)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)之前,，不能斷定可行路徑,。為了避免回路和擴(kuò)散重復(fù)信息，節(jié)點(diǎn)需要記錄大量探測數(shù)據(jù),。
    擴(kuò)散算法在節(jié)點(diǎn)比較少的情況下可以用來尋找滿足約束條件的最優(yōu)解決方案,，但當(dāng)節(jié)點(diǎn)較多時，它的時間復(fù)雜度會呈指數(shù)級上升,，所以在大規(guī)模問題時不為人們所接受,。
    (2)Dijkstra算法。在經(jīng)典的圖論問題中,，可以使用Dijkstra算法計(jì)算圖中任意2個節(jié)點(diǎn)的最短路徑[4],。本研究把該算法的思想應(yīng)用在服務(wù)組合過程中，求解從S到D的路徑,，并且使服務(wù)質(zhì)量函數(shù)最小,。具體求解步驟如下：
    ①首先進(jìn)行初始化，用d[v]表示從服務(wù)開始到調(diào)用到服務(wù)v的質(zhì)量函數(shù)值,，由于剛開始,，所以除了服務(wù)開始節(jié)點(diǎn)s外，所有的節(jié)點(diǎn)d[v]都設(shè)為無窮大,，d[s]=0,；p[v]表示調(diào)用服務(wù)v節(jié)點(diǎn)的服務(wù)節(jié)點(diǎn)，開始時都沒有調(diào)用,，所以p[v]都設(shè)置為未定義,。
    ②設(shè)置1個集合S,，表示已經(jīng)找到的符合要求的服務(wù)節(jié)點(diǎn)，一開始設(shè)置為空集合,；設(shè)置1個集合Q,，表示所有的服務(wù)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)算法找到1個符合要求的節(jié)點(diǎn)時,，則把該節(jié)點(diǎn)從Q中刪除,，加入到S集合中。
    ③當(dāng)集合Q不空時,，從集合中找出參數(shù)最小的服務(wù)節(jié)點(diǎn)u,，并且把它加到集合S中,，對于每個u服務(wù)可以調(diào)用的服務(wù),，如果d[v]大于d[u]與w[u，v]的總和,，則把d[u]與w[u,，v]的總和賦值給d[v]，同時把p[v]設(shè)置為u,。
    ④回到步驟3,，直到Q集合為空時，算法結(jié)束,。
    具體算法如圖2所示,，在這個算法中，邊上的權(quán)值不能是負(fù)值,，如果存在負(fù)值的話,，在選取最小值時，就會出錯,。

    Dijkstra算法從圖中節(jié)點(diǎn)入手進(jìn)行尋找最優(yōu)解決方案,，另外還可以從圖中的邊入手開始尋找。
    (3)Bellman-Ford算法,。是求解單源點(diǎn)的最短路徑問題的一種算法[4],。單源點(diǎn)的最短路徑問題是指：給定一個加權(quán)有向圖G和源點(diǎn)s，對于圖G中的任意一點(diǎn)v,，求從s到v的最短路徑,。
    Bellman-Ford算法如圖3所示，它和Dijkstra算法很相似,，但Dijkstra算法中的權(quán)值不能為負(fù),，因?yàn)槿绻胸?fù)值，則出現(xiàn)負(fù)循環(huán)時,，就找不到最優(yōu)路徑,，Bellman-Ford算法比它多了檢查的步驟(行10－12),，這樣如果權(quán)值為負(fù)值，會返回錯誤,。Bellman-Ford算法可以在偽多項(xiàng)式時間內(nèi)完成,。

    Web服務(wù)能夠較好地解決異構(gòu)應(yīng)用之間、松散耦合環(huán)境下的互操作,、集成和協(xié)作問題,，成為國內(nèi)外軟件技術(shù)研究的重要方向。Web服務(wù)的組合是正在興起的新技術(shù),，它將徹底改變提供電子商務(wù)和客戶軟件應(yīng)用的方式,，是國內(nèi)外在信息集成、軟件工程等領(lǐng)域的關(guān)注的焦點(diǎn),，也是Web服務(wù)技術(shù)的主要發(fā)展方向之一,。
    本文主要關(guān)注Web服務(wù)的組合，將QoS參數(shù)屬性作為圖的權(quán)值,，提出了基于圖的Web服務(wù)組合建模,，使用擴(kuò)散算法、Dijkstra算法,、Bellman-Ford等算法在模型中尋找組合的路徑,，并將各個算法進(jìn)行比較，為Web服務(wù)的組合做好了理論準(zhǔn)備,。
    Web服務(wù)是處在動態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)上,，在過去幾年里Web上提供的Web服務(wù)數(shù)量急劇增多，通過人工在巨大的Web服務(wù)倉庫中發(fā)現(xiàn)人們需要的服務(wù)是不現(xiàn)實(shí)的,，所以服務(wù)的自動發(fā)現(xiàn)是服務(wù)調(diào)度的前提,，我們會繼續(xù)對服務(wù)的自動發(fā)現(xiàn)、服務(wù)的組合模型,、服務(wù)的自動組合做進(jìn)一步研究,。
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