融合网络下的多用户服务选择关键技术研究
【摘要】:随着融合网络的逐步推进,融合网络的泛在性使得个性化服务的提供变得更加方便与普及,网络上出现了越来越多的服务请求,而Web服务技术的迅猛发展更使得融合网络上出现了大量功能属性相同而QoS不同的候选服务。这些具有不同功能的候选服务又可以通过相互组合,生成功能更为复杂的组合服务以满足用户的需求,而其中如何基于服务的功能属性和用户的QoS偏好为用户选择合适的候选服务或组合服务已成为服务计算领域一个重要的研究问题。
目前Web服务选择的研究工作主要集中于为单个用户进行服务选择,如何针对多个用户的服务请求制定选择方案以满足不同用户的个性化需求还存在着诸多挑战。此外,融合网络的动态性容易导致服务的运行环境发生变化,当基于非功能属性的服务选择无法找到可替换的候选服务来满足用户需求时,如何基于功能属性进行变化以保证服务提供过程的连续性仍有待深入研究。虽然现有的研究工作已经取得了一定的成果,但是融合网络下的多用户服务选择研究仍然存在以下问题:
1)QoS属性归一化方法过于单一。不同的QoS属性具有不同的物理意义和取值范围,现有的QoS属性归一化计算方法无法较好的体现出不同QoS属性的变化趋势。
2)服务选择标准过于偏重于QoS属性。虽然现有的研究工作将用户之间不同的QoS偏好作为QoS属性权重纳入计算过程,但总体仍然以QoS属性的效用值作为选择依据。然而,不同用户对于同一个候选服务有着不同的满意度,且用户主观满意度的变化与服务QoS属性的客观变化并非是等比例的,因此现有的服务选择标准容易导致较为优秀的候选服务同时被多个用户选中,造成选择冲突。此外,由于候选服务的资源有限,服务可能会因为用户请求负载过重而导致QoS质量下降。
3)当基于非功能属性的服务选择方法无法找到合适可替代的候选服务时,服务需要基于功能属性进行适变以保证服务提供的连续性。模型不仅可以作为适变行为分析的基础,还可以为基于功能属性的服务选择方法提供指导,然而目前关于适变描述模型的研究成果还较为匮乏,缺乏有效的、可支持的模型。
为了解决上述难题,本论文针对融合网络下多用户服务选择技术相关问题进行了深入研究,取得了以下几方面的研究成果:
1)根据服务QoS属性的物理意义和取值范围将QoS属性分为四种类型,并分别给出了不同类型QoS属性的归一化方法,该计算方法更加符合真实世界中QoS属性值的变化情况。基于经济学中的展望理论提出了一种新的用户满意度计算方法,该方法能够综合考虑服务的客观QoS属性和用户主观的QoS需求,更加贴合现实生活中用户主观感受的变化情况。此外,该方法还考虑了等级因素对于用户满意度的影响情况。仿真实验结果验证了该方法的有效性和准确性。
2)提出了一个用于解决多用户组合服务选择问题的方法并有效解决了服务选择过程中的冲突问题。该方法从运营商的角度出发,以全网性能为优化目标,以每个用户的QoS偏好为选择依据,最终使每个用户获得一个最符合自身QoS偏好的组合服务方案。该方法首先通过质量标尺划分将全局约束条件通过二次分解转化为局部约束条件,降低了问题的复杂性。然后通过蚁群-遗传混合算法加快了组合服务选择的求解速度,并引入非线性变异算子扩大了算法的搜索空间。仿真实验结果表明该方法在针对大规模用户,大规模候选服务的问题中不仅具有良好的寻优能力,而且具有较快的求解速度。
3)提出了一个新的会话业务适变描述模型。该模型主要针对电信领域中通信会话业务的变化情况,从不同层次和角度对会话业务中发生的适变行为进行描述和分析。当基于非功能属性的多用户服务选择方法无法保证通信过程的维续时,模型可以帮助判断需要进行功能调整变化的服务节点,为后续基于功能属性的服务选择提供指导。与现有模型的比较表明该模型可以更好的描述未来融合网络中的可适变电信业务。
【关键词】:Web服务 服务选择 QoS属性 用户满意度 服务适变 【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP393.09
【目录】:
- 摘要5-7
- Abstract7-16
- 第一章 绪论16-24
- 1.1. 研究背景16-18
- 1.2. 课题来源18
- 1.3. 主要研究工作18-20
- 1.4. 论文内容和结构20-21
- 1.5. 本章主要参考文献21-24
- 第二章 多用户服务选择研究综述24-48
- 2.1. Web服务组合24-26
- 2.2. QoS属性计算26-29
- 2.3. Web服务选择技术29-41
- 2.3.1. 局部服务选择技术29-32
- 2.3.2. 全局服务选择技术32-35
- 2.3.3. 多用户服务选择技术35-38
- 2.3.4. 支持适变的服务选择技术38-41
- 2.4. 小结41
- 2.5. 本章参考文献41-48
- 第三章 基于用户满意度的多等级用户服务选择方法48-78
- 3.1. 引言48-49
- 3.2. 整体架构49-51
- 3.3. 用户需求分析51-53
- 3.4. QoS属性归一化53-60
- 3.4.1. 区间型属性54-56
- 3.4.2. 阈值型属性56-58
- 3.4.3. 偏离型属性58-59
- 3.4.4. 语言型属性59-60
- 3.5. QoS属性的满意度计算60-64
- 3.5.1. 不同等级用户的满意度计算61-63
- 3.5.2. 用户的总体满意度计算63-64
- 3.6. 基于二分图的多用户服务选择64-68
- 3.6.1. 问题的日标函数64-65
- 3.6.2. 基于二分图的最佳多用户服务选择方案65-68
- 3.7. 仿真实验及分析68-74
- 3.7.1. 性能分析及对比69-74
- 3.7.2. 确定最佳选择方案74
- 3.8. 本章小结74-75
- 3.9. 本章参考文献75-78
- 第四章 面向运营商的大规模用户组合服务选择方法78-116
- 4.1. 引言78-79
- 4.2. 研究动机79-81
- 4.3. 问题描述81-85
- 4.3.1. QoS的计算81-83
- 4.3.2. 目标函数83-84
- 4.3.3. 全局约束分解84
- 4.3.4. 质量标尺84-85
- 4.4. 大规模用户组合服务选择问题分解85-92
- 4.4.1. 基于服务类的约束分解87-88
- 4.4.2. 基于用户的约束分解88-90
- 4.4.3. 基于局部约束的服务选择90-91
- 4.4.4. 全局最优组合服务方案求解91-92
- 4.5. 基于混合算法的多用户组合服务选择92-103
- 4.5.1. 基于蚁群-遗传混合算法的质量标尺选择92-99
- 4.5.1.1 算法介绍92-93
- 4.5.1.2 问题映射93-96
- 4.5.1.3 遗传算法中交叉操作的改进96-99
- 4.5.1.4 信息素更新99
- 4.5.2. 基于KM算法的多用户服务最佳匹配99-103
- 4.5.2.1 最优匹配证明102-103
- 4.6. 实验结果及分析103-113
- 4.6.1. 仿真数据集103-104
- 4.6.2. 时间花费对比104-108
- 4.6.3. 最佳QoS效用值对比108-112
- 4.6.4. 计算复杂度分析112-113
- 4.7. 本章总结113-114
- 4.8. 参考文献114-116
- 第五章 支持适变的会话业务描述模型116-141
- 5.1. 引言116-118
- 5.2. 会话描述模型需求分析118-119
- 5.3. 会话服务适变描述模型119-132
- 5.3.1. 基本元素120-123
- 5.3.2. 节点会话123-125
- 5.3.3. 终端会话125-129
- 5.3.4. 业务会话129-132
- 5.4. 会话服务适变场景分析132-135
- 5.5. 会话业务适变实施135-138
- 5.6. 与其它模型的比较138-139
- 5.7. 本章总结139
- 5.8. 参考文献139-141
- 第六章 结束语141-144
- 6.1. 论文总结141-142
- 6.2. 进一步研究工作142-144
- 致谢144-146
- 攻读博士学位期间发表论文146-148
- 博士在读期间完成和参与的项目148