基于约束放松的自适应Web服务选取方法的研究
已有服务选取都是把问题规划为针对某个模型寻求最优解或者次优解的过程,不考虑用户约束对Web服务选取的影响,而在SLA模型中,用户对服务的选取是有约束的,如果约束不满足,选取算法直接结束,要求用户重新给出约束定义,增加了用户与选取过程的交互.为了减少用户的操作次数,本文为用户的约束定义了约束放松模型,对于约束不能满足的情况下,自动地对已有模型进行条件放松,定义了基于分布式约束满足问题求解的服务选取过程,将约束放松模型应用于选取过程,进行自适应的选取.通过与已有的选取算法进行实验比较,本文提出的自适应组合服务选取算法,考虑了用户的约束条件,在选取失败时,基于放松模型进行自动约束条件的更新,进行服务的重新选取,减少了与用户交互次数,有效提高了有约束的组合服务选取的执行效率.
Web服务、服务选取、自适应、约束放松模型
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60872040;辽宁省自然科学基金项目20092006, 20111001;沈阳市科技基金项目1091176-1-00
2012-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
2353-2358