(最新)网络化制造中web服务自动组合的若干关键技术研究

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1、上海交通大学博士学位论文网络化制造中Web服务自动组合的若干关键技术研究姓名：刘晓光申请学位级别：博士专业：机械制造及其自动化指导教师：金烨20081101摘要网络化制造中Web服务自动组合的若干关键技术研究为挖掘并提升网络化制造的内涵和优势，发挥其商业价值，本文突破传统网络化制造在已结盟企业间进行数据共享与传递的实质，致力于通过计算机系统、商务应用和软件组件之间的交互，自动地实现商务实体问的无缝、动态集成。Web服务是网络化制造的软件资源构件，网络化制造中应用的组合即为Web服务的组合。然而，随着Web服务

2、数目的增多，人工查找和组合Web服务将变得越来越困难和不现实，同时，网络化制造的网络化协作与敏捷特性使其有别于其它传统制造模式，它更加强调软件与软件之间的交互，要求协作中尽可能减少人为干涉，最大程度实现Web服务组合的自动化。因此，实现Web服务自动组合是构建和运行网络化制造的必然要求和重要内容。本文基于网络化制造中Web服务自动组合这一背景，就实现服务自动组合中的服务描述、服务功能匹配、服务组合方法、服务(组合)选择以及服务组合平台等问题进行了较为深入的讨论和研究，论文工作主要包括：1．提出了一个基于本体的

3、Web服务描述元模型M4WEB(Metal．modelforWebservice)。该模型以语义本体为依托，在Web服务的WSDL(W-ebServicesDescriptionLanguage)描述基础上，增加了服务基本信息、性能信息和功能信息，回答了“服务做什么?”、“服务如何做?力、“如何获取服务?”、“使用服务需要哪些支撑?’’等Web服务描述必须回答的问题。模型在结构上分为5个部分，这5个部分在本体映射下一起构成了一个基于语义本体的完整的Web服务描述元模型。模型与WSDL保持一致，可以利用其成熟技

4、术并使用业已存在的WSDL描述的Web上海交通人学博上学位论文一网络化制造中Web服务自动组合的若干关键技术研究保持一致，可以利用其成熟技术并使用业已存在的WSDL描述的Web服务；基于本体为模型增加了语义信息，使其具有了良好的辨识度；模型可以表示服务提供者提供的服务，也可以描述服务请求者所需的服务，而且描述的繁简还可根据实际情况进行适当取舍。为使计算机能够处理该模型，研究了模型的形式化问题。提出了对模型形式化语言的要求，在分析和综合比较了相关形式化语言后，给出了利用OWLDL(WebOntologyLang

5、uageDescriptiOnLogic)语言形式化描述模型的详细方法与过程。该方法为了应对Web服务的差异性以及服务描述繁简、侧重不同等实际问题，区分了通用定义和参考定义，使得模型形式化在保持程式化的同时具有较大程度的灵活性。2．根据服务组合形成过程，区分和定义了服务过程中的两类功能匹配：服务与服务间的功能匹配以及需求与服务间的功能匹配，并根据Web服务描述特点，分别为这两类匹配设计了基于接口的功能匹配方法。方法根据接口参数三元组的描述形式<类型，名称，值(值域)>，采用纵向分解、横向分组的方式，先对匹配双

6、方的接口参数进行分类分组，然后对参数类型进行匹配，在类型匹配满足匹配度要求的情况下，对类组内的参数名称和值(值域)进行匹配。根据匹配时参数间的语义及逻辑关系，定义了4种匹配度并给出了判据。方法中加入匹配度增强了方法的适应性与灵活性，为用户提供了较大的选择空间。3．提出了一个基于定向泛洪算法的Web服务组合方法。方法利用传统泛洪算法在消息传递和资源查找时所具有的便捷、快速特点进行Web服务的搜索和组合，同时又利用同一路径是否有重复节点、P／E(Precondition／Effect)是否相容作为约束，对组合路径

7、进行定向，消除了组合过程中可能出现的“内爆”和“重叠"，避免了组合陷入死循环。方法还借鉴了深度优先搜索思想，迭代查找组合树中状态为UNKNOWN的首叶子节点，确保了组合路径的全覆盖。最终，方法将形成一棵以ORⅡ摘要作为后续服务选择的输入。4．针对Wreb服务的动态性与领域性，在不失一般性的前提下，从宏观角度给出了选取与制定Web服务非功能性条件的原则，用于指导Web服务非功能性条件的选取与制定。作为非功能性条件之一的服务质量对服务选择至关重要，为发挥服务质量在服务选择中的作用并使其具有可操作性，对Web服务质

8、量的量化进行了专门探讨和研究，提出了一个能体现服务质量走势、评价力求客观的服务质量评价体系，然后在加权平均法与三点法等统计学相关理论支持下给出了一个实用、高效却又易于实现的Web服务质量评价机制与方法，从而使服务质量的评价有了相对科学而又具体的标准和规范，使其不再仅仅只是一个抽象空洞的概念。在理清和分析了影响选择的非功能性条件之后，根据Web服务选择具有非功能性条件期望值确定、指标因素分层少的特点，