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(tái)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(duì)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(qǐng)求到復(fù)雜的商業(yè)過程中的任何事，然而單個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)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(gè)Web服務(wù)被表示為圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)(node)，Web服務(wù)的QoS參數(shù)(如響應(yīng)時(shí)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(shí)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(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)Web服務(wù)。
    (2)在圖開始處加一個(gè)開始節(jié)點(diǎn)，在結(jié)束時(shí)加一個(gè)結(jié)束節(jié)點(diǎn)。
    (3)同一列的節(jié)點(diǎn)代表是同一個(gè)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(gè)服務(wù)社區(qū)：第1個(gè)服務(wù)社區(qū)有4個(gè)候選服務(wù)，第2個(gè)服務(wù)社區(qū)有2個(gè)候選服務(wù)，第3個(gè)服務(wù)社區(qū)有4個(gè)候選服務(wù)，第四個(gè)服務(wù)社區(qū)有3個(gè)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(hào)的含義：    
    (1)Si：代表一個(gè)服務(wù)社區(qū)，它是一個(gè)自治的系統(tǒng)，包含著多個(gè)功能相同或相似但非功能(例如價(jià)格、響應(yīng)時(shí)間等)不同的的單個(gè)Web服務(wù)。
    (2)Sij：是一個(gè)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(shí)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(shí)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(duì)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(duì)整個(gè)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(shí)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(gè)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(shí)，它的時(shí)間復(fù)雜度會(huì)呈指數(shù)級(jí)上升，所以在大規(guī)模問題時(shí)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(gè)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(shí)都沒有調(diào)用，所以p[v]都設(shè)置為未定義。
    ②設(shè)置1個(gè)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(gè)集合Q，表示所有的服務(wù)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)算法找到1個(gè)符合要求的節(jié)點(diǎn)時(shí)，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(shí)，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(duì)于每個(gè)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(shí)把p[v]設(shè)置為u。
    ④回到步驟3，直到Q集合為空時(shí)，算法結(jié)束。
    具體算法如圖2所示，在這個(gè)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(shí)，就會(huì)出錯(cuò)。

    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(gè)加權(quán)有向圖G和源點(diǎn)s，對(duì)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(shí)，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(huì)返回錯(cuò)誤。Bellman-Ford算法可以在偽多項(xiàng)式時(shí)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(gè)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(dòng)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(dòng)發(fā)現(xiàn)是服務(wù)調(diào)度的前提，我們會(huì)繼續(xù)對(duì)服務(wù)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、服務(wù)的組合模型、服務(wù)的自動(dòng)組合做進(jìn)一步研究。
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