摘  要： 針對現(xiàn)有服務(wù)選擇技術(shù)的不足，提出一種應(yīng)用服務(wù)社會網(wǎng)絡(luò)SSN(Service Social Network)機(jī)制的方法。算法主要通過社會網(wǎng)絡(luò)原理，將Web候選服務(wù)根據(jù)聯(lián)系緊密程度和服務(wù)本身的QoS屬性選擇滿足用戶需求的組合Web服務(wù)，理論分析和實驗表明算法的有效性和可行性。
關(guān)鍵詞： 服務(wù)選擇；社會網(wǎng)絡(luò)；服務(wù)質(zhì)量

    隨著面向服務(wù)計算技術(shù)的深入發(fā)展，通過組合Web服務(wù)建立分布式應(yīng)用系統(tǒng)逐漸成為基于Web應(yīng)用開發(fā)的主流技術(shù)。在眾多可獲得的Web服務(wù)資源中，如何選擇合適的服務(wù)實例進(jìn)行組合，使之既能滿足應(yīng)用的功能需求，又能滿足用戶提出的QoS需求，是一個備受關(guān)注的問題，并已得到了廣泛的研究。
    QoS約束的Web服務(wù)選擇與組合是一類組合優(yōu)化問題。到目前為止，求解該問題比較典型的方法有線性規(guī)劃算法[1-2]和遺傳算法[3-6]。線性規(guī)劃算法在候選服務(wù)集規(guī)模較小時是非常有效的，但是隨著規(guī)模的加大，計算耗時增長速度明顯加快，可擴(kuò)展性變差。遺傳算法被用于QoS的全局組合優(yōu)化已有許多成功的案例，但是，由于在諸多的研究中一般采用隨機(jī)交叉和變異操作，沒有考慮候選服務(wù)實例之間實際存在的連接偏好，組合服務(wù)的可靠性難以得到有效的保證。連接頻率反映了服務(wù)之間的連接偏好，頻率越高，下一次連接的可能性就越大，在一定程度上可增強(qiáng)組合服務(wù)的可靠性。如何利用候選服務(wù)實例之間的連接偏好優(yōu)化服務(wù)的隨機(jī)選擇，提高服務(wù)組合的效率與成功率是本文主要關(guān)注的問題。
    根據(jù)軟件工程的一般常識可知，一個復(fù)雜的組合服務(wù)包含平行、分支、選擇、循環(huán)等結(jié)構(gòu)，可以利用數(shù)據(jù)流聚合方法形成顆粒較大的結(jié)構(gòu)塊。而對于一個大規(guī)模的候選服務(wù)集合，應(yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)形成機(jī)制[7]，也可以形成與服務(wù)流程聚合塊功能相一致的服務(wù)子集，即所謂的服務(wù)社區(qū)。這樣，服務(wù)選擇就演化成社區(qū)選擇問題，運用遺傳算法能較好地保證結(jié)構(gòu)性選擇，且依據(jù)連接權(quán)重形成的服務(wù)社區(qū)能充分體現(xiàn)服務(wù)之間的連接偏好。根據(jù)這一思想，本文提出了一個基于社區(qū)形成機(jī)制和遺傳算法的服務(wù)選擇方法，與傳統(tǒng)遺傳算法不同的是，設(shè)計了一個依據(jù)連接偏好的效用函數(shù)估算隨機(jī)選擇概率。初步的實驗結(jié)果證明，該方法行之有效，且具有較高的計算效率。
1 問題描述
    對于用戶提出的服務(wù)需求首先建立組合服務(wù)流程，圖1所示為一個有8個原子服務(wù)S1，S2，…，S8的服務(wù)流程。
    如圖1所示，一般一個組合Web服務(wù)流程由多個Web原子服務(wù)組成，每個Web原子服務(wù)又對應(yīng)有多個候選服務(wù)。這些候選服務(wù)可能由不同的服務(wù)提供者提供，具有相同的功能和不同的QoS度量值。

     隨著服務(wù)計算的迅速發(fā)展，可利用的Web服務(wù)資源越來越多，候選服務(wù)結(jié)點的規(guī)模也越來越大。本文總結(jié)了近期相關(guān)的工作，提出了一種基于社會網(wǎng)絡(luò)社區(qū)形成機(jī)制的Web服務(wù)選擇方法。將Web服務(wù)選擇問題轉(zhuǎn)換到社會網(wǎng)絡(luò)中，利用社會網(wǎng)絡(luò)特有的性質(zhì)結(jié)點聯(lián)系強(qiáng)度等來解決服務(wù)選擇問題。提出了一種服務(wù)社會網(wǎng)絡(luò)概率選擇方法，此方法與遺傳算法的不同之處在于變異結(jié)點的選擇不是隨機(jī)的，而是根據(jù)結(jié)點之間的連接頻率，它反映了服務(wù)之間的連接偏好，頻率越高，下一次連接的可能性就越大。
    雖然最終算法給出了很好的性能，但還有待進(jìn)一步改進(jìn)，如本文算法是基于單目標(biāo)優(yōu)化的，希望今后在多目標(biāo)優(yōu)化方面有所進(jìn)展。同時本文算法是基于歷史信息(服務(wù)實例)的，因此當(dāng)歷史信息較少或剛開始沒有歷史信息時性能方面可能會很差，希望今后在這方面也有所研究。
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