【摘要】：隨著云計(jì)算、服務(wù)計(jì)算以及社會(huì)計(jì)算等新技術(shù)不斷應(yīng)用于企業(yè)信息領(lǐng)域,越來(lái)越多的業(yè)務(wù)過(guò)程跨越了企業(yè)組織邊界,構(gòu)成了不同組織間松散耦合的服務(wù)工作流�？缃M織工作流的廣泛應(yīng)用將傳統(tǒng)的封閉、靜態(tài)、可控的企業(yè)計(jì)算環(huán)境遷移到以開(kāi)放、動(dòng)態(tài)、不確定為特征的面向大規(guī)模服務(wù)計(jì)算的分布式系統(tǒng)。然而,支持跨組織工作流應(yīng)用的可靠服務(wù)評(píng)估模型正面臨著協(xié)同作弊和虛假評(píng)價(jià)等各種惡意攻擊,嚴(yán)重影響了企業(yè)之間的協(xié)同工作效率。而且,傳統(tǒng)的服務(wù)評(píng)估模型只適用于小規(guī)模企業(yè)信息系統(tǒng),難以滿足大數(shù)據(jù)環(huán)境下跨組織工作流可靠性評(píng)估和實(shí)時(shí)計(jì)算的要求。因此,本文從跨組織工作流的可靠性、服務(wù)性能、服務(wù)組織關(guān)系以及服務(wù)可信性等多個(gè)角度出發(fā),采用基于超平面劃分的Skyline計(jì)算、多子群協(xié)同優(yōu)化、小批量學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)與綜合分析、社會(huì)協(xié)同計(jì)算以及在線聚類推薦等理論和方法,建立支持跨組織工作流應(yīng)用的可靠服務(wù)計(jì)算模型,并提出面向大規(guī)模服務(wù)計(jì)算的工作流自動(dòng)優(yōu)化算法,解決跨組織復(fù)雜業(yè)務(wù)過(guò)程的動(dòng)態(tài)優(yōu)化與異構(gòu)系統(tǒng)集成等可靠服務(wù)計(jì)算問(wèn)題。論文的主要工作和創(chuàng)新性貢獻(xiàn)歸納如下:1)提出一種面向大規(guī)模服務(wù)計(jì)算的跨組織工作流調(diào)度優(yōu)化算法,針對(duì)大規(guī)模服務(wù)的選擇和組合優(yōu)化問(wèn)題,設(shè)計(jì)一種跨組織工作流調(diào)度優(yōu)化的算法集成框架,通過(guò)集成Skyline過(guò)濾技術(shù)、逆向分層調(diào)度、以及權(quán)值迭代優(yōu)化等模型方法,解決了已有工作流調(diào)度優(yōu)化模型存在的效率問(wèn)題。首先,通過(guò)引入超平面投影劃分模型,過(guò)濾冗余候選服務(wù),建立Skyline服務(wù)數(shù)據(jù)集,提高了服務(wù)選擇的效率,并運(yùn)用理論證明分析了Skyline模型算法的可行性,發(fā)現(xiàn)了Skyline服務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)量遠(yuǎn)小于所有候選服務(wù)數(shù)量的重要原因;然后,采用逆向分層的優(yōu)化算法,確定初始工作流調(diào)度方案;最后,在初始方案的基礎(chǔ)上,圍繞工作流截止期,提出權(quán)值迭代優(yōu)化計(jì)算方法,通過(guò)逐步優(yōu)化工作流調(diào)度模型,從而獲得最優(yōu)方案。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的跨組織工作流調(diào)度優(yōu)化算法具有良好的效率與正確性,為解決大規(guī)模服務(wù)的選擇和組合優(yōu)化問(wèn)題,提供了一種新的實(shí)用解決方案,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。2)提出一種求解工作流可靠性計(jì)算問(wèn)題的多子群協(xié)同進(jìn)化算法,為解決傳統(tǒng)優(yōu)化約束模型的懲罰系數(shù)難以設(shè)置問(wèn)題,將跨組織工作流可靠性計(jì)算問(wèn)題轉(zhuǎn)化為雙目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,把工作流約束條件作為其中一個(gè)優(yōu)化目標(biāo),而工作流可靠性優(yōu)化作為另外一個(gè)目標(biāo);在可靠性計(jì)算模型和混合離散粒子群算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)出相應(yīng)的粒子編碼和帶擾動(dòng)的位置更新算子;綜合考慮雙目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的特點(diǎn),定義了一種新穎實(shí)用的均勻多樣性適應(yīng)度函數(shù),將進(jìn)化群體分解為若干子群,讓各進(jìn)化子群在不同方向上協(xié)同搜索目標(biāo)解;最后根據(jù)適應(yīng)度進(jìn)行排序,構(gòu)造出基于非支配集合的全局最優(yōu)解。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的跨組織工作流可靠性優(yōu)化算法具有良好的效率,求得的最優(yōu)解集全部滿足約束條件,且分布和質(zhì)量均優(yōu)于基于非支配檔案的混合離散粒子群算法。3)在動(dòng)態(tài)不確定的大規(guī)模服務(wù)計(jì)算環(huán)境下,單一服務(wù)性能評(píng)估值難以全面解釋跨組織工作流的服務(wù)性能狀態(tài)問(wèn)題。因此,采用了綜合的服務(wù)性能預(yù)測(cè)與分析方法,從不同階段和不同角度分析服務(wù)的性能狀態(tài),通過(guò)計(jì)算服務(wù)過(guò)去某段時(shí)間的歷史性能、當(dāng)前性能、將來(lái)性能以及趨勢(shì)等多個(gè)性能值,合理地評(píng)價(jià)跨組織工作流的服務(wù)性能。而且,針對(duì)大規(guī)模服務(wù)性能預(yù)測(cè)算法的時(shí)間效率問(wèn)題,在綜合權(quán)衡了批量學(xué)習(xí)法和隨機(jī)梯度下降法的基礎(chǔ)上,提出一種基于小批量學(xué)習(xí)的服務(wù)性能預(yù)測(cè)方法,改善了服務(wù)性能預(yù)測(cè)與分析方法的時(shí)效性;并且,理論分析了基于在線學(xué)習(xí)的服務(wù)性能預(yù)測(cè)算法的收斂性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法有效地提升了工作流服務(wù)預(yù)測(cè)算法的時(shí)間效率,解決了大規(guī)模服務(wù)預(yù)測(cè)算法的時(shí)效性問(wèn)題。4)針對(duì)跨組織協(xié)同計(jì)算帶來(lái)的不可靠性和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)所固有的大規(guī)模性問(wèn)題,引入社會(huì)計(jì)算的理論與方法,提出支持跨組織工作流應(yīng)用的社會(huì)協(xié)同計(jì)算模型及其優(yōu)化算法,首先,采用基于工作流任務(wù)子網(wǎng)的分層優(yōu)化模型,有效地劃分復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖,從而簡(jiǎn)化社會(huì)網(wǎng)絡(luò)成員的關(guān)系評(píng)估問(wèn)題;然后,根據(jù)劃分后網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣?改進(jìn)了快速介數(shù)中性算法,創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了一種基于工作流任務(wù)子網(wǎng)連接點(diǎn)的快速介數(shù)中心性計(jì)算方法,以高效地選取跨組織業(yè)務(wù)項(xiàng)目的領(lǐng)導(dǎo)者;最后,采用基于任務(wù)子網(wǎng)劃分的最短路徑近似算法,實(shí)現(xiàn)了快速查找跨組織業(yè)務(wù)過(guò)程的協(xié)作成員;并且,理論證明了社會(huì)協(xié)同計(jì)算模型及其優(yōu)化算法的可行性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法大幅降低了社會(huì)協(xié)同計(jì)算的復(fù)雜性,保證了較高的準(zhǔn)確性,解決了工作流任務(wù)成員之間的關(guān)系評(píng)價(jià)和人工服務(wù)組合優(yōu)化的時(shí)效性問(wèn)題,為社會(huì)工作流的任務(wù)分派提供了一種新的思路,具備很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。5)針對(duì)大規(guī)模服務(wù)計(jì)算環(huán)境中聚集反饋、協(xié)同作弊和虛假評(píng)價(jià)等問(wèn)題,通過(guò)融合在線聚類推薦、共謀欺騙檢測(cè)、個(gè)體惡意識(shí)別等技術(shù),提出了一種支持跨組織工作流集成應(yīng)用的可信服務(wù)推薦方法,首先,根據(jù)跨組織工作流日志中企業(yè)服務(wù)用戶反饋評(píng)分信息,綜合考慮大規(guī)模服務(wù)計(jì)算的大數(shù)據(jù)特性問(wèn)題,提出基于改進(jìn)更新規(guī)則的在線k-均值聚類算法,通過(guò)自動(dòng)修正權(quán)重的聚類分組方差計(jì)算,并進(jìn)行遞減增量?jī)?yōu)化,提高了在線k-均值算法的聚類質(zhì)量;然后,建立一套復(fù)合檢測(cè)機(jī)制識(shí)別出不同性質(zhì)的虛假行為,充分考慮團(tuán)體的同謀行為特征和協(xié)同攻擊現(xiàn)象,利用聚類的性質(zhì)和同謀團(tuán)體異常性的特征,檢測(cè)出協(xié)同作弊團(tuán)體;并對(duì)已通過(guò)評(píng)估認(rèn)定的聚類分組,進(jìn)一步檢測(cè)分組中個(gè)體不誠(chéng)實(shí)行為,引入偏離率和聲望值,通過(guò)迭代計(jì)算,綜合分析反饋評(píng)價(jià)的真實(shí)性和可信度;最后,采用協(xié)同過(guò)濾技術(shù)度量用戶行為的偏好相似性,實(shí)現(xiàn)了快速的可信服務(wù)推薦。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的支持跨組織工作流應(yīng)用的可信服務(wù)推薦算法具有良好時(shí)間性能,有效地解決了大規(guī)模服務(wù)推薦中虛假反饋的問(wèn)題。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：2353845