本文關(guān)鍵詞：基于智能規(guī)劃的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：Web服務(wù)組合作為面向服務(wù)計(jì)算的核心研究點(diǎn)之一,能利用Web服務(wù)的重用價(jià)值,滿足用戶的復(fù)雜請(qǐng)求,實(shí)現(xiàn)服務(wù)增值。然而,隨著數(shù)量指數(shù)增長,Web服務(wù)呈現(xiàn)出質(zhì)量良莠不齊、功能同質(zhì)化嚴(yán)重的現(xiàn)象,致使組合的效率和質(zhì)量持續(xù)下降;同時(shí),組合環(huán)境動(dòng)態(tài)演化帶來的不確定因素降低了組合結(jié)果的執(zhí)行成功率。因此,研究自適應(yīng)、動(dòng)態(tài)的Web服務(wù)組合,提升服務(wù)組合的智能性、可靠性和有效性,是一項(xiàng)迫在眉睫的研究課題,具有較強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義。近年來,伴隨著智能規(guī)劃在問題描述能力和求解算法等方面取得的突破,其研究得到了迅速的發(fā)展。由于服務(wù)組合與智能規(guī)劃在問題描述模型等方面存在諸多相似之處,使得將兩者結(jié)合起來成為可能;另一方面,經(jīng)典智能規(guī)劃和不確定規(guī)劃等領(lǐng)域的研究成果也為實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合提供了理論基礎(chǔ)。因此,采用智能規(guī)劃方法解決Web服務(wù)組合中遇到的各種新困境,提升其在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中的適應(yīng)能力,是一個(gè)非常具有前景和挑戰(zhàn)性的研究方向�；谝陨戏治�,本文以智能規(guī)劃技術(shù)為核心手段,以“核心智能規(guī)劃算法——轉(zhuǎn)換/組合模型——面向Web服務(wù)的優(yōu)化改進(jìn)”為研究路線,以動(dòng)態(tài)服務(wù)組合和不確定環(huán)境下的自適應(yīng)服務(wù)組合為研究對(duì)象,主要完成了如下工作:①分析了動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合和不確定環(huán)境下的自適應(yīng)Web服務(wù)組合的研究現(xiàn)狀,其中智能規(guī)劃技術(shù)展現(xiàn)出了一定的優(yōu)越性;其次,研究了智能規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)和研究現(xiàn)狀,分析了智能規(guī)劃方法在服務(wù)組合中的應(yīng)用研究;最終確定了本文的研究路線。②提出了一種基于宏操作的動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法,可通過學(xué)習(xí)潛在的領(lǐng)域控制知識(shí),進(jìn)而引導(dǎo)搜索方向,加速規(guī)劃進(jìn)程。通過對(duì)已有規(guī)劃經(jīng)驗(yàn)中的動(dòng)作間依賴關(guān)系進(jìn)行分析,可以學(xué)習(xí)到規(guī)劃解中能組成宏操作的非連續(xù)動(dòng)作序列,從而擴(kuò)展了宏操作的來源,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了相應(yīng)的宏操作學(xué)習(xí)算法;其次,在利用學(xué)習(xí)到的宏操作時(shí),提出一種動(dòng)態(tài)權(quán)重計(jì)算方法,保證有效性的前提下可以最大化宏操作的利用價(jià)值,從而得到一種改進(jìn)的面向宏操作的動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法。③提出了基于動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法的動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合模型,實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)服務(wù)組合的同時(shí),可最大程度利用組合結(jié)果的重用價(jià)值,提升服務(wù)組合效率。首先通過對(duì)Web服務(wù)與智能規(guī)劃兩個(gè)領(lǐng)域的描述模型進(jìn)行分析,比較其相似性,然后結(jié)合案例,研究了一種服務(wù)組合與智能規(guī)劃轉(zhuǎn)換模型;其次,通過對(duì)服務(wù)組合結(jié)果的重用性分析,將提出的基于宏操作的動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法引入到服務(wù)組合中,并針對(duì)服務(wù)組合領(lǐng)域的特性,對(duì)啟發(fā)式規(guī)劃算法進(jìn)一步優(yōu)化;最后研究和設(shè)計(jì)了基于智能規(guī)劃方法的動(dòng)態(tài)服務(wù)組合模型。④提出了一種基于擴(kuò)展的馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process,MDP)模型和啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)的服務(wù)組合方法,能增強(qiáng)不確定環(huán)境下服務(wù)組合的自適應(yīng)能力,提高組合結(jié)果的執(zhí)行成功率。首先結(jié)合案例分析了Web服務(wù)執(zhí)行環(huán)境中的不確定因素,使用MDP建�？蛇x擇成功率最高的組合策略;其次,針對(duì)服務(wù)失效導(dǎo)致執(zhí)行失敗的問題,擴(kuò)展了經(jīng)典MDP模型并研究基于此的自適應(yīng)服務(wù)組合模型,可根據(jù)執(zhí)行效果自動(dòng)的切換組合路徑;最后,考慮到MDP擴(kuò)展后增大了學(xué)習(xí)空間,通過自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)間替換信息,提出了一種基于啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)的MDP優(yōu)化方法改進(jìn)學(xué)習(xí)過程。
【關(guān)鍵詞】：智能規(guī)劃 Web服務(wù)組合 啟發(fā)式搜索 馬爾可夫決策過程 Q學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合11-14
• 1.2.2 不確定環(huán)境下的自適應(yīng)Web服務(wù)組合14-16
• 1.3 本文的主要工作16-18
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)18-19
• 1.5 本章小結(jié)19-20
• 2 智能規(guī)劃及在服務(wù)組合中的應(yīng)用研究分析20-32
• 2.1 智能規(guī)劃20-27
• 2.1.1 智能規(guī)劃研究綜述20-21
• 2.1.2 經(jīng)典智能規(guī)劃問題描述21-23
• 2.1.3 圖規(guī)劃23-24
• 2.1.4 啟發(fā)式搜索算法24-27
• 2.2 智能規(guī)劃方法在Web服務(wù)組合中的應(yīng)用27-30
• 2.2.1 基于分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的服務(wù)組合27-29
• 2.2.2 基于啟發(fā)式規(guī)劃的服務(wù)組合29-30
• 2.3 本章小結(jié)30-32
• 3 基于宏操作的動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法研究32-58
• 3.1 問題的提出32-33
• 3.2 基于控制知識(shí)學(xué)習(xí)的智能規(guī)劃33-37
• 3.2.1 宏操作學(xué)習(xí)34-35
• 3.2.2 泛化策略學(xué)習(xí)35-36
• 3.2.3 泛化啟發(fā)式學(xué)習(xí)36-37
• 3.3 基于依賴關(guān)系分析的宏操作學(xué)習(xí)算法研究37-47
• 3.3.1 動(dòng)作間依賴關(guān)系分析38-42
• 3.3.2 基于依賴關(guān)系分析的宏操作學(xué)習(xí)算法42-47
• 3.4 基于宏操作的動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法47-50
• 3.5 實(shí)驗(yàn)與分析50-57
• 3.5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備50-51
• 3.5.2 宏操作學(xué)習(xí)算法評(píng)估與分析51-54
• 3.5.3 動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法驗(yàn)證與分析54-57
• 3.6 本章小結(jié)57-58
• 4 基于動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法的服務(wù)組合模型研究58-76
• 4.1 問題的提出58-59
• 4.2 Web服務(wù)與智能規(guī)劃描述模型59-62
• 4.2.1 基于本體的Web服務(wù)描述模型59-60
• 4.2.2 規(guī)劃領(lǐng)域定義語言PDDL60-62
• 4.3 Web服務(wù)組合與智能規(guī)劃轉(zhuǎn)換模型研究62-66
• 4.3.1 Web服務(wù)組合案例63-64
• 4.3.2 轉(zhuǎn)換模型研究64-66
• 4.4 基于動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法的Web服務(wù)組合66-70
• 4.4.1 Web服務(wù)組合重用性分析66-68
• 4.4.2 面向Web服務(wù)組合的啟發(fā)式規(guī)劃算法優(yōu)化68-70
• 4.4.3 基于動(dòng)態(tài)啟發(fā)式規(guī)劃算法的服務(wù)組合模型研究70
• 4.5 實(shí)驗(yàn)與分析70-75
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備70-71
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析71-75
• 4.6 本章小結(jié)75-76
• 5 不確定環(huán)境下基于擴(kuò)展MDP和啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)的自適應(yīng)服務(wù)組合研究76-96
• 5.1 問題的提出76-77
• 5.2 基于馬爾可夫決策過程的不確定規(guī)劃77-80
• 5.2.1 不確定規(guī)劃77-78
• 5.2.2 基于MDP的不確定規(guī)劃78-80
• 5.3 不確定環(huán)境下基于擴(kuò)展MDP的自適應(yīng)Web服務(wù)組合80-84
• 5.3.1 不確定環(huán)境下Web服務(wù)組合案例80-81
• 5.3.2 基于擴(kuò)展的MDP的自適應(yīng)Web服務(wù)組合81-84
• 5.4 基于啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)的MDP求解算法研究84-89
• 5.4.1 Q學(xué)習(xí)算法84-87
• 5.4.2 基于啟發(fā)式Q學(xué)習(xí)的求解算法87-89
• 5.5 不確定環(huán)境下自適應(yīng)服務(wù)組合模型89-90
• 5.6 實(shí)驗(yàn)與分析90-95
• 5.6.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備90-91
• 5.6.2 算法性能評(píng)估與分析91-93
• 5.6.3 自適應(yīng)性驗(yàn)證與分析93-95
• 5.7 本章小結(jié)95-96
• 6 結(jié)論與展望96-98
• 6.1 結(jié)論96-97
• 6.2 展望97-98
• 致謝98-100
• 參考文獻(xiàn)100-116
• 附錄116-117
• A. 作者在攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄116-117
• B. 作者在攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目117

【參考文獻(xiàn)】

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 孫巖;基于不確定QoS的Web服務(wù)組合關(guān)鍵技術(shù)研究[D];西安郵電大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于智能規(guī)劃的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)Web服務(wù)組合研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：287523