上下文感知的Web服务自适应计算模型研究

The today's Internet is open and dynamic and user demand is also changeable. Under this environment, Web services and their composition need to break through static and closed architecture of traditional software, need to be aware of the dynamic changes of external environment initiatively and to adjust and evolve dynamically according to function and performance indicators, to make composed system have high flexibility and user satisfaction degree. So, in this project, context-aware adaptive computation model of Web services will be researched. Context-aware Process Network(CAPN) based modeling method for Web service composition will be introduced to solve the problems of behavior interaction and personalized selection of context-aware Web service. Self-adaptation technologies of context-aware Web service and their composition will be researched to provide contexts obtaining, classifying and modeling methods, behavior self-adaptation strategy of context-aware Web service and dynamic evolution mechanism of context-aware Web service composition. A novel context-aware Web service composition language based on CAPN will be designed and the conversion mechanism from composed Web service described by this language to executable system will be provided to realize the CAPN based Web service composition interpreter.

在当前Internet开放、动态以及用户需求多变的环境下，Web服务及其组合需要突破传统软件的静态和封闭框架体系，主动感知外部环境的动态变化，并随着这种变化按照功能和性能指标进行动态调整和演化，以使组合系统具有更高的灵活性和用户满意度。为此，本项目研究上下文感知的Web服务自适应计算模型，引入基于上下文感知进程网络（Context-aware Process Network，CAPN）的Web服务组合建模方法, 解决上下文感知Web服务的行为交互和个性化选择等问题；研究上下文感知Web服务及其组合的自适应技术，提供上下文获取、分类和建模方法，上下文感知Web服务的行为自适应策略和上下文感知Web服务组合的动态演化机制；设计一种新的基于CAPN的上下文感知Web服务组合建模语言，并给出该语言描述的组合Web服务到可运行系统的转换机制，实现基于CAPN的Web服务组合解释器。

该项目研究上下文感知的Web服务自适应计算模型，项目研究内容已按计划全部完成，主要成果如下：.1、提出了基于CAPN（Context-aware Process Network，上下文感知进程网络）的上下文感知Web服务组合建模方法。将CAPN应用于Web服务组合建模，给出了基于CAPN的上下文感知Web服务组合模型。引入Agent 技术来动态获取和处理Web服务和Web服务组合的上下文，并给出了Web服务的自适应组合算法。将概率主题模型应用于Web服务发现，提出了一种基于概率主题模型的可扩展自动服务发现方法。.2、研究了上下文感知Web服务及其组合的自适应技术。研究了上下文获取、分类和建模技术，给出了一个具有上下文质量保证的自适应上下文管理框架。提出了一种混合式不确定性上下文情境推理方法，为上下文感知的Web服务选择提供了支持；提出了一种上下文感知的Web服务自适应方法，提高了Web服务对上下文环境的适应能力。将上下文感知技术应用于Web服务组合中，在上下文改变时动态选择最优的服务组合方案，实现了Web服务组合流程随上下文变化而变化的目标。.3、设计了一种基于CAPN的上下文感知Web服务组合建模语言，称为CA-CCML（Context-aware Cooperative Composition Modeling Language）。描述了该语言的基本语法、基本结构和操作语义，实现了该语言的可视化编辑器。研究了CA-CCML语言的例外处理机制，对Web服务组合执行过程中可能出现的异常情况进行了分类，给出了基于隐马尔可夫模型的CA-CCML异常识别方法，在CA-CCML语言的Web服务组合解释器中增加了异常处理模块，提升了解释器的健壮性。.4、研究了上下文感知Web服务组合模型的实现方法。研究了CAPN网络的通信机制及调度算法，实现了CA-CCML语言的Web服务组合解释器。给出了CA-CCML语言描述的抽象Web服务组合模型到可执行系统的转换机制。不仅实现了CA-CCML语言描述的Web服务组合文本模型的执行，而且实现了CA-CCML语言描述的可视化Web服务组合模型的执行。.5、选取电子商务等领域的典型应用案例，对基于CAPN的上下文感知Web服务组合模型进行了应用研究。该项目在上下文感知的Web服务自适应组合建模、人才培养以及成果应用等方面均达到了预期目标。