浅论协同网络环境下协同服务关键技术

论文导读：校园云平台设计实现及协同服务实验验证11112下一页
摘要：随着产能需求的急剧膨胀，服务市场的竞争将趋于白热化。协同服务作为一种以强调跨企业、跨地域、高效率的新型合作方式，已被越来越多的企业和用户予以厚望。但是，由于受到用户任务请求流程的日趋复杂、电子服务市场的逐步庞大，以及网络资源的动态性和不确定性等因素所带来的影响，使得协同服务正面对着：如何针对复杂的业务流程给出支持量化计算的形式化描述、如何针对大量的服务个体给出最优的服务协同案例，以及如何针对资源的动态性和不确定性分别给出有效的资源调度对策和故障处理对策等不足。协同服务的主要探讨工作可以以任务、服务、资源三个方面展开，通过对其深入的浅析，本论文针对协同服务运用中任务流程的复杂性，服务选择的局部性，以及资源的动态性和不确定性，总结了当前协同服务运用中所面对的四点主要不足，具体包括：(1)缺乏能有效支持量化计算的协同服务的形式化描述语言；(2)缺乏一种更为全面的服务协同案例优化对策；(3)缺乏一种有效的资源调度对策；(4)缺乏有效的针对异常发生的运转时故障处理对策。针对上面陈述的不足，本论文的探讨工作包括：(1)提出了基于随机Petri网的协同服务形式化描述策略，该策略分别针对协同服务编排与编制协议，给出了约28个组件的形式化描述策略，涵盖了两种协议所有组成部分。比较目前已有的形式化描述策略，本论文的策略所针对的是目前最新的协议，而且对协议中所有新加入的组件也都分别给出了形式化描述策略。(2)提出了多维QoS感知的服务协同案例优化对策。该对策为了全面浅析服务的QoS属性，将底层资源对QoS属性的影响也考虑进来，并利用了仿生学论述提出了一个启发式组合优化算法，最终给出了一个多维度QoS感知的服务协同案例优化对策。该对策不仅能准确全面的浅析服务的QoS属性，而且其算法也具有较高的效率。(3)提出了基于蚁群算法的协同服务资源调度算法，鉴于目前已有的探讨大都是假设底层资源能够满足上层的要求，因而对协同服务的探讨还较少有涉及到资源调度层面，本论文考虑了资源的动态性对资源调度的影响，将资源调度不足归结为多维多属性背包不足，并结合多维多属性背包不足的特点给出了基于蚁群算法的资源调度对策。(4)提出了协同服务运转时故障处理对策。首先，分别就故障诊断和故障处理给出了相应的模型。然后，在这些模型的基础上，分别给出了基于贝叶斯推理的不确定性故障诊断算法和基于联合可靠性指标的故障处理对策。(5)参与设计并初步实现了一个支持协同服务的校园云平台。为了验证本论文所提出的论述成果，设计了一个基于该校园云平台的运用实例。并通过转变云平台内部运转的对策和算法，来比较本论文所提出的对策算法跟其他对策算法的性能。通过浅析收集到的实际数据，采取图文并茂的方式展示了不同对策的比较结果。综上所述，本论文针对协同服务所面对的四点主要不足，分别给出了有效的解决对策，对于进一步推动协同服务的论述探讨和实际运用都具有较高的价值。关键词：服务论文协同服务论文随机Petri网论文协同优化对策论文资源调度对策论文故障处理模型论文
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摘要5-7
Abstract7-12
插图清单12-15
附表清单15-16
1 引言16-18
2 绪论18-27

2.1 协同服务概述18-22

2.

1.1 协同服务概念及特性19-20

2.

1.2 协同服务探讨近况20-21

2.

1.3 协同服务主要不足21-22

2.2 主要探讨内容及革新点22-24

2.1 主要探讨内容23-24

2.2 主要革新点24

2.3 论文的组织24-26

2.4 本章小结26-27

3 基于随机Petri网的协同服务形式化策略27-56

3.1 协同服务形式化策略概述27-28

3.2 随机Petri网概念及其形式化策略28-31

3.3 基于随机Petri网的协同服务形式化策略31-49

3.1 服务编排协议的形式化策略31-39

3.2 服务编制协议的形式化策略39-49

3.4 基于随机Petri网的协同服务流程形式化策略49-55

3.4.1 协同服务流程实例介绍49-51

3.4.2 基于随机Petri网的协同服务流程形式化策略51-55

3.5 本章小结55-56

4 多维QoS感知的服务协同案例优化对策56-79

4.1 服务协同案例优化策略概述56-57

4.2 多维QoS属性评估算法57-64

4.

2.1 单一服务的多维QoS属性评估算法58-61

4.

2.2 协同服务的多维QoS属性评估算法61-64

4.3 多维QoS感知的服务协同案例优化对策64-73
4.

3.1 多维QoS感知的服务协同案例优化对策64-70

4.

3.2 基于鞅的对策收敛性浅析70-73

4.4 仿真实验73-78

4.5 本章小结78-79

5 基于蚁群算法的协同服务资源调度对策79-89

5.1 协同服务资源调度概述79-81

5.

1.1 资源调度概述79-80

5.

1.2 蚁群算法概述80-81

5.2 基于蚁群算法的协同服务资源调度对策81-84
5.

2.1 资源调度的多维多属性背包不足82-83

5.

2.2 基于蚁群算法的资源调度算法83-84

5.3 仿真实验84-87

5.4 本章小结87-89

6 协同服务运转时故障处理对策89-111

6.1 协同服务系统故障处理概述89-90

6.2 协同服务系统故障传播模型90-94

6.

2.1 故障传播模型90-92

6.

2.2 协同服务系统分层模型92-94

6.3 基于贝叶斯推理的不确定性故障诊断算法94-95

6.4 协同服务故障处理模型及对策95-105

6.

4.1 协同服务故障处理模型99-101

6.

4.2 常见故障处理对策101-102

6.

4.3 基于联合可靠性指标的故障处理对策102-105

6.5 仿真试验105-110

6.6 本章小结110-111

7 校园云平台设计实现及协同服务实验验证111论文导读：57.1校园云平台概述111-1157.1.1平台总体架构111-1137.1.2平台逻辑结构及相关技术113-1157.2校园云平台功能介绍115-1217.2.1平台功能结构1167.2.2平台功能介绍116-1217.3基于校园云平台的协同服务实验验证12147.3.1实验部署及描述122-1267.3.2流程形式化策略验证实验结果浅析126-1287.3.3服务协同优化算法实验结果
-135

7.1 校园云平台概述111-115

7.

1.1 平台总体架构111-113

7.

1.2 平台逻辑结构及相关技术113-115

7.2 校园云平台功能介绍115-121
7.

2.1 平台功能结构116

7.

2.2 平台功能介绍116-121

7.3 基于校园云平台的协同服务实验验证121-134
7.

3.1 实验部署及描述122-126

7.

3.2 流程形式化策略验证实验结果浅析126-128

7.

3.3 服务协同优化算法实验结果浅析128-131

7.

3.4 运转时故障处理对策实验结果浅析131-134

7.4 本章小结134-135
8 结论135-138
参考文献138-146
作者简历及在学探讨成果146-149
学位论文数据集149