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物联网服务动态评价选择方法研究

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资料介绍

对于物联网WoT面向服务SOA的软件架构成中基于服务质量QoS选择最优服务的问题,给出了反馈控制的QoS属性向量动态更新过程和服务动态评价选择方法.基于WoT设备资源受限的特点,通过指数加权平均和以并发引用服务的客户端个数为价格因素的随机指数标记REM方式估计服务时间,在系统在线概率中加入服务相邻状态检测实现服务可用性的估计,基于偏好权值和QoS属性向量通过TOPSIS过程选择最优服务.NS-3.13的模拟实验结果表明基于QoS属性向量动态更新选择最优服务的准确性明显优于简单QoS属性向量.

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Vd．41

No．1

第1期

2013年1月

子

学

J∞．2013

ACn～口正CIRONlCA SINICA

物网服

价

方法研究

何秀青1，一，王映

(1．西安理工大学算机科学与工程学院，西西安710048；2．

西

范大学算机科学学院，西西安710062)

摘要：于物网w0T面向服 s0A的件架构成中基于服

量Q0s

最

服

的

，

出了反

控制的QoS属性向量

以并引用服的客端个数价格因素的随机指数

可用性的估，基于偏好

果表明基于Qos属性向量更新

；服

文献

更新程和服

价

方法．基于w胡

砒M方式估

源受限的特点，通指数加平均和

服

，在系

最

在

概率中加入服相

状

服

和Q0s属性向量通咖嘲s

程

服

．Ns-3．13的模

最

服

的准确性明

于

Qos属性向量．

关

中

：

物

网；服

11．5

量；7I吼】S暇

价

分

号：

：

文章号：

0372-2112(2013)01．0117— 06

子学 URL：htIp：／／www．ej 曲a1．org．cn

DOI：10．3969／j．i n．0372．2112．2013．01．舵1

sen，iCe

Based on

ASsessment for Web of

111ings

^seIeCtionAIgomm

Dynamic

既xiu— qi耐”，Ⅵ州G Yi唱-huil

(1．，daJ

凸咖‰∞d凸扣咖，瓜7∞‰蚵乃由l如y，戚’∞，鼢

710048，踟m；

2．洲

白

，航Ⅻ耐 №蚵，墨’∽，蹋∞ 71∞62，踟Ⅵ)

work吐Iat

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detecti∞．11le喇cal

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oⅢpf髑 appf∞ches si班石canny泐血m _the面坤kQoS砌

．

wD ：web

Key

0fⅡlin ；蝴Mce∞lec曲n；quality of rvice； Is(tecbIliq∞f研o【der pfef旨ence by sil血l 晦t0姐

种方式．

ideal

s01Ini∞)aSs麟珊斌

引言

文献[3]全面述了w 的架构、

技和

随着嵌入式

的广泛

其相

^{用，基于因}o^特f^网脚)技

用，文献[4]

了基于SoA的10T(即w0T)与企

用．由于物

有

源

，

互通信和数据共享的物网IoT(Intemet

信息系集成的关

技

和

网

成

研究者关注的重点[1’2]．由于物网用需求的多

受限的特点，SOA 用于IoT构建woT具有多挑

其中之一是如何在w以中根据嵌入式

性需求，如何基于有的开放W曲技构建w以

的需求描

(Web

与

of’Illin )物网，

物

网

及物网

述，采用有效的算法或策略从相同功能的服中基于其

非功能属性QOS 【3，4J．在的soA

架构中，最一直是研究的点，如文献

有网

服

之

的信息共享、同工作和系集成

最

服

件

oIiented Ar．

成

研究的点旧’4J．面向服 SoA(Sewice

服

ch融tuIe) 件架构是WDT的主要

形式，比典型

[8]基于用偏好需求和服

关

函数咖

最

的有基于SQ廿(Sinlple Acc嘲Protoc01)

的

Object

服

的

；文献[9]提出了基于定性多用偏好的

W§*∞o和RE ll(REpresen oIlal鼬e nsfer)哪J两

web服

策略；文献[10]

不同用的失效概

收稿日期：2012— 03．19；修回日期：2012J06-11

基金目：国家自然科学基金(No．61072151，No．61003061)；高等学校博士学科点

科研基金(№．200 2120006)；西省重大科技

新目

(No．2009 C02— 08)；西省教育

化培育目(No．09J008)

万方数据

118

子

学

2013年

率，提出了一种基于数学

的个性化Q0s 价算法；

相同，但其具有相同的功能描述g．

Constraint

文献[11]中作者基于

№) 出了基于代理的服

了一个基于非均衡异离散粒子群算法的00s全局最

甄b服方法．些研究成果可以很好地

，但w胡中的在信息理、通信和存

能力等方面相弱，大量的交互操作会影响其正常

量

束

QCI'(Quality

文献[10，16]

服

的Q0s属性行了

的描

机制；文献[12]

出

述，文献[3]介了物网中

服

的特殊要求．

：

合

考

，wd服的Q0s属性向量定

用

定

2服 &在￡刻的Q0s属性向量

：

于

网

A(i’(f)={口li’(￡)，口：‘’(￡)，口0’(t)，

r，、

口，’(f)，口! (t)，口! (t)}

的

功能13'4J。此，一些研究者 W打中服

的

当f

刻

的服 &在f+l 刻被引用束后，根

行了研究．如文献[4，13]

了基于DPWS

据客端的反信息帆(￡+1)，有：

A(‘)(‘+1)=以A(‘)(t)，M(t+1))

for

P加蠡le

Web

Services)

(De、，ice

源受限型

服

(3)

的

和交互操作程．文献[14]

了一个能

即更新程厂基于尬(t+1) 属性向量

端反信息包括服被引用的开始和

行更新．客

快速体 w0T中服提供者状

擎dyser，同

化的服搜索引

束

、服

研究小在文献[15]中比了sno磷e、

状

等．属性向量元素的含和更新程．厂在第3

Mic籼h和MAx等服搜索引擎的

技

，并

．

出了w打中服

了一个基于

状

化的

服

模型．文献[16]提出

模型DiscoW01’．

定

3客端通偏好向量体

w胡服

不

网的W

同Q0s属性的偏好程度：

些研究主要集中在woT服基于功能的

策略和

(4)

％=h i∑：；。毗=1)

技

上，而于从多个相同功能的服中基于其非

功能属性

最

服

缺乏有效研究．

一

，

撕依次 A“)(t)中元素

的

．

出了基于反控制以QOS属性向量

更新

基

定

4在f 刻，基于用偏好向量耽在服

的服

价

方法，并通

．

最服

集S。中

最

服

的

程

：

的准确性行模

(5)

P：{(A¨’(t)，耽)Ii=1，2，⋯ ， )一E(t)

占(f) &中服在‘ 刻基于睨和A“)(‘) 行服

价后的服价指数集合．

由上述定可知，服 Q0s属性向量

2服

价

架构

合

w以服

价

架构如 1所示．服

的分

．服提供者向SSB注册服并提交

更新

控制程，如

代理SsB(Service ection BlDker)

服

存

程和服

价

程

反

管理和

价

所示．

相

服

的00S初始化信息．客端引用服

，先将

其功能需求和偏好

SSB，SsB 相同功能的服

以其非功能属性QOS属性向量及用偏好

基

行

息返回

反

价，根据

端；客端引用服后，将服引用情况

SSB，SSB根据反信息更新被引用服的Qos

价

果

最服并将引用信

q!os

更新与服

反

控制

客

3服 QIDs属性向量

更新程

属性向量

．

服

sl在￡刻的Qos属性向量A“)(t)元素的含

服

舞代理ssB

和更新程厂

：

(1)口⋯ (f)：服

(

果并束会

咖呻)．

口l (t)包括客

端

起会

求、si响

并

理

客

求

端

求和返回服

与网

的

．网

塞和服

端

①服

②Qos信息反

①服注册

②Qos初始化

服

会

、网

速率、网

引用

提供者点失效情况等因素有关，sf响

客

服

提供者卜— — — — — 一wdT客

靖

与si瞬

并

震

响

的客

端求个数有关．

基于指数加平均迭

woT服价架构

防止出大范

，服

代

算，同加入

修正因子体 &瞬

并

响

定

SSB中具有相同功能的服集描述

：

情况．口{ (￡)在f 刻的迭代算式

oli’(t)=(1一口)×口：i’(t一1)+口×F‘)(‘)+占(i’(t)

(6)

：

(1)

≮ =h11≤ i≤ n)

技

服

的个数髓的

、运行境等可能互不

万方数据

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