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物联网智能物流系统容错服务组合建模与分析

更新时间：2019-12-19 14:42:07 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网智能物流 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

针对物流领域的服务组合存在容错性差和服务不可靠等问题,提出一种基于π网的物联网智能物流系统物流服务容错组合模型.首先,在简单介绍物联网智能物流系统后,给出了物联网智能物流系统的容错服务组合框架;然后,基于π网建立了物联网智能物流系统物流服务容错组合模型,并对模型进行了容错正确性和拟合性分析;最后,对提出的模型进行了服务可靠性、服务故障容错可靠性实验,并与Petri网、QoS动态预测算法、模糊卡诺模型和改进粒子群优化的服务组合方法针对服务组合的执行时间、用户满意度、可靠性和最优度进行对比实验.实验结果表明,所提模型具有更高的服务可靠性和服务故障容错可靠性,同时在服务组合的执行时间、用户满意度、可靠性和最优度等方面也具有一定的优越性.

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Journal

ISSN 100l一9081

2019— 02．10

Computer Applications

CODEN

算机用，2019，39(2)：589— 597

JYIIDU

http：／／www．joea．en

文章号：1001．9081(2019)02— 0589— 09

DOI：10．11772,／j．issn．1001— 9081．2018061320

物网智能物流系容服

合建模与分析

郭荣佐r，

朝 1，秦志光2

(1．四川范大学算机科学学院，成都610101； 2．子科技大学算机科学与工程学院，成都610054)

($通信作者子箱gyz00001@163．con)

摘要：

物流服

框架；然后，基于竹网建立了物网智能物流系物流服

析；最后，提出的模型行了服可靠性、服故障容可靠性

型和改粒子群化的服合方法合的、用

物流域的服

合存在容性差和服不可靠等

，提出一种基于丌网的物网智能物流系

容

合模型。首先，在

介

物

网智能物流系后，出了物网智能物流系的容

服

合

容

合模型，并模型行了容正确性和合性分

，并与Petri网、QoS

意度、可靠性和最

算法、模糊卡

模

服

行

度

行

比

。

果表明，所提模型具有更高的服可靠性和服故障客可靠性，同在服

性和最度等方面也具有一定的越性。

合的

行

、用

意度、可靠

关

中

：物网；智能物流；容

号：TP311．5；TP301．2

服

合；网；建模与分析

分

文献

志：A

and

of fault tolerant service

analysis

Modeling

for

Internet

composition

intelligent logistics systems

Things

GUO

Chaoshen91，QIN

Rongzuo”，FENG

Zhiguan92

Normal

Sichuan 610101

China；

Science，Sichuan

(1．College of Computer

Science and

University,Chengdu

2．School

Electronic Science and

Sichuan

field has

logistics poor

of Computer

Engineering，University of

Technology of China，Chengdu

610054，China)

Abstract：In

that

service

in the

tolerance and

order to solve the

the

problem

composition

for

unreliable

model of

service fault— tolerant

of Internet of

intelligent logistics system

service，a

logistics

composition

Things

service

fault— tolerant

on 一net was

brief introdution of loT

model of

(IoT)based

built．Firstly，after

intelligent logistics system，a

service fault— tolerant

framework for the

was

the

system

composition

based on竹-net was

system

provided．Then，a

logistics

composition ^for

the correctness of fault tolerance and

of the model were

the with

comparison

built。and

fitting degree

analyzed．Finally，the

service

and the fault— tolerant

of the model were

tested，and

Petri— net，QoS(Quality

reliability

Kano

and

swami

methods in the service

optimization

model

and

modified

Service)dynamic prediction，fuzzy

particle

composition

model has

execution

were cmTied out．The results show that the

proposed

time，user

satisfaction，reliability

optimal degree

service

and fault— tolerant

has certain

in terms of service

execution

time，

composition

high

reliability

reliability，and

advantages

and

satisfaction，reliability

optimal degree．

and

words：Internet of

tolerant service

composition；可一net；modeling

Key

Things(IoT)；intelligent logistics；fault

analysis

of Internet of

Logistics System

Things，ILSIoT) 然能提高物

引言

流效率，但需要其服端的物流服合行研究，特

子商的迅速展，使得物流

物流快速展后，其服不得不依

得到跨越式展。

代信息技，以使物

是在物网不

定

境下研究其服端的物流服

的

等

合

于

。

流

展

智能物流。如Amazon公司利用代信息技

各大运中心、配送、与客服、管、智能、智能

和定位与跟踪等提供全面智能化服 ⋯ 。基于物网技

的智能物流系提高掌控和科学配能

力，从而提高配送人控与管理能力，并有助于提高物

流效率和客意度等。物网智能物流系 (Intelligent

，

国内外研究者

Web服

合和服

容

行了

相关研究。如文献[2]概述了各种Web服

容

技

，包括

了一种特殊

— — Byzantine式容；文献[3] Web

容

策略

、容策略

和复

容

，并

能

的

型的服

容技

的

服

合

行研究，提出了一种服

(Service

容方法，并

Level

Agreement，SLA)感知的事型合服

收稿日期：2018-06— 25；修回日期：2018— 08．15；用日期：2018— 09一12。

基金目：国家自然科学基金面上目(61373162，61373】63)；国家自然科学基金青年科学基金

目(2014BAHllFOI，2014BAHllF02)；四川I省科技支撑汁划目(2015GZ0079)。

助

目(61701331)；国家科技支撑

划

作者介：郭荣佐(1973一)，男，四川开江人，教授，士，主要研究方向：嵌入式系、物网感知、先物流；

人，教授，博士，CCF高

朝

(1971--)，男，四川

会

，主要研究方向：云算、私保、数据安全；秦志光(1956～)，男，四川隆昌人，教授，博士，博士生

，主

要研究方向：信息安全、分布式算。

万方数据

590

算机

用

第39卷

4)与其他物流服

合方法相比，模型的成功率、可

其

行了

Web服的Byzantine容

仲裁和基于状机的Byzantine容

交付；文献[5]提出了Web服常用容策略的离散事件仿

真算法，并算法行了可靠性分析和；文献[6]

Web服行研究，提出了一种基于自主算的自反中

；文献[4]提出了一个用于持久复合

管理框架，框架合了基于

来确保可靠的服

靠性、可用性和服

合性能等方面具有明

的

。

服

物网智能物流系

物

网智能物流系 (ILSIoT)是在物

网

境下利用物

件

合

网先的信息感知技

和

代信息理、

与管理技

，

物

体系构来断服

合中的故障，称自主管理服

在运、、配送、包装和装卸等多

基活的

Reflective MIddleware

的反射中件(Autonomic management

由供者到需求者移的全程的智能化，使供者利益最

大化和需求者得最佳服，同，消耗最少的自然和社会

for Service

COMposition，ARMISCOM)，并提出了相

境下物流服

合思想，提出一种局部最

方案来解决智能物流服

合框架行了，提出了一种大的Web服

的修

策略；文献[7] 提高

Web服

物

网

意度，利

的物流服

源，最大限度保

生

境的完整智慧化物流管理系 ‘7,13 J。

用

由此，ILSIoT使得物流行的信息化和自化水平得以提高，

而提升物流行的整体效率和行形象，同，使得物流行

；文献[8] Web服

合

向

化、模化、集成化和精

ILSIoT的核心物信息全面智能感知、信息的快速准

和物流信息管理。从入物流企开始，利用固

定式、移式智能感知

物信息通信息

化

展。

框架。

以上研究集中在Web服

智能物流容

流、供行了研究。如文献[9]

出了基于物网服的生模型开

管理；文献[10] 物流自化管理行研究，提出了基于物

网射 (Radio

物流自化管理件原型；文献[11]

合和服

容的研究，但未

确

物

服

合

行研究。有研究者

物

端

行固定点和移接件，且将接到

等

供

行研究，提

的

网并存于数据服中心；

系

技

来开供

物依据目的地信息智能分配房，并

智能运；房依

据

服

取到的物信息生成

信息，并将信息存人数据

Identification，RFID)技

的

Frequency

中心，且依目的地智能分配和

度

运

行智能

同物流配送度方

行研究，提出了基于物网和大数据的同物流配送

运；物到达目的地后，依据取的物信息与数据服中心

信息行比智能核物信息功能，并入目的地分

房，然后入相的快公司完成最后1 km的到

送。整个程中，用入物流企开始，可在合信

息服平台物的跟踪与

ILSIoT的构如 l所示。

法

，

度方法和云机器人系；文献[12]利用中件技

智能物

合

区

流

行研究，提出了一种解决物基于物网的物流服

自

物

的中件方法。

行

。

上述研究主要

行研究，例如文献[2— 5]

式和事型算法，文献[6— 8] Web服

智能物流服

12] 物流域的供

Web 景的Web服端服

合

Web容

服

提出了Byzantine

合的故障断、

差

用

磊

口管理ll

懈

管理0箱l

管陲理

巍

ll 涮敞跟踪

蚓

0能磊矧

P’

管

唱刮1

合

和合框架等行研究；文献[9—

：；

j；

、物流配送、物流自化管理和物流

合中件等行研究。些研究都物流域的

服

盛00p臼r一即一8一即目回回

某一方面，利用物网相关技来解决一平台、用等

，并未充分利用Web 域的成熟服合技来解决物

境下智能物流的容

基于当前研究状的分析，

高攀能服季器氅流商盅心7物鎏事物宴心大模存筝

网

服

合

。

物

网

境下物流服

篷《蔓≯ 梦

合存在的不足，利用

行研究，提出容

网

物

网智能物流服的容

，爻⋯ ⋯ ⋯ ．≥ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 爻⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 爻一⋯

／移7⋯ ⋯ 二 7⋯ ⋯ ～， 7⋯ ‘二葡7⋯ ⋯ ⋯

合

服

合算法并算法行分析与

境下智能物流系的体系

{智能网美 |智能网美

{

感网网蜀l 感网网美

。通

构，智能物流服的容框架

上，利用竹网理建立物

描述物

网

行

；在容框架基

之

合

网

境下智能物流容

服

模型，并模型行容正确性和容

模型的正确性等。

合性分析；然后通

ILSIoT体系

构

与

有关于物网物流服

合方法相比，本文所开展

ILSIoT architecture

Fig．1

的研究具有以下特点：

1)具有先的容

慧灌一

1中，ILSIoT的物网感知采用物网感知

，如

等，通各种

无服 (General

理框架：

智能感知、移

网网关，

端、无

感网和RFID

2)采用网理建立的容

服

合模型，能

理多

合

物

ZigBee方式、通用分

种物流服合中出的故障情况，并能确保物流服

Packet Radio

Service，GPRS)、3G／4G、无保真(Wireless-

利

行，故模型能有效地解决

理的

3)所提模型具有容

程中出的运行故障；

以

物流服

合的故障

Fidelity，Wi．Fi)或有

的

、以太网等的数据采集，将

行

；

采集到的信息通

网

到信息

理

，物流

用

表

理能力，使得物流服

合能自

示ILSIoT的某些用。因此，由 1可知，ILSIoT物流信息

适

合

万方数据

591

第2期

郭荣佐等：物网智能物流系

容

服

合建模与分析

程分采集、

、

理和用四个次，系信息

理

主

系

3容服

合模型

要提供数据服中心、信息服平台，由高性能服器群

如

2所示的框架中，用的服

和基于1T网的服合模型，与服

一起，形成故障理的入条件，然后行容

求形成服流、

提供物流商中心、物流事中心的功能，同

，

物流企

与商

运

企

的信息交互、物流企的出入

与

管信息、

的服

合故障模型

理和模型

等提供信息服和物流服，在此将信息服和物

ILSIoT所提供服

流服

称

。

¨⋯ 。通

网

服

合

其

行建模，得到服

合的故障

模式，然后利用网理

行

、

与

化，人故

2容服

合框架

障的容

行容

物

理；若服

理。

网智能物流系是一个因素并

合在

行

生故障，按照

在ILSIoT中，在正常情况下，服可能会

生

；若

生，就需要提供相的容理，以提高服效率和服

系

，可利用'r网

量等。

理

ILSIoT的服

行容

合建模。

一个竹网，v。，即：

当用提交服

理，并依据用

行，直接

求于服

行服

端

，系立即行服

合：若服合得以

生故障，

合算

求的服

束的容

定 2

ILSIoT服

合

求

利

Ⅳ踟={P巧，气，厶；Jr出}

客

提供相的服；若服

合

其中：P岱是Ⅳ出。的有限所集；气是，v出。的有限迁集，且

取故障模型，并按照容

行故障理¨“。故障

服

合框架和容服

有P。n气=⑦；％∈(P。×％)u(k×P。)是网％。

法

理

，需要依据服

的弧的集合；V几∈P出，若+P。=⑦，称P。

以=⑦，称P。网的所，否

所；丁邙是定在P巧u％u民上的一个属性函数。

入

所，若

量(Quality

Service，QoS)属性

行

服

出

称

网的中

合。故障理又需先行故障断，然后启故障理。

ILSIoT能和准确定位的不同故障

的服的QoS属性的有限集合 F，凰，且F。(，)=

定

型

定

ILSIoT的服

所、

合

出

行了网定。在ILSIoT

所的入、出信息

中，服

合

的

入

{工(Ut。(s。))，五(UⅢ(s：))，⋯ ，上(U．心(s。))}，其中：

源

多，需要一步定。在定网Ⅳ踟的所和迁之

，(U。(s。))表示第i 故障

QoS属性；f／表示第i 故障型，在此定故障

、服用失、服通信故障、服

生

，

故障

服

型

的

服

前，需用网理

体的ILSIoT的服

定

其

所和迁的公式，以描述事件本

合¨8I。

失效、服

的QoS

定

网Ⅳ。的所和迁用网可定

：

故障、服内容故障和系故障；U。，(S。)

函数。

服

P：：=(true)IⅡl，P P，V I(r)I

效

Eu(P，P)l

AU(Pl，P2)

在ILSIoT中，将故障理分四种方式服

合

的故

合服

合

T：：=(ture)l I，rI

r，V疋l(P)l

障。1“：第一

可重复

若

合服

在

合

服

程中失，且

；第二若服

EU(T。，疋)lAU(T。，疋)

其中：(o，b)∈丁。，a 网Ⅳ。

％。定元素的映射布函数；(T)

所公式，操作符“()”使能所公式和迁公式的互相

行

合，重新启

的

个服故障，可用具有相似QoS属性的等价服

以替，而使得服合跳故障得以行；第三

合中非关部分生故障，屏蔽故障以使服

合得以行，达到QoS属性的最低要求；第四

，若故障致服无法，且前三均不能

送故障，系生故障的

和重新行等操作，以使服得以

予

的映射布函数，b

网

若

迁

迁公式，(P)

服

好

化，即可使用所公式描述与所相

也可使用迁公式描述与之

的

迁的相关性，同

所的相关性；EU

的

服

合

行

使服

服

合得以

，

系

由

序操作符u与路径操作符E复合而成，AU由序操作

范、划、

符u与路径操作符A复合而成(A表示所有路径)。

行。由此，得到如 2所示的服

合容

理框架。

定

LS。曲={P，t；f，m} 网Ⅳ。。中的服，有：

1)t∈T，I I=1。

容

理

l用

服

求。

服

合

t+)n

P’，=((p t)u(t×p))n

F。

行

2)P=(+t

l服

服

范l

失效艇地幽

3)m：p— D u{⑦}

所的

，表示所的token数

J服

故障断H故障型l

服

。

合流

划l

需

的函数；D表示

服在域本体中的、数据包的集合；⑦

／

理策略J目匿釜重旦l

表示空的

本体token。

④、

蜷

重启l

失效理蠕萋翻

若1)、2)和3)同成立，将服 LS，l‘6={P，￡；f，m}定

网Ⅳ。。的子服，且具有不可再分特性。

J服

合l

星

服

l失效建模l

／＼

送失效l

、

／

在模型Ⅳ。。中，将可用服 J已5。抽象 D中的个体

＼

1俣

眵

’— 1偎2拙“{；w“卜J

I服

，

、

弋，

合w

pos。=(J，SSPi，QoSi)，其中，表示服邪。在可用服

集

l网建模

UDDI

事件

soA引擎H

H可用服

理框架

源

— —

合

中所的具体位置，sSP。表示服孵“的成功的概率，

2服合容

QoS“表示服 QoS。的QoS属性及相关束。而将模型Ⅳ

。

Framework for fault

of service

composition

tolerant

Fig．2

processing

中的数据包可抽象个体亭，若本文未独行声明，在模型

万方数据

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