范寶亮,黃孝鵬
(1.91404 部隊(duì),河北 秦皇島 066000;2.中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所,南京 210003)
在決策(使命)任務(wù)求解過(guò)程中,當(dāng)某一子任務(wù)提出的服務(wù)請(qǐng)求與服務(wù)庫(kù)中所提供的服務(wù)相匹配時(shí),會(huì)遇到有若干具有類(lèi)似功能描述的Web服務(wù)均基本滿足要求,并且這些服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service、QoS)評(píng)價(jià)體系(價(jià)格、響應(yīng)時(shí)間、可靠性、信譽(yù)度等)中的某些參數(shù)(如可靠性、信譽(yù)度等)不能準(zhǔn)確地用數(shù)字量化,即信息的不完備性和不確定性使其具有“灰”特征。在此情形下,如何參照服務(wù)的理想(最佳、滿意)狀態(tài)對(duì)服務(wù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度排序,然后快速優(yōu)選和調(diào)用滿意的服務(wù),這對(duì)于決策任務(wù)快速求解具有實(shí)踐意義。
灰色關(guān)聯(lián)分析彌補(bǔ)了采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行系統(tǒng)分析所導(dǎo)致的缺憾,對(duì)樣本量的多少和樣本有無(wú)規(guī)律都同樣適用,而通常采用簡(jiǎn)單算術(shù)平均法來(lái)確定權(quán)重的傳統(tǒng)灰關(guān)聯(lián)模型會(huì)在一定程度上造成計(jì)算結(jié)果與實(shí)際的誤差偏大。綜合考慮問(wèn)題的結(jié)構(gòu)特征、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征等因素,利用灰關(guān)聯(lián)分析和熵值法的組合模型對(duì)服務(wù)進(jìn)行優(yōu)選。該優(yōu)選模型更接近于實(shí)際問(wèn)題的結(jié)構(gòu)特征,方法選取較為合適,為決策任務(wù)快速求解的服務(wù)優(yōu)選策略提供了一種綜合性的、易操作的管理定量方法。
Web服務(wù)(Web Service)可形式化描述如下:WSi={Id,Name,F(xiàn)unction,Inputs,Outputs,QoS}其中Id,Name,F(xiàn)unction,Inputs,Outputs,QoS分別表示表示服務(wù)的標(biāo)識(shí)符、名稱(chēng)、功能描述、輸入、輸出、服務(wù)質(zhì)量。
根據(jù)屬性設(shè)置的完備性、可鑒別性、獨(dú)立性、客觀性、可測(cè)性等原則,可將QoS 形式化描述為
這里,選取屬性Q1,Q2,Q3,Q4分別表示服務(wù)的價(jià)格(Price)、響應(yīng)時(shí)間(Time)、可靠性(Reliability)、信譽(yù)度(Reputation)等,其中Price 表示服務(wù)執(zhí)行一次所需費(fèi)用;Time 表示響應(yīng)時(shí)間,即服務(wù)響應(yīng)一次請(qǐng)求所需時(shí)間;Reliability 表示可靠性,即服務(wù)調(diào)用成功且返回正確結(jié)果的次數(shù)與服務(wù)總的執(zhí)行次數(shù)之比;Reputation表示信譽(yù)度,用來(lái)衡量用戶(hù)對(duì)服務(wù)的評(píng)價(jià)指標(biāo),可根據(jù)具體服務(wù)的實(shí)際運(yùn)行情況給出相關(guān)屬性值。
灰色系統(tǒng)法是基于灰色系統(tǒng)理論的一種新的建模方法,主要用于概率統(tǒng)計(jì)、模糊數(shù)學(xué)無(wú)法解決的“小樣本、貧信息、不確定性”系統(tǒng)建模[1]?;疑P(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)序列幾何形狀的相似程度來(lái)判斷其聯(lián)系是否緊密。曲線越接近,相應(yīng)序列之間關(guān)聯(lián)度就越大,反之就越?。?]。灰色關(guān)聯(lián)分析方法計(jì)算量小,十分方便,更不會(huì)出現(xiàn)量化結(jié)果與定性分析結(jié)果不符的情況。
目前,灰關(guān)聯(lián)分析的實(shí)踐應(yīng)用主要體現(xiàn)在宏觀經(jīng)濟(jì)管理、企業(yè)管理、農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理、巖土工程、作戰(zhàn)指揮等領(lǐng)域的預(yù)測(cè)和決策,但應(yīng)用于Web服務(wù)的分析與研究還很鮮見(jiàn)。
科學(xué)、合理地確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果具有重要意義。權(quán)重的確定方法有主觀賦權(quán)法(專(zhuān)家評(píng)判法、點(diǎn)估計(jì)法、判斷矩陣法等)、客觀賦權(quán)法(熵值法、形心法、線性規(guī)劃法和離差最大化法等)、組合賦權(quán)法(方差最大化賦權(quán)法、最佳協(xié)調(diào)賦權(quán)法等)、交互式賦權(quán)法(基于方案達(dá)成度和綜合度的交互式賦權(quán)法等)等類(lèi)型[3]。這些賦權(quán)法在多屬性決策中被廣泛使用。
信息熵概念的提出源于1948年,美國(guó)的通信工程師Shannon 在研究信息傳輸過(guò)程中的不確定性問(wèn)題時(shí)將信息定義為不確定性的減少,并通過(guò)信息熵來(lái)度量不確定性[4]。在信息論中,信息熵是系統(tǒng)無(wú)序程度的度量,信息量是系統(tǒng)有序程度的度量,兩者絕對(duì)值相等,符號(hào)相反。某項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值變異程度越大,信息熵越小,該指標(biāo)提供的信息量越大,該指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)越大;反之,某項(xiàng)指標(biāo)的變異程度越小,信息熵越大,該指標(biāo)提供的信息量越小,該指標(biāo)的權(quán)重也越小[5]。
熵值法通過(guò)獲取服務(wù)的QoS 屬性信息效用(屬性)值來(lái)映射權(quán)重,比較符合服務(wù)的決策功能體現(xiàn),可使權(quán)重更客觀、更符合實(shí)際。
(1)傳統(tǒng)的熵值法計(jì)算
傳統(tǒng)的熵值法通常采用下面方法計(jì)算[6]。設(shè)定第j 項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)對(duì)象的參數(shù)值xij的比重:
為使lnpij有意義,一般需假定當(dāng)pij=0時(shí)pijlnpij=0,但當(dāng)pij=1時(shí)也有pijlnpij=0。這顯然不切合實(shí)際,與熵的含義相悖,故需對(duì)pij重新加以修正。
因此,需要對(duì)該項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)用標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行變換:
(2)計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的熵值ej
其中ej∈[0,1]。
(3)計(jì)算第j 項(xiàng)指標(biāo)的差異系數(shù)gj
其中,gj越大,指標(biāo)越重要。
(4)確定權(quán)重wj
若干具有類(lèi)似功能的服務(wù)優(yōu)選問(wèn)題結(jié)構(gòu)特征與灰關(guān)聯(lián)和熵值法的組合模型特征較吻合,故可用來(lái)進(jìn)行服務(wù)優(yōu)選,其具體步驟如下:
(1)確定指標(biāo)
針對(duì)服務(wù)優(yōu)選,選取服務(wù)的價(jià)格、響應(yīng)時(shí)間、可靠性、信譽(yù)度等QoS 屬性作為影響服務(wù)優(yōu)選的指標(biāo)。
(2)獲取參數(shù)
在QoS的屬性值中,價(jià)格是由服務(wù)商提供;響應(yīng)時(shí)間是由系統(tǒng)自測(cè);可靠性是由服務(wù)提供商根據(jù)以往服務(wù)的調(diào)用情況統(tǒng)計(jì)得出;而信譽(yù)度是通過(guò)用戶(hù)評(píng)價(jià)得出的語(yǔ)言值定性信息{極好、非常好、很好、較好、好、一般、差、較差、很差、非常差、無(wú)},可分別將其量化為{10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}。
(3)求各序列的像
根據(jù)指標(biāo)與數(shù)據(jù)特征,選取相應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)算子D,令
(4)求差序列
(5)求兩極最大差與最小差
(6)求關(guān)聯(lián)系數(shù)
其中ξ∈(0,1)。
(7)計(jì)算關(guān)聯(lián)度
計(jì)算流程如圖1所示。
針對(duì)某一決策子任務(wù)求解,選取具有類(lèi)似功能的服務(wù)序列WSi={WSi0,WSi1,WSi2,WSi3,WSi4,WSi5,WSi6},其中服務(wù)WSi0為服務(wù)優(yōu)選指標(biāo)(參數(shù))的最理想(最佳、最滿意)狀態(tài),故選取為參照序列。計(jì)算其他服務(wù)與WSi0的關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度越高,說(shuō)明其越貼近于最佳服務(wù)狀態(tài)。
圖1 計(jì)算流程
針對(duì)原始數(shù)據(jù)信息(見(jiàn)表1),結(jié)合公式(5)~(8)可分別計(jì)算得到均值像、差序列、兩級(jí)最大差及最小差、關(guān)聯(lián)系數(shù)及熵值等結(jié)果。運(yùn)用公式(9),計(jì)算得到服務(wù)的灰關(guān)聯(lián)度排序如表2所示。
表1 原始數(shù)據(jù)信息表
表2 灰關(guān)聯(lián)度計(jì)算
根據(jù)表2,灰關(guān)聯(lián)計(jì)算結(jié)果顯示:γ06?γ04?γ05?γ02?γ03?γ01,表明服務(wù)WSi0,WSi1,WSi2,WSi3,WSi4,WSi5,WSi6與最佳狀態(tài)WSi0的關(guān)聯(lián)度排序是:
WSi6?WSi4?WSi5?WSi2?WSi3?WSi1
因此,選取和調(diào)用WSi6進(jìn)行決策子任務(wù)求解,同時(shí)WSi4?WSi5?WSi2?WSi3?WSi1也是該決策子任務(wù)對(duì)應(yīng)的備選服務(wù)排序。
此組合模型對(duì)于服務(wù)優(yōu)選是可擴(kuò)展的。服務(wù)QoS體系中的屬性選取可根據(jù)各被評(píng)服務(wù)的不同而加以調(diào)整,要具有靈活性,以提高服務(wù)優(yōu)選的針對(duì)性、質(zhì)量與可信度;可推廣應(yīng)用到Web服務(wù)組合的優(yōu)選,辨識(shí)出不同服務(wù)提供者所提供的類(lèi)似功能組合的差異,以提高服務(wù)調(diào)用效率,更有效地進(jìn)行決策任務(wù)快速求解。
以任務(wù)求解為驅(qū)動(dòng),參照服務(wù)的最佳狀態(tài),運(yùn)用灰關(guān)聯(lián)分析和熵值法的組合模型對(duì)服務(wù)進(jìn)行優(yōu)選,為決策任務(wù)快速求解提供了有效的方法支撐。其特點(diǎn)體現(xiàn)在:
(1)使用灰關(guān)聯(lián)分析研究服務(wù)的優(yōu)選問(wèn)題,其結(jié)果比通常單純采用硬性指標(biāo)更為合理。
(2)采用熵值法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重,比通常采用的專(zhuān)家評(píng)價(jià)法更為客觀,避免了主觀效用的影響。值得注意的是,本文探討的權(quán)重與指標(biāo)本身的重要性無(wú)關(guān)。
(3)此優(yōu)選模型可提升服務(wù)調(diào)用的效率,更有效地進(jìn)行決策任務(wù)快速求解。
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[6]黃孝鵬,李德強(qiáng).基于灰色關(guān)聯(lián)理論和熵權(quán)法的企業(yè)人力資源風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].價(jià)值工程,2009(4):120-123.