任務(wù)求解驅(qū)動(dòng)的Web服務(wù)優(yōu)選模型

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)

0 引言

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。

1 相關(guān)知識(shí)

1.1 Web服務(wù)的形式化描述

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、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。

1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析

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?。?］?；疑P(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)。

1.3 熵值法及其改進(jìn)

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?。?］。

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

2 計(jì)算步驟

若干具有類似功能的服務(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。

3 實(shí) 例

針對(duì)某一決策子任務(wù)求解，選取具有類似功能的服務(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。

4 結(jié)束語(yǔ)

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。

［1］劉興堂，梁炳成，劉力，何廣軍，等.復(fù)雜系統(tǒng)建模理論、方法與技術(shù)［M］.北京:科學(xué)出版社，2008.

［2］劉思峰，黨耀國(guó)，方志耕，謝乃明，等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用［M］.5 版.北京:科學(xué)出版社，2010.

［3］徐澤水.不確定多屬性決策方法及應(yīng)用［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2004.

［4］Shannon C E.A Mathematical Theory of Communication［J］.Bell System Tech，1948(27）:623-656.

［5］Thomas M C，Thomas J A.信息論基礎(chǔ)［M］.阮吉壽，張華譯.2版.北京:機(jī)械工業(yè)出版社，2008.

［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.