基于均等化的企業(yè)服務(wù)選擇方法研究＊

薛 霄，王俊峰，曾志峰

（1.河南理工大學(xué)計算機學(xué)院，河南 焦作454000；2.云南警官學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，云南 昆明650223）

1 引言

作為一種新型企業(yè)協(xié)作模式，集群式供應(yīng)鏈CSC（Cluster Supply Chain）通過整合產(chǎn)業(yè)集群和供應(yīng)鏈管理二者的優(yōu)勢，來應(yīng)對市場的動態(tài)變化或者捕捉到新的商業(yè)機會［1］。其核心在于“一組地理區(qū)域集聚、業(yè)務(wù)互補的企業(yè)實體不僅在供應(yīng)鏈內(nèi)部相互合作，而且進行跨供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)，由此產(chǎn)生了多層次、多維度、多功能、多目標的網(wǎng)絡(luò)式供應(yīng)鏈，通過交換信息、交互行為、共享資源，來改進彼此的能力，一起承擔(dān)風(fēng)險和責(zé)任，實現(xiàn)共同的利益和目標”［2，3］。集 群 式 供 應(yīng) 鏈 的 企 業(yè) 大 多 經(jīng) 營 相 關(guān) 產(chǎn)業(yè)，通過橫向聯(lián)系和合作，相互之間共享設(shè)備與人員，從而產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟，降低生產(chǎn)和運營成本。同時，集群式供應(yīng)鏈具有豐富的供應(yīng)鏈合作層次，通過動態(tài)調(diào)整不同企業(yè)間的協(xié)作程度，可以靈活應(yīng)對市場需求的各種變化［1］。

如圖1所示，服務(wù)系統(tǒng)是實現(xiàn)新型企業(yè)協(xié)作模式的公共支撐平臺，企業(yè)資源和客戶需求都通過Web服務(wù)進行封裝和發(fā)布，通過服務(wù)資源的動態(tài)組織和匹配，可以為不同需求找到最適合的企業(yè)服務(wù)或者企業(yè)服務(wù)組合，從而完成不同的任務(wù)［4～6］。其中，服務(wù)匹配是服務(wù)系統(tǒng)的核心功能，其目標主要有兩個：（1）服務(wù)提供者角度：充分利用服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)有限的企業(yè)服務(wù)資源，兼顧當前需求以及后續(xù)需求的考慮，確保企業(yè)服務(wù)整體效用處于最優(yōu)/次優(yōu)運行狀態(tài)。（2）服務(wù)使用者角度：依據(jù)客戶對企業(yè)服務(wù)進行評價的QoS模型，從所有可能的候選服務(wù)或者服務(wù)組合中找出QoS評價值最優(yōu)的服務(wù)，從而滿足用戶的多樣化需求。

目前，研究者已經(jīng)在服務(wù)選擇領(lǐng)域做了大量的工作，主要側(cè)重于如何從大量候選服務(wù)中選取最佳服務(wù)［7～9］，缺乏對服務(wù)資源自身效用優(yōu)化的關(guān)注。這就造成了服務(wù)的“不經(jīng)濟”現(xiàn)象：一方面，客戶需求與服務(wù)資源之間存在“過度匹配”，造成需求過分集中到少數(shù)優(yōu)質(zhì)服務(wù)資源上，造成部分服務(wù)資源出現(xiàn)擁塞和質(zhì)量下滑，客戶也付出了更多的時間和成本；另一方面，部分服務(wù)資源雖然質(zhì)量尚可，但是由于服務(wù)選擇的效用問題缺乏關(guān)注，導(dǎo)致服務(wù)資源閑置率較高，無法得到充分利用。因此，如何實現(xiàn)服務(wù)資源的均等化分配，就成為本領(lǐng)域所要解決的關(guān)鍵問題。

Figure 1 Service system of enterprise collaboration in cluster supply chain圖1 集群式供應(yīng)鏈的企業(yè)協(xié)同服務(wù)系統(tǒng)

針對上述問題，本文根據(jù)集群式供應(yīng)鏈中企業(yè)服務(wù)組合的特點，首先提出了基于均等化的QoS評價模型，能夠反映企業(yè)服務(wù)的當前均等化狀態(tài)；進一步，根據(jù)集群式供應(yīng)鏈的企業(yè)協(xié)作模式，提出了能夠與之匹配的虛擬服務(wù)生成機制，增加了可選擇的服務(wù)供給；最后，以上述技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了一個完整的均等化服務(wù)選擇過程，通過調(diào)整QoS 評價模型中的均等化系數(shù)，逐步消除服務(wù)匹配中的不均衡現(xiàn)象，從而實現(xiàn)所期望的均等化效果。

2 相關(guān)工作

服務(wù)資源的供需矛盾在公共服務(wù)領(lǐng)域（例如教育、醫(yī)療、文化、住房保障、社會保障、公共安全等）一直十分突出，具體表現(xiàn)為：有限的道路資源與急劇增加的車流量、有限的體育場館與不斷高漲的健身需求、有限的醫(yī)療資源與日益提高的居民醫(yī)療保障需求等。所以，服務(wù)均等化的概念首先是在公共服務(wù)領(lǐng)域被提出，其核心就是“為盡可能多的服務(wù)使用者提供大致滿足其需求的服務(wù)產(chǎn)品”［10，11］。在服務(wù)供給難以短期內(nèi)大幅增加的情況下，如何實現(xiàn)服務(wù)資源的均等化分配就成為了研究的重點。就企業(yè)服務(wù)而言，各類制造資源經(jīng)過Web服務(wù)封裝之后發(fā)布，然后通過服務(wù)匹配、服務(wù)選擇、服務(wù)調(diào)用等一系列Web服務(wù)技術(shù)，實現(xiàn)異構(gòu)環(huán)境下服務(wù)資源的共享和協(xié)同，從而向用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)［12～14］。然而，目前的服務(wù)匹配方法主要側(cè)重于從候選服務(wù)中為單個需求找到最佳服務(wù)，很容易導(dǎo)致服務(wù)匹配結(jié)果僅為理論最優(yōu)并非實際可用，具體體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）服務(wù)資源的評價無法體現(xiàn)均等化思想。在Web服務(wù)選擇方法中，QoS 評價模型扮演著極其重要的角色，用于評價候選服務(wù)與客戶需求之間的吻合程度。服務(wù)選擇的實質(zhì)就是從大量候選服務(wù)中選取QoS評價值最大的服務(wù)。但是，現(xiàn)有QoS評價模型的構(gòu)建主要來自于歷史數(shù)據(jù)，缺乏對于Web服務(wù)當前狀態(tài)的考慮。由于企業(yè)自身的成長性和自治性，其資源服務(wù)的QoS信息會在運行過程中不斷地擴充和變化，例如業(yè)務(wù)種類的增加或者減少、業(yè)務(wù)能力的增強或者削弱等。為了保證服務(wù)資源分配的均等化，候選服務(wù)的QoS評價值需要根據(jù)它們的當前狀態(tài)實時調(diào)整，但是現(xiàn)有的QoS評價模型體現(xiàn)不出這一點。

（2）需求序列的服務(wù)選擇缺乏均等化考慮。集群式供應(yīng)鏈要應(yīng)對的服務(wù)需求是一個動態(tài)的需求序列。對于其服務(wù)支撐系統(tǒng)而言，服務(wù)選擇就是一個循環(huán)過程，而不是一次性的操作，不僅需要考慮當前需求的滿足，還要考慮整個需求序列的性能指標?，F(xiàn)有的Web服務(wù)選擇方法僅考慮為單個服務(wù)需求尋找QoS最優(yōu)的服務(wù)資源，并沒有從全局角度考慮如何充分利用現(xiàn)有資源來滿足整個需求序列。這樣會導(dǎo)致需求與服務(wù)資源之間的“過度匹配”，造成需求過分集中到少數(shù)優(yōu)質(zhì)服務(wù)資源上，很多質(zhì)量尚可的服務(wù)資源被閑置，客戶也需要為此付出更多的時間和成本，從而降低了服務(wù)資源分配的均等化程度。

因此，有必要提供一種基于均等化的服務(wù)資源推薦方法，以實現(xiàn)服務(wù)資源的充分利用，并且滿足大量用戶的個性化需求。本文的具體研究思路如下：（1）從服務(wù)利用角度構(gòu)建相應(yīng)的均等化QoS模型，能夠更加準確地評價資源的當前狀態(tài)；（2）從服務(wù)供給角度引入控制領(lǐng)域的“反饋控制”思想，形成一個完整的均等化服務(wù)選擇過程。

3 基于均等化的QoS模型

與一般的Web服務(wù)相比，企業(yè)服務(wù)除了具備Web服務(wù)所具有的QoS屬性之外，還具有企業(yè)本身特有的一些屬性，比如企業(yè)發(fā)展狀況、產(chǎn)品質(zhì)量屬性等。為了實現(xiàn)服務(wù)資源的均等化利用，首先需要了解企業(yè)服務(wù)QoS屬性的實時信息。如圖2所示，根據(jù)QoS屬性更新的特點可以將其分為兩類：均等化相關(guān)的QoS 屬性和均等化無關(guān)的QoS 屬性，具體描述如下：

Figure 2 Classification of QoS attributes of enterprise service圖2 企業(yè)服務(wù)的QoS屬性分類

（1）均等化相關(guān)的QoS 屬性：這類QoS 屬性與企業(yè)服務(wù)當前運行狀態(tài)直接相關(guān)，會直接影響到后續(xù)服務(wù)選擇的均等化效果，主要包括企業(yè)服務(wù)的反應(yīng)時間、服務(wù)能力、可靠性、可用性等。服務(wù)系統(tǒng)在每個周期開始之前，會對企業(yè)服務(wù)的這些屬性進行更新，從而為后續(xù)的服務(wù)選擇做好準備。

（2）均等化無關(guān)的QoS 屬性：這類QoS 屬性與服務(wù)當前運行狀態(tài)無直接關(guān)聯(lián)，其變化主要受企業(yè)自身變化的影響，發(fā)生的頻率相對較低，主要包括產(chǎn)品質(zhì)量、最大生產(chǎn)能力、生產(chǎn)成本、市場占有率、財務(wù)狀況等。當QoS屬性發(fā)生變化時，可以通過服務(wù)組件的觸發(fā)機制，通知服務(wù)系統(tǒng)完成更新。

以此為基礎(chǔ)，公式（1）給出了企業(yè)服務(wù)的均等化QoS評價模型：

其中，QoS（CSi）表示第i個企業(yè)服務(wù)的QoS綜合評價值。a和b分別表示對于非均等化屬性和均等化屬性的要求程度，可以有區(qū)分地進行權(quán)重設(shè)置。如果想要均等化強度高就增大b的值，減小a的值；相反如果要弱化均等化程度就減小b的值，增大a的值。EnQoS（CSi）表示第i個候選服務(wù)非均等化QoS屬性的評價值，計算公式如式（2）所示：

其中，φ表示非均等化屬性的權(quán)重集合，φ＝｛φ1，φ2，…，φi｝，φ1＋φ2＋…＋φi＝1；EqQoS（CSi）表示第i個候選服務(wù)均等化QoS屬性的評價值，計算公式如式（3）所示：

其中，ψ表示均等化屬性的權(quán)重集合，ψ＝｛ψi＋1，ψi＋2，…，ψm｝，ψi＋1＋ψi＋2＋…＋ψm＝1。

下面以兩個常用的均等化QoS 屬性為例，說明QoS值如何根據(jù)服務(wù)當前狀態(tài)進行調(diào)整，其他屬性可以通過類似的過程推導(dǎo)得出。

（1）服務(wù)響應(yīng)時間（Response Time）。因為企業(yè)服務(wù)的需求隊列不斷發(fā)生變化（例如正在加工的訂單完成，或者新的訂單進入等待隊列），所以該服務(wù)的響應(yīng)時間也會隨之發(fā)生變化，如公式（4）所示：

其中，Rtime表示該服務(wù)的響應(yīng)時間點；CurTime表示當前所處的時間點；SumOrdercur表示該服務(wù)現(xiàn)有的訂單總量；Capacitymax表示該服務(wù)所具有的最大產(chǎn)能；TimeUnitProduction表示生產(chǎn)零件的加工周期。因為每個周期過后，SumOrdercur都會發(fā)生變化，導(dǎo)致Rtime不斷發(fā)生變化。

Wcycle表示客戶選擇該服務(wù)需要等待的時間，也就是響應(yīng)時間與當前時間的差值：

當Wcycle＝0時，表明該服務(wù)的等待隊列中沒有訂單需求，如果選擇該服務(wù)，可以立即得到響應(yīng)；當某服務(wù)的需求數(shù)目增加時，服務(wù)響應(yīng)時間也會隨之變長。

（2）用戶滿意度（User Satisfaction）。影響客戶滿意度的因素主要有服務(wù)需求的等待時間Wcycle、加工時間Pcycle?？蛻魸M意度隨服務(wù)需求Wcycle和Pcycle的增加而下降。除此之外，影響客戶滿意度的因素還有很多，例如企業(yè)的信譽度Reputation等。因此，客戶滿意度的計算公式為：

其中，Reputation表示企業(yè)的信譽度，該屬性是一定時期內(nèi)用戶對企業(yè)服務(wù)的評價反饋，相對比較穩(wěn)定，因此以這個屬性作為影響客戶滿意度的固定部分；α、β和γ分別代表影響客戶滿意度的因素權(quán)重，且α＋β＋γ＝1。

4 服務(wù)選擇的均等化框架

服務(wù)均等化的目標是希望結(jié)合用戶自身的屬性、個性化的服務(wù)需求以及服務(wù)資源的當前狀態(tài)，合理高效地分配公共服務(wù)資源，既能夠使客戶得到最符合自身需求的公共服務(wù)，又能提高服務(wù)資源的利用率。如圖3所示，為了逐步消除“均等化現(xiàn)狀”與“均等化需求”之間的偏差，本文在服務(wù)選擇與均等化效果評價之間構(gòu)成一個反饋控制循環(huán)，通過調(diào)整均等化的QoS模型，來實現(xiàn)客戶所期望的均等化效果。整個流程主要包含以下幾個步驟：

Figure 3 Selection framework of equalization oriented service圖3 均等化服務(wù)選擇框架

（1）功能性的匹配。服務(wù)需求源源不斷地加入到服務(wù)需求隊列，服務(wù)選擇機制接到每一個服務(wù)需求時，首先需要進行服務(wù)功能性的匹配，即服務(wù)類別、服務(wù)名稱及輸入輸出的匹配。針對服務(wù)需求以及候選服務(wù)形式化模型中的各個參數(shù)，可以采用語義近似度的方法來進行匹配。

（2）候選服務(wù)的更新。服務(wù)資源的均等化QoS屬性是動態(tài)變化的。在接到新的服務(wù)需求時，為了準確、快速地篩選出匹配的服務(wù)候選集，需要獲取各個資源服務(wù)的當前可用狀態(tài)。根據(jù)第3節(jié)中的計算公式，可以得到每個服務(wù)資源的當前QoS屬性，完成服務(wù)的狀態(tài)更新。

（3）非功能性的匹配。這一輪匹配的目的是滿足個性化的服務(wù)需求，同時實現(xiàn)整體服務(wù)資源的均等化。根據(jù)服務(wù)需求對服務(wù)提供的產(chǎn)品價格、質(zhì)量和信譽度要求，篩選出符合這三個要求的服務(wù)，加入到服務(wù)需求的候選服務(wù)集合中。針對該候選服務(wù)集合中的每個候選服務(wù)，計算它完成需求的等待時間和完成時間。然后，根據(jù)第3節(jié)中的公式計算出每個服務(wù)的QoS評價值，并選擇該候選服務(wù)集合中的QoS評價值最大的服務(wù)。

（4）服務(wù)選擇的評價反饋。在服務(wù)系統(tǒng)完成了這個需求序列之后，需要對服務(wù)選擇的效果進行評價反饋。然后，根據(jù)反饋結(jié)果來決定如何調(diào)整均等化QoS模型的權(quán)重系數(shù)。均等化服務(wù)選擇的效果評價主要采用三個指標：

①服務(wù)資源利用率：

該指標主要驗證均等化算法是否能夠有利于提高服務(wù)的使用效率。其中，Use＿Ratio表示系統(tǒng)處理該需求序列的服務(wù)資源利用率，等于“所使用服務(wù)的產(chǎn)能和”與“所有候選服務(wù)的產(chǎn)能和”的比值；分子是候選服務(wù)集合中，處理該需求序列時所選擇服務(wù)（m）的最大產(chǎn)能之和；分母是所有候選服務(wù)資源集合中，所有服務(wù)（n）的最大產(chǎn)能之和。

②需求序列的完成時間：

該指標主要驗證均等化算法在提高利用率的同時，是否會出現(xiàn)需求完成時間的大幅延長。其中，F(xiàn)inish＿Time表示整個需求序列被處理完成的最后時間點，等于各個需求完成時間中的最大值；Orderi，F(xiàn)time表示需求序列中第i個需求的“完成時間”（1≤i≤n）。

③所選擇服務(wù)的QoS總和值：

該指標主要驗證均等化在提高服務(wù)利用率的同時，是否會出現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量的大幅降低。其中，Sum＿QoS表示完成整個需求序列的各個服務(wù)QoS值的總和；QoSi表示完成需求序列中第i個需求的服務(wù)QoS（1≤i≤n）。

5 案例研究

5.1 實驗設(shè)計

為了比較非均等化算法、一般均等化算法（不考慮企業(yè)協(xié)同）和改進均等化算法（考慮企業(yè)協(xié)同）在處理需求序列時的性能差異，我們設(shè)計了圖4所示的實驗場景：假定集群式供應(yīng)鏈服務(wù)系統(tǒng)需要順序處理一個需求序列，客戶需求隨機產(chǎn)生，包括訂單的產(chǎn)量需求，以及客戶的QoS評價模型；服務(wù)系統(tǒng)根據(jù)客戶的需求，采用不同算法對現(xiàn)有的服務(wù)資源進行評價和選擇，然后，此需求被放置在所推薦的服務(wù)等待隊列中；最后，根據(jù)客戶滿意度和服務(wù)資源利用率的數(shù)據(jù)分析，對不同算法性能進行比較。

Figure 4 Scene of service selection in dealing with customer requirement sequence圖4 客戶需求序列的服務(wù)選擇場景

驗證實驗的具體設(shè)置如下：

（1）候選服務(wù)的隨機生成。

隨機生成企業(yè)類型：在－1、0、1這三個數(shù)字中隨機生成一個數(shù)，作為企業(yè)的類型，其中－1 代表大型企業(yè)，0代表中型企業(yè)，1代表小型企業(yè)。

隨機生成企業(yè)產(chǎn)能：根據(jù)企業(yè)類型，生成相應(yīng)的產(chǎn)能，如果是大規(guī)模制造企業(yè)，則其產(chǎn)能為［3 000，5 000］的一個隨機整數(shù)；如果是中等規(guī)模制造企業(yè)，則其產(chǎn)能為［2 000，3 000］的一個隨機整數(shù)；如果是小規(guī)模制造企業(yè)，則其產(chǎn)能為［1 000，2 000］的一個隨機整數(shù)。

隨機生成服務(wù)的非均等化QoS屬性：該制造企業(yè)產(chǎn)品的Price為［10，15］的一個隨機整數(shù)；Quality為［1，4］的一個隨機整數(shù)，其中Quality＝｛1（一般），2（好），3（較好），4（非常好）｝；Reputation為［1，5］的一個隨機整數(shù)，其中Reputation＝｛1（差），2（一般），3（高），4（較高），5（非常高）｝。服務(wù)的非均等化QoS屬性值在隨機生成之后，保持固定不變。

實時計算服務(wù)的均等化QoS 屬性：服務(wù)的均等化QoS 屬性主要包括Wtime和Satisfaction，在程序開始運行之后，根據(jù)3.1節(jié)中的公式計算出其相應(yīng)的值，在程序運行的過程中是動態(tài)變化的。Satisfaction的取值范圍為｛1（不滿意），2（一般），3（滿意），4（較滿意），5（非常滿意）｝。

（2）需求序列的隨機生成。

隨機生成訂單的產(chǎn)量需求：假定隨機產(chǎn)生一個數(shù)目為N的服務(wù)需求隊列，每個需求的產(chǎn)品采購訂單量為［5 000，20 000］的一個隨機整數(shù)。

隨機生成訂單的硬約束條件：每個需求訂單中，產(chǎn)品Price的上限為［10，15］的一個隨機整數(shù)；產(chǎn)品Quality的下限為［1，4］的一個隨機整數(shù)；企業(yè)Reputation的下限為［1，5］的一個隨機整數(shù)；所有的屬性在計算之前都需要首先進行歸一化處理。

隨機生成非均等化算法的QoS評價模型：非均等化算法采用非均等化QoS模型來評價服務(wù)資源，其公式為EnQoS＝w1＊Price＋w2＊Capacity＋w3＊Quality＋w4＊Reputation，其中各屬性所對應(yīng)的權(quán)重w1、w2、w3、w4 隨機生成，并且w1＋w2＋w3＋w4＝1。

隨機生成均等化算法的QoS 評價模型：均等化算法采用綜合QoS模型來評價服務(wù)資源，其公式為FuQoS＝a＊EnQoS＋b＊EqQoS＝a＊ （w1＊Price＋w2＊Capacity＋w3＊Quality＋w4＊Reputation）＋b＊（w5/（1＋Wcycle）＋w6＊Satisfactory），其中均等化屬性對應(yīng)的權(quán)重w5、w6 隨機生成，并且w5＋w6＝1；a和b表示非均等化屬性和均等化屬性在評價模型中的權(quán)重，根據(jù)案例研究的需要進行設(shè)定，并且a≠0，b≠0，a＋b＝1。

（3）需求序列的匹配過程。

根據(jù)實際情況，服務(wù)需求是源源不斷地加入到需求隊列中，假定每隔一個時間周期隨機生成一個服務(wù)需求，然后提交給服務(wù)系統(tǒng)去處理。不同的算法采用不同的QoS評價模型來選擇服務(wù)資源處理該需求。

分別采用非均等化策略（EnQoS 模型）、一般均等化策略（FuQoS模型）和協(xié)同均等化策略（Fu－QoS模型＋虛擬服務(wù)）來選擇相應(yīng)的服務(wù)資源，根據(jù)設(shè)計的仿真實驗，對所提出的算法進行驗證。

5.2 實驗過程

本實驗在如下條件下進行：候選服務(wù)和服務(wù)需求的數(shù)目均固定，改變均等化QoS模型中的權(quán)重系數(shù)，比較不同算法的性能差異。均等化QoS 指標的權(quán)重值分別取0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7；服務(wù)需求為50個，候選服務(wù)個數(shù)為100個，均保持不變。

Figure 5 Comparison of the service utilization rates of different algorithms when changing QoS weights圖5 QoS模型權(quán)重變化時不同算法的服務(wù)利用率比較

如圖5所示，隨著均等化QoS 屬性權(quán)重值的增加，均等化算法下的服務(wù)資源利用率呈現(xiàn)明顯增長趨勢，而非均等化算法的服務(wù)資源利用率相對變化不大。就均等化算法而言，當均等化權(quán)重值小于0.3時，服務(wù)利用率的增長比較緩慢；當均等權(quán)重處于0.4～0.6時，服務(wù)資源利用率呈現(xiàn)較快增長；當均等權(quán)重大于0.6之后，服務(wù)資源利用率基本呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)。這說明均等權(quán)重只有在一定范圍內(nèi)調(diào)節(jié)才具有比較明顯的效果。

如圖6 所示，當均等化QoS 屬性權(quán)重較小時，三種算法下服務(wù)需求的完成時間差值較小。當均等化權(quán)重增大時，因為需求會被分配到更多的服務(wù)資源上來完成，所以均等化算法下的服務(wù)需求完成時間迅速下降。因此，可以根據(jù)需要來調(diào)整均等化的權(quán)重值，從而可以靈活調(diào)配服務(wù)資源的利用率。

Figure 6 Comparison of the finishing time of different algorithms when changing QoS weights圖6 QoS模型權(quán)重變化時不同算法的需求完成時間比較

如圖7a所示，從客戶角度出發(fā)，均等化權(quán)重的增加對于算法QoS值的影響不大，并且非均等化算法的QoS值總和略高于均等化算法，當均等化權(quán)重小于0.3時，均等化算法的服務(wù)質(zhì)量總和隨著均等權(quán)重的增加而下降；當均等權(quán)重大于0.4時，服務(wù)質(zhì)量總和呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢，與非均等化算法比較，差值在可接受范圍之內(nèi)。如圖7b所示，從綜合角度出發(fā)，隨著均等化權(quán)重的增加，均等化算法的QoS總和值變化不大，但是非均等化算法卻顯著下降，這表明非均等化算法所選擇出來的服務(wù)資源，在服務(wù)均等化指標上表現(xiàn)不佳。

Figure 7 Comparison of the service qualities of different algorithms when changing QoS weights圖7 不同的均等權(quán)重對服務(wù)質(zhì)量總和的影響

6 結(jié)束語

服務(wù)資源匹配的非均等化不僅造成了服務(wù)資源的閑置浪費，也降低了客戶需求的滿意度。目前的服務(wù)選擇方法，無法有效實現(xiàn)企業(yè)服務(wù)資源的均等化分配，如何充分利用現(xiàn)有資源來提升效益，已經(jīng)成為該領(lǐng)域亟需解決的問題。針對上述問題，本文從兩個方面進行了深入研究：（1）根據(jù)企業(yè)服務(wù)的特征，設(shè)計了包含均等化屬性的企業(yè)服務(wù)QoS評價模型，能夠?qū)ζ髽I(yè)服務(wù)的當前運行狀態(tài)給出評價；（2）構(gòu)建了企業(yè)服務(wù)選擇的均等化框架，通過調(diào)整QoS評價模型中的均等化系數(shù)，逐步消除服務(wù)匹配中的不均衡現(xiàn)象。最后的實驗結(jié)果表明，基于均等化的服務(wù)選擇算法能夠有效提升集群企業(yè)服務(wù)資源的利用率，同時也降低了滿足服務(wù)需求所花費的代價（時間或成本），表明了該方法的可行性。

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