環(huán)境模型驅(qū)動的服務(wù)組合方法

蔡廣軍等

摘要：針對服務(wù)組合動態(tài)、開放、復(fù)雜度高的特點，提出了一種環(huán)境模型驅(qū)動的服務(wù)組合方法.該文用環(huán)境模型中服務(wù)作用下客體的變化來描述服務(wù)功能，用客戶期望的環(huán)境變化描述客戶需求，構(gòu)建了一種獨立于服務(wù)實現(xiàn)和具體客戶的組合環(huán)境；然后以環(huán)境模型為基礎(chǔ)分解需求和組合服務(wù).實驗結(jié)果分析表明，該文方法可以有效提高服務(wù)組合的效率.

關(guān)鍵詞：服務(wù)組合；環(huán)境；模型驅(qū)動；動態(tài)開放；行為

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）13-0208-05

Abstract： To address the challenge of service composition that are dynamic， open and with a high complexity， the paper presents a service composition method driven by environment model. In this paper， by projecting service functionalities and the custom requirement into the environment model， a closed and simple problem domain is constructed. And then a composition method through decomposing the requirement is proposed. The test results show that this method is effective.

Key words： Service Composition； Environment； Model Driven； Dynamic and Open； Behavior

服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化和松耦合為提高軟件或應(yīng)用的互操作能力，重用服務(wù)提供了基礎(chǔ)。服務(wù)組合是實現(xiàn)服務(wù)集成、重用服務(wù)的主要方式，是面向服務(wù)計算成功的關(guān)鍵因素[1]。雖然商務(wù)的電子化使Web上的服務(wù)越來越多，僅單個購物網(wǎng)站就有300多萬個店鋪，但服務(wù)并沒有達(dá)到預(yù)期的發(fā)展速度，該文認(rèn)為一個主要原因在于缺乏一種可以適應(yīng)這一需要的服務(wù)組合方法。

服務(wù)組合的面臨的困難包括：一是服務(wù)的數(shù)量和組合問題的復(fù)雜度，存在大量服務(wù)是服務(wù)優(yōu)勢的來源，但是手工組合方法很難應(yīng)對大量服務(wù)的組合，同時組合問題是一種指數(shù)復(fù)雜度的問題；二是服務(wù)組合的動態(tài)性和開放性，服務(wù)實現(xiàn)的自主性和異構(gòu)性以及客戶的未知性等性質(zhì)使得服務(wù)組合是動態(tài)開放的，而當(dāng)前的很多自動組合方法和工具只支持封閉世界下靜態(tài)的組合；三是推理和描述之間的矛盾，語言的描述能力與推理能力成反比，比如參考文獻(xiàn)[2]中OWL-Little、OWL和OWL-Full的描述能力逐漸增加，但推理復(fù)雜度卻分別為多項式時間、指數(shù)時間和不可推理。

當(dāng)前對服務(wù)組合的研究可以分為對已有工具能力的應(yīng)用、對推理工具的擴展和組合問題的定義和分析。如[3]中實現(xiàn)了服務(wù)組合問題到層次任務(wù)規(guī)劃問題的轉(zhuǎn)換，使得可以借助已有的Shop2工具組合服務(wù)；[4]則通過擴充已有的Golog語言，實現(xiàn)了一種客戶化通用程序的組合方法。[5]從服務(wù)行為描述的重要性出發(fā)，提出了一種行為服務(wù)組合的方法，并實現(xiàn)了問題到自動機、描述邏輯等描述語言的轉(zhuǎn)換，以借用已有的理論和工具；WSMO[6]則從組合問題的整體性質(zhì)出發(fā)，提出了一種包含服務(wù)、本體、目標(biāo)和中介四類元素的多層次組合框架。這些方法大多基于某種假設(shè)，而沒有討論在服務(wù)組合時如何滿足對應(yīng)的假設(shè)，而且組合的復(fù)雜度也比較高，如[4]等基于行為的組合方法都是指數(shù)復(fù)雜度的。

與以上方法不同，該文從環(huán)境建模的思想出發(fā)，提出了一種轉(zhuǎn)換服務(wù)組合問題和模型驅(qū)動的組合方法。該文的主要創(chuàng)新點包括提出了一種通過創(chuàng)建領(lǐng)域環(huán)境模型、投影描述解決動態(tài)開放組合問題的方法；并提出了一種基于環(huán)境知識提高組合效率的方法，使得可以在多項式時間內(nèi)組合服務(wù)，實驗結(jié)果表明該方法是有效的。

1 環(huán)境建模

環(huán)境建模是環(huán)境模型驅(qū)動服務(wù)組合方法的基礎(chǔ)。本節(jié)先介紹了服務(wù)的環(huán)境概念、描述服務(wù)所需的環(huán)境本體、創(chuàng)建環(huán)境模型的方法以及如何描述服務(wù)和需求以把組合問題限定到環(huán)境模型中。

1.1 服務(wù)的環(huán)境

文中環(huán)境的概念來源于需求工程[7]，通過定義環(huán)境來區(qū)分軟件實現(xiàn)方案和問題，使得需求工程專注于獲取問題而不陷入實現(xiàn)方案的設(shè)計。環(huán)境建模中環(huán)境的含義與[8]等中的環(huán)境不同，它們的含義分別如圖1（a）和圖1（b）所示。[8]中環(huán)境指用戶和系統(tǒng)間交互的場景及相關(guān)因素，環(huán)境建模中的環(huán)境不僅包括用戶和服務(wù)之間的媒介或其它要素，還包括服務(wù)的用戶以及其它客戶關(guān)心的且服務(wù)作用下發(fā)生過變化的內(nèi)容，是服務(wù)可能影響到的現(xiàn)實世界中的所有內(nèi)容。

服務(wù)組合是在單個服務(wù)不能滿足客戶需求的情況下組合多個已有服務(wù)來滿足需求。服務(wù)組合是分布式環(huán)境下的一種軟件開發(fā)方法[9]，從所要考慮的內(nèi)容看，它與傳統(tǒng)軟件沒有本質(zhì)的區(qū)別，仍然要考慮從客戶需求到領(lǐng)域知識以及軟件性質(zhì)等內(nèi)容。

從環(huán)境建模的思想看，服務(wù)組合需要考慮系統(tǒng)、現(xiàn)實世界和需求三方面的內(nèi)容。服務(wù)組合的動態(tài)開放性體現(xiàn)在服務(wù)和需求的動態(tài)開放性上，服務(wù)的動態(tài)開放性是由于為了促進服務(wù)間的競爭和服務(wù)的改善，難以限制服務(wù)的實現(xiàn)方式和范圍；需求的動態(tài)開放性則在于要滿足更多需求、爭取更大利潤的前提導(dǎo)致的客戶或客戶需求的多樣化以及來源的不確定性等。而服務(wù)的環(huán)境指的是現(xiàn)實世界，它是客觀存在的，不受服務(wù)和需求變化的影響。

1.2 環(huán)境本體

為了統(tǒng)一服務(wù)提供者、服務(wù)請求者之間的術(shù)語，該文采用本體的方法。環(huán)境本體中的主要概念如下，其中部分概念的定義或含義可參見[10-11]中的內(nèi)容。

定義1. 環(huán)境，記為Env，定義為二元組：

Env：=

其中，DomSet是建模環(huán)境中環(huán)境領(lǐng)域的集合，DomRelSet是領(lǐng)域之間關(guān)系的集合。

定義2. 環(huán)境領(lǐng)域，記為EnvDom，是DomSet的元素，定義為四元組：

EnvDom：=

其中，DomName表示環(huán)境中環(huán)境領(lǐng)域的名字，DomAtrrSet表示領(lǐng)域的屬性集合，用以區(qū)分不同的領(lǐng)域，EntSet是此環(huán)境領(lǐng)域中環(huán)境實體的集合，EntRelSet表示環(huán)境實體之間關(guān)系的集合。

定義3. 環(huán)境領(lǐng)域關(guān)系，記為DomRel，是DomRelSet的元素，定義為三元組：

DomRel：=

其中，sdom， tdomDomSet， 表示DomSet中的任意兩個領(lǐng)域，domrel表示領(lǐng)域之間的關(guān)系，它可以為：

-sdomtdom，表示tdom包含sdom，即ent （entsdom.EntSetenttdom.EntSet）entrel（entrel sdom.EntRelSetentreltdom.EntRelSet）；

-sdomtdom，表示sdom包含tdom，即tdom sdom；

-sdomtdom，表示sdom和tdom具有相同的環(huán)境實體，即ent（entsdom.EntSetenttdom. EntSet）；

-sdomtdom，表示sdom和tdom無關(guān)，即ent （entsdom.EntSetenttdom.EntSetenttdom.EntSetentsdom.EntSet）。

定義4. 環(huán)境實體記為EnvEnt，是EntSet的元素，定義為一個四元組：

EnvEnt：=

其中，EntName是環(huán)境實體的名字，它是唯一的。Type表示環(huán)境實體的類型，環(huán)境實體分為自主實體、符號實體和可控實體三類，分別取值為A、S和C。自主實體時可以接收或發(fā)送服務(wù)或其它環(huán)境實體傳遞的事件，但沒有確定的狀態(tài)變化和內(nèi)容變化；符號實體可以接收或發(fā)送服務(wù)或其它環(huán)境實體傳遞的數(shù)據(jù)，接收數(shù)據(jù)會改變環(huán)境實體的內(nèi)容；可控實體可以接收或發(fā)送服務(wù)或其它環(huán)境實體傳遞的消息（事件或數(shù)據(jù)），接收或發(fā)送消息能改變此環(huán)境實體的狀態(tài)或內(nèi)容。AttrSet={|attrn和attrv分別表示靜態(tài)屬性的屬性名和屬性值}是環(huán)境實體靜態(tài)屬性的集合，描述環(huán)境實體的性質(zhì)，它們不受服務(wù)影響。Eff=Events| Datas|Trans，表示環(huán)境實體的效果，它描述環(huán)境實體在服務(wù)的作用或觸發(fā)下發(fā)生的動態(tài)變化，它的取值取決于環(huán)境實體的類型，自主實體的Eff為Events={| dir=？|！， event為命令消息}；符號實體的Eff為Datas={|dir =？|！， data為數(shù)據(jù)消息}；可控實體的Eff取值為Trans={|ss和ts表示環(huán)境實體的狀態(tài)，mes為數(shù)據(jù)消息或事件消息}。

定義5. 環(huán)境實體關(guān)系，是EntRelSet的元素，記為EntRel， 描述環(huán)境領(lǐng)域中環(huán)境實體之間的關(guān)系，定義為一個三元組：

EntRel：=

其中，sent， tentEntSet， 表示某個領(lǐng)域內(nèi)任意兩個環(huán)境實體，entrel表示環(huán)境之間的關(guān)系，可以分為：

-is-a關(guān)系，表示sent是tent的子類，具有tent的部分性質(zhì)；

-part-of關(guān)系，表示sent是tent的元素；

-dependence關(guān)系，表示sent某種變化依賴tent通過服務(wù)發(fā)送或接收的消息；

-instance關(guān)系，表示sent是tent的實例；

-null關(guān)系，表示sent和tent無關(guān)。

1.3 環(huán)境模型的構(gòu)建

環(huán)境建模是環(huán)境驅(qū)動服務(wù)組合的基礎(chǔ)，它是以環(huán)境本體為基礎(chǔ)構(gòu)建某個領(lǐng)域的問題的模型。在建模中需要考慮領(lǐng)域問題、客戶和服務(wù)三方面的因素。對于相互之間關(guān)聯(lián)較弱的問題直接分為多個領(lǐng)域分別建模，對于關(guān)聯(lián)較強的領(lǐng)域，其任務(wù)如下：

步驟1：確定問題的范圍。從領(lǐng)域角度看，要求描述耦合較強的內(nèi)容。從客戶角度看，要描述客戶需要解決的問題，要滿足的需求范圍要適中，描述范圍過大會造成領(lǐng)域過于復(fù)雜，描述過小則不能單獨滿足客戶需求。從服務(wù)角度看，要描述服務(wù)能解決的問題，描述服務(wù)不能解決的問題不僅無法組合，也會提高描述、組合等的復(fù)雜度。

步驟2：確定環(huán)境實體。從領(lǐng)域角度看，一要盡可能選擇問題領(lǐng)域中概念作為實體；二要選擇功能緊密的內(nèi)容作為同一實體，把耦合較弱的或沒有關(guān)聯(lián)的分為不同的實體。從客戶角度看，環(huán)境實體要與客戶需求相適應(yīng)。從服務(wù)角度看，環(huán)境實體要適當(dāng)考慮服務(wù)提供的功能之間的耦合。

步驟3：確定環(huán)境實體的類型、屬性和行為。靜態(tài)屬性用于選擇實體，靜態(tài)屬性的選擇和取值范圍的確定反映了實體性質(zhì)和提供服務(wù)的范圍。Eff描述環(huán)境實體的變化，其范圍確定了可以對這個環(huán)境實體施加的功能，行為的粒度確定了服務(wù)描述和客戶選擇的粒度，描述粒度過小會提高描述或推理的復(fù)雜度，描述粒度過大或功能單位不一致會造成一些功能無法描述。類型反映領(lǐng)域?qū)Νh(huán)境實體不同變化之間的約束，如變化依賴于實體狀態(tài)則為可控實體。

步驟4：劃分子領(lǐng)域。如果領(lǐng)域內(nèi)存在不一致，或者領(lǐng)域的復(fù)雜度超過了期望的程度則要分解領(lǐng)域。不一致包括環(huán)境實體具有不同類型特征，環(huán)境實體的行為需要以不同粒度描述或者相同條件下可能發(fā)生多個不同的變化等。領(lǐng)域復(fù)雜度的要求則取決于具體的描述語言和推理工具以及客戶的要求等內(nèi)容。

以網(wǎng)上購物領(lǐng)域為例，其主要環(huán)境實體和實體之間的關(guān)系如圖2（a）所示，具體行為的描述如圖2（b）所示，（b）中虛線代表其它沒有描述的變化。其中，確定問題范圍是確定要處理的內(nèi)容，如以買家為客戶，是否處理賣家信息取決于購物者除了關(guān)心產(chǎn)品的內(nèi)容外是否關(guān)心商家的規(guī)?；虻刂返葍?nèi)容。確定環(huán)境實體是確定環(huán)境不同變化之間的關(guān)系，不一定與現(xiàn)實實體完全對應(yīng)，如當(dāng)支持購物、彩票等具有不同行為買家時，可作為多個環(huán)境實體。確定環(huán)境實體的靜態(tài)屬性是確定服務(wù)可能改變的領(lǐng)域?qū)嶓w，比如支持信譽度為什么范圍的買家；確定環(huán)境實體的動態(tài)屬性是確定客戶可以接收的服務(wù)或服務(wù)可以提供的服務(wù)范圍，比如買家是否能夠先收貨再付款。劃分領(lǐng)域是確定可以自動推理的問題范圍，涉及多個領(lǐng)域時一般需要人工介入。

1.4 服務(wù)描述和需求描述

基于環(huán)境描述服務(wù)和需求是環(huán)境模型驅(qū)動服務(wù)組合的前提，可以預(yù)先進行。服務(wù)基于環(huán)境的描述定義如下：

Ser：=

其中，ID是服務(wù)的標(biāo)識，DomSet是服務(wù)作用的領(lǐng)域集合，是環(huán)境領(lǐng)域集合的子集，SerSet表示此服務(wù)成員服務(wù)的集合，服務(wù)為原子服務(wù)時是服務(wù)自身，F(xiàn)uncSet描述環(huán)境實體的變化和服務(wù)之間的關(guān)系。需求描述是一個沒有SerSet和FuncSet部分的服務(wù)描述，描述需求時，ID是需求的標(biāo)識，DomSet是客戶期望改變的領(lǐng)域集合。

基于環(huán)境本體的服務(wù)描述和需求描述是一種投影。服務(wù)描述過程中，服務(wù)信息、環(huán)境模型和相關(guān)信息的充分性和形式化程度決定了描述的自動化程度。服務(wù)信息包括服務(wù)可作用的領(lǐng)域、可作用的實體、與實體間的交互及自身的變化特征等信息。描述可能遇到如下問題：一是服務(wù)提供了領(lǐng)域模型之外的功能，這時只描述服務(wù)在此領(lǐng)域內(nèi)提供的且獨立于其它功能的功能；二是服務(wù)提供的功能依賴于領(lǐng)域外的環(huán)境實體，則要求服務(wù)可以獨立獲取這些資源；三是服務(wù)提供功能的粒度與環(huán)境描述的粒度不一致，在服務(wù)提供的功能粒度大于環(huán)境模型粒度時按服務(wù)提供的功能描述，在服務(wù)功能粒度小于環(huán)境模型粒度時則根據(jù)環(huán)境模型描述，在服務(wù)功能與環(huán)境模型行為之間不存在可對齊的劃分時，則無法描述。由于服務(wù)描述中各個領(lǐng)域是分別描述的，描述過程與單領(lǐng)域的服務(wù)描述一樣，可參見[11]中的描述方法。

需求描述與服務(wù)描述的主要區(qū)別在于需求可能涉及多個領(lǐng)域。當(dāng)需求屬于單一領(lǐng)域時，可以采用與描述服務(wù)相似的方法描述需求，選擇所需的環(huán)境實體、指定環(huán)境實體的性質(zhì)變化以及推導(dǎo)環(huán)境實體的變化過程和依賴關(guān)系，具體內(nèi)容可參見[12]；當(dāng)需求描述涉及多個相互之間無關(guān)的領(lǐng)域時，則分為多個領(lǐng)域分別描述；當(dāng)需求涉及多個相關(guān)的領(lǐng)域時，則需要客戶、領(lǐng)域?qū)＜业慕槿?，以處理不同領(lǐng)域之間的沖突，以獲得一個一致的需求描述。

除了需求涉及多個相關(guān)領(lǐng)域時需要有領(lǐng)域?qū)＜一蚩蛻魠⑴c外，其它情況下服務(wù)組合問題都在單個領(lǐng)域內(nèi)，新服務(wù)和新需求的出現(xiàn)不會改變問題的內(nèi)容。描述的結(jié)果是領(lǐng)域模型的裁剪，如一個基于圖2（b）的具體的買家服務(wù)描述如圖2（c）所示。

2 組合方法

該文假設(shè)服務(wù)在其所有可以提供功能的領(lǐng)域具有描述，而且服務(wù)的不同作用效果之間是獨立的。利用環(huán)境模型中的知識，采用分解發(fā)現(xiàn)的方法來組合服務(wù)。

2.1 需求的分解

基于環(huán)境本體描述的需求中，不同子需求之間的依賴類型有：

-領(lǐng)域依賴，兩個子需求之間存在領(lǐng)域依賴當(dāng)且僅當(dāng)兩個子需求屬于同一個領(lǐng)域，即|req1.DomSet|=1 req1.DomSet= req2. DomSet；

-消息依賴，兩個子需求之間存在消息依賴當(dāng)且僅當(dāng)一個子需求的滿足需要另一個子需求的消息，即mes（mesreq1mesreq2 req1.mes.dirreq2.mes.dir）；

-實體依賴，兩個子需求之間存在實體依賴當(dāng)且僅當(dāng)兩個子需求是關(guān)于同一個環(huán)境實體的，即req1.DomSet=req2.DomSet|req1.EntSet|=1req1.EntSet = req2.EntSet；

-狀態(tài)依賴，兩個子需求之間存在狀態(tài)依賴當(dāng)且僅當(dāng)兩個子需求是關(guān)于同一個可控實體的，即req1.DomSet=req2.DomSet|req1.EntSet|=1req1.EntSet=req2.EntSetent（ent req1ent.Type =C）；

不同依賴之間的耦合程度不同。存在領(lǐng)域依賴僅表示需求屬于同一個領(lǐng)域；存在消息依賴表示要滿足一個需求需要滿足另一個需求的過程中發(fā)送的消息；存在實體依賴的兩個需求則需要改變同一個環(huán)境實體，在需要實體消息的同時還有資源上的約束；存在狀態(tài)依賴時，在以上約束的同時還具有時間上執(zhí)行次序的約束。以網(wǎng)上購物領(lǐng)域為例，存在領(lǐng)域依賴時，買家張三和支付者工商銀行屬于同一個領(lǐng)域，但張三不一定通過工商銀行支付；存在消息依賴時，張三要通過工商銀行支付，但可能涉及多家工商銀行，如何轉(zhuǎn)賬沒有限制；存在實體依賴時，張三的賬戶只能張三操作；存在狀態(tài)依賴時，張三只能先存錢再取錢。

據(jù)此設(shè)計了表1中需求分解規(guī)則。其中，規(guī)則1根據(jù)領(lǐng)域劃分需求，把不同領(lǐng)域的需求作為不同的子需求。規(guī)則2-5根據(jù)需求之間的消息依賴劃分需求，規(guī)則2劃分的是不存在消息依賴的需求；規(guī)則3劃分的是存在單向消息依賴的需求；規(guī)則4劃分的是與符號實體或自主實體存在消息依賴的需求；規(guī)則5劃分的是存在多個環(huán)境實體的需求。規(guī)則6劃分的是包含單個符號實體或自主實體的需求。規(guī)則7劃分的是含有單個可控實體的需求。劃分方法的實現(xiàn)可參見[12]，規(guī)則1、規(guī)則5和規(guī)則6具有線性時間復(fù)雜度，其它規(guī)則是多項式時間復(fù)雜度。

2.2 基于分解的組合

基于環(huán)境的描述不僅提供了面向問題的描述，而且可以更加具體地描述服務(wù)的非功能屬性和客戶對各部分問題非功能屬性的要求，同時可以支持基于行為的服務(wù)發(fā)現(xiàn)。其組合過程如算法1所示，分析可知當(dāng)發(fā)現(xiàn)算法的復(fù)雜度不超過多項式時間復(fù)雜度時，組合算法具有多項式時間復(fù)雜度。

算法1： 基于分解的組合算法

輸入：req， serviceSet

輸出：comSer//組合服務(wù)

步驟：

1.if（|req.DomSet|>1）//需求包含多個領(lǐng)域

2. 根據(jù)規(guī)則1劃分需求把各個子需求加入reqSet；

3.else

4. reqSet：={req}；

5.endif

6.while（|reqSet|>0）

7.從reqSet中取一個元素subreq， reqSet=reqSet-{subreq}；

8.ser=discovery（subreq， serviceSet）；

9.if（ser）//發(fā)現(xiàn)成功

10.comSer.SerSet：= comSer.SerSet{ser}；

11.comSer，F(xiàn)uncSet= comSer，F(xiàn)uncSet{}；

12.else

13.if（沒有規(guī)則可以分解subreq）//組合失敗

14.return fail；

15.endif

16.根據(jù)規(guī)則分解需求并把分解結(jié)果加入reqSet；

17.endif

18.endwhile

3 實驗分析

為實現(xiàn)本文組合方法，基于eclipse平臺下開發(fā)了對應(yīng)的組合原型系統(tǒng)。

3.1 實現(xiàn)原型

原型分為應(yīng)用層、功能層和數(shù)據(jù)層三個層次。應(yīng)用層提供了描述需求和組合服務(wù)的面板，需求描述過程中支持對環(huán)境實體、消息和狀態(tài)的選擇，組合時支持對分解規(guī)則以及[12]中轉(zhuǎn)換規(guī)則的選擇，分別如圖3和圖4所示。功能層實現(xiàn)描述和組合的推理，可以在客戶指定需求下推理可行的實現(xiàn)過程。數(shù)據(jù)層存放復(fù)合環(huán)境本體規(guī)范的服務(wù)描述和各個領(lǐng)域的環(huán)境模型。

3.2 組合方法評價分析

為了驗證該文方法的實際性能，在所開發(fā)平臺上進行了性能驗證。在服務(wù)數(shù)從10到110，需求行為數(shù)從100到300，沒有優(yōu)化發(fā)現(xiàn)算法的情況下（可選服務(wù)沒有進行索引或排序），進行了多次服務(wù)組合，所耗費的平均組合時間如圖5所示。從中可以看出，與2n的指數(shù)趨勢線比，該文方法受服務(wù)數(shù)的影響較??；組合復(fù)雜度隨服務(wù)數(shù)的增加而增加，需求1、需求2和需求3都是上升趨勢；組合復(fù)雜度隨需求行為數(shù)的增加而增加，需求3的組合時間大于需求1的組合時間；實驗還顯示，服務(wù)粒度和服務(wù)選擇次序?qū)M合效率都有影響，當(dāng)有大粒度服務(wù)匹配時，需求行為數(shù)的增加不一定導(dǎo)致組合時間的增加，如在服務(wù)數(shù)是20時，需求3的時間少于需求1的時間；而當(dāng)采取選取第一個滿足子需求服務(wù)的發(fā)現(xiàn)策略時，選取合適的發(fā)現(xiàn)次序能減少組合時間。

3.3 組合方法對比

已有的很多服務(wù)組合方法是基于某種假設(shè)，但沒有討論實現(xiàn)其假設(shè)的方法，只能適用于特定的環(huán)境，如 [5]中的Roman模型假設(shè)存在一個定義了原子行為的社區(qū)，[3]假設(shè)存在能分解需求的復(fù)合服務(wù)或簡單服務(wù)。在區(qū)分描述內(nèi)容的方法中，[6]是一種開放的多層組合模型，并引入中介作為不同層次、不同內(nèi)容之間轉(zhuǎn)換的機制，但沒有具體的中介實現(xiàn)方法，其復(fù)雜度也很難控制。[13]也是基于服務(wù)的行為，但建模對象是服務(wù)與外部實體的交互信息及其次序；其復(fù)雜度依賴于服務(wù)間交互的機制，當(dāng)允許無限消息隊列時，它是圖靈完全的。[14]側(cè)重于對服務(wù)語境信息的處理，其語境該概念的含義與[8]中環(huán)境相似，并用不同類型的Agent來處理各類語境信息。在支持行為服務(wù)或復(fù)合服務(wù)的組合方法中，[5，13，15]都是具有指數(shù)級或以上的服務(wù)度。與前面基于環(huán)境的組合方法[16，17]相比，該文更側(cè)重于對環(huán)境模型的構(gòu)建和環(huán)境中知識的使用，[16]中方法沒有考慮環(huán)境的建模，環(huán)境僅提供了描述服務(wù)語義的統(tǒng)一術(shù)語；[17]中服務(wù)描述是基于單個領(lǐng)域內(nèi)的環(huán)境模型，但其采用的是一種通用的與[5]中類似的行為組合方法，具有與其相同的指數(shù)時間復(fù)雜度；[12]則沒有考慮多領(lǐng)域需求的服務(wù)組合以及環(huán)境建模的問題。該文方法是在已有單個領(lǐng)域組合方法的基礎(chǔ)上，不僅利用了環(huán)境模型的知識以支持高效的組合，而且通過擴充了環(huán)境本體的概念，可以支持復(fù)雜問題或多個領(lǐng)域問題的組合。

4 總結(jié)

環(huán)境模型驅(qū)動的方法為組合服務(wù)提供了一種新的思路，有助于解決服務(wù)組合的開放性和動態(tài)性和提高組合的效率。前一個問題的解決在于它是以形式化的問題模型為基礎(chǔ)，采用了與其它方法不同的描述方式，對一個具體的問題領(lǐng)域，僅描述服務(wù)對問題領(lǐng)域的作用效果，使得服務(wù)描述不僅不受服務(wù)實現(xiàn)方式變化的影響，還不受服務(wù)其它方面功能的影響，同時對客戶的也具有相同的效果。對效率的提高在于環(huán)境模型引入的新知識和對知識的利用，知識的引入不僅限定了服務(wù)作用的范圍，還限定了不同服務(wù)之間的關(guān)系，而且分解是降低問題復(fù)雜度的有效方法，基于知識的分解不僅可以簡化問題，而且限定了組合的位置。

不過，該文方法的有效程度取決于環(huán)境模型的性質(zhì)，如環(huán)境模型覆蓋問題越多，可以解決的問題越多，環(huán)境模型中知識的針對性越強，組合效率越高；但是在覆蓋問題范圍和效率之間存在矛盾，問題范圍過大會增加組合效率。為了進一步改善組合的性能，需要研究如何利用領(lǐng)域特征、如何確定利用的內(nèi)容和如何選擇協(xié)作的領(lǐng)域等內(nèi)容。

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