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    支持?jǐn)U展QoS約束的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇模型

    2010-05-30 09:45:34張以文倪志偉李志東
    中國(guó)機(jī)械工程 2010年20期
    關(guān)鍵詞:虛擬企業(yè)適應(yīng)度伙伴

    張以文 倪志偉 王 力 李志東

    1.合肥工業(yè)大學(xué)過(guò)程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,合肥,230009 2.安徽大學(xué),合肥,230039

    0 引言

    虛擬企業(yè)以其低成本、快速響應(yīng)市場(chǎng)機(jī)遇以及良好的適應(yīng)能力,越來(lái)越受到業(yè)界的重視。合理的伙伴選擇是虛擬企業(yè)成功的關(guān)鍵。目前,虛擬企業(yè)的伙伴選擇研究主要有兩條技術(shù)路線:①基于多屬性決策方法研究[1-3],基于 A HP(層次分析法)、DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)、模糊決策等方法和理論來(lái)進(jìn)行伙伴選擇,這些方法還只是局部搜索的優(yōu)化方法,可操作性較差;②基于智能算法的伙伴選擇[4-7],但已有研究大多是基于靜態(tài)虛擬企業(yè)背景下進(jìn)行的,不能很好地體現(xiàn)伙伴選擇的動(dòng)態(tài)性。傳統(tǒng)的靜態(tài)虛擬企業(yè)組織結(jié)構(gòu)相對(duì)固定,成員數(shù)量相對(duì)穩(wěn)定,在建立虛擬組織時(shí),需要一致的成員企業(yè)的業(yè)務(wù)接口以及相互之間統(tǒng)一的文件交互格式[8],代價(jià)高,可伸縮性差。企業(yè)間異構(gòu)的應(yīng)用系統(tǒng)平臺(tái)、不一致的數(shù)據(jù)格式、信息集成和共享困難是導(dǎo)致靜態(tài)虛擬企業(yè)滯后的合作伙伴發(fā)現(xiàn)和選擇的重要原因。隨著信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)已成為重要的經(jīng)濟(jì)模式,動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)成為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的主要表現(xiàn)形式,動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)具有松散耦合、異構(gòu)性、不穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)。但隨著網(wǎng)絡(luò)中潛在的虛擬企業(yè)合作伙伴明顯增多,使得動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)對(duì)于合作伙伴的選擇、評(píng)價(jià)和動(dòng)態(tài)綁定變得更加復(fù)雜。Web服務(wù)(WS)技術(shù)是良好的解決方案,基于Web服務(wù)技術(shù)的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)集成已成為人們研究的熱點(diǎn)。Web服務(wù)技術(shù)為企業(yè)集成雙方提供了一種松散藕合的機(jī)制,特別是統(tǒng)一描述、發(fā)現(xiàn)和集成(universal description discovery and integration,UDDI)機(jī)制能為企業(yè)的注冊(cè)提供統(tǒng)一的管理平臺(tái),使企業(yè)能夠?qū)崟r(shí)動(dòng)態(tài)地發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的和潛在的合作伙伴,集成新的企業(yè)合作伙伴,從而使虛擬企業(yè)合作伙伴的動(dòng)態(tài)選擇成為可能。但目前的研究還只主要集中在解決企業(yè)間系統(tǒng)異構(gòu)性和提高信息集成及共享等方面[9-10],較少涉及 Web服務(wù)架構(gòu)下的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇問(wèn)題,尤其是已有UDDI的研究工作缺乏對(duì)注冊(cè)企業(yè)服務(wù)能力的評(píng)價(jià)機(jī)制,未能充分發(fā)揮Web服務(wù)架構(gòu)的顯著優(yōu)勢(shì),對(duì)動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)合作伙伴的選擇產(chǎn)生了嚴(yán)重障礙。本文提出一種基于Web服務(wù)架構(gòu)的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇擴(kuò)展模型(dynamic virtual enterprise partner selection extended model,DVEPSEM)來(lái)支持大規(guī)模的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型的有效性和合理性。

    圖1 動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇擴(kuò)展模型

    1 動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇擴(kuò)展模型

    Web服務(wù)技術(shù)的出現(xiàn)為動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇提供了技術(shù)支撐,但現(xiàn)有Web服務(wù)架構(gòu)下的服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法研究主要考慮應(yīng)答時(shí)間、服務(wù)器負(fù)載、服務(wù)成本和網(wǎng)絡(luò)延遲等因素。在動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇中更重要的是應(yīng)考慮商務(wù)合作層面的因素,如成本因素、生產(chǎn)時(shí)間、合作信任度、風(fēng)險(xiǎn)因素等,需要對(duì)現(xiàn)有 Web服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行擴(kuò)展,提出了一種動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇擴(kuò)展模型,如圖1所示。

    1.1 DVEPSEM模型分析

    定義1 WS={Function,QoS}。WS為企業(yè)Web服務(wù),其中,F(xiàn)unction是企業(yè)服務(wù)的功能屬性集合,表示企業(yè)的某種服務(wù)能力,QoS是服務(wù)質(zhì)量(QoS)的屬性集合。

    定義2 QoS = {QoStrad,QoSextr}。QoStrad是指?jìng)鹘y(tǒng)服務(wù)質(zhì)量(QoStrad)屬性集合(如應(yīng)答時(shí)間、服務(wù)器負(fù)載等),QoSextr是指企業(yè)商務(wù)合作層面的服務(wù)質(zhì)量屬性集合(如成本因素、產(chǎn)品質(zhì)量和合作信譽(yù)度等),為伙伴選擇提供依據(jù)。本文主要研究基于擴(kuò)展QoS(QoSextr)的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇問(wèn)題。

    定義3 WS類(即企業(yè)服務(wù)類)是由不同企業(yè)發(fā)布、具有實(shí)現(xiàn)相同功能的一組企業(yè)服務(wù)集合,同一個(gè)企業(yè)服務(wù)類中企業(yè)功能相同,但各自的QoSextr性能不同。

    (1)企業(yè)聯(lián)盟UDDI機(jī)制接受WS的發(fā)布,并在領(lǐng)域本體的支持下(圖1中彎曲虛線表示領(lǐng)域本體到相應(yīng)服務(wù)類的映射)將企業(yè)WS按其服務(wù)功能進(jìn)行分類,使得每個(gè)企業(yè)服務(wù)(或原子企業(yè)服務(wù)組合,考慮可能有若干小型企業(yè)合作完成一項(xiàng)子任務(wù),看成一個(gè)服務(wù))屬于某個(gè)服務(wù)類(圖1中矩形虛線表示一個(gè)服務(wù)類),利用本體對(duì)企業(yè)服務(wù)功能明確的形式化的規(guī)范說(shuō)明,提高企業(yè)服務(wù)分類的精確性,消除信息語(yǔ)義的多重性以及信息關(guān)系的匱乏和非統(tǒng)一性問(wèn)題。

    (2)QoS監(jiān)控系統(tǒng)負(fù)責(zé)企業(yè)服務(wù)類各服務(wù)QoSextr標(biāo)準(zhǔn)量化工作,并對(duì)企業(yè)服務(wù)QoSextr動(dòng)態(tài)監(jiān)督,接受客戶企業(yè)反饋信息并實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新企業(yè)QoSextr,為企業(yè)能力公正合理的評(píng)價(jià)提供保障,為伙伴選擇提供決策信息(如服務(wù)質(zhì)量、信譽(yù)度等)支持。

    (3)核心企業(yè)是虛擬企業(yè)的發(fā)起者,將實(shí)現(xiàn)目標(biāo)劃分成若干個(gè)子任務(wù),子任務(wù)之間可以并行執(zhí)行,通過(guò)工作流引擎建立任務(wù)間的先序關(guān)系,如圖2所示。其中,TKi表示目標(biāo)任務(wù)組合中第i項(xiàng)子任務(wù),從起始任務(wù)到終止任務(wù)路徑表示虛擬企業(yè)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)任務(wù)的工作流程。伙伴選擇的任務(wù)是為每類子任務(wù)從相應(yīng)服務(wù)類中選擇一個(gè)理想的企業(yè)服務(wù)共同構(gòu)成一個(gè)企業(yè)服務(wù)組合,優(yōu)化的企業(yè)服務(wù)組合即為動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇的目標(biāo),以期達(dá)到以最快的速度、最低的成本、最好的質(zhì)量實(shí)現(xiàn)企業(yè)目標(biāo),提高企業(yè)的敏捷性和快速響應(yīng)市場(chǎng)的能力,成員組合一經(jīng)確定,核心企業(yè)建立私有UDDI并向伙伴成員發(fā)送注冊(cè)邀請(qǐng)。

    圖2 虛擬企業(yè)任務(wù)狀態(tài)圖

    (4)伙伴企業(yè)為尋求市場(chǎng)機(jī)遇,將自己的能力封裝成WS,發(fā)布到企業(yè)聯(lián)盟UDDI,以期待與其他企業(yè)的合作,提高企業(yè)自身的競(jìng)爭(zhēng)能力,當(dāng)被某核心企業(yè)邀請(qǐng)時(shí),對(duì)核心企業(yè)和合作目標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,若接受邀請(qǐng)則在核心企業(yè)私有UDDI內(nèi)注冊(cè),否則,反饋拒絕接受邀請(qǐng)的消息。

    虛擬企業(yè)各個(gè)成員通過(guò)基于XML的SOAP協(xié)議作為標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議,完成各個(gè)成員間應(yīng)用程序的無(wú)縫集成。虛擬企業(yè)解散時(shí)各成員企業(yè)反饋相關(guān)合作企業(yè)信譽(yù)度等QoSextr信息。

    為實(shí)現(xiàn)伙伴企業(yè)快速精確的查找,可選用OWL-S(語(yǔ)義 Web服務(wù)標(biāo)識(shí)語(yǔ)言)來(lái)描述企業(yè)服務(wù)的知識(shí)本體,提供企業(yè)服務(wù)的詞匯表,描述服務(wù)的語(yǔ)義,根據(jù)服務(wù)的Function進(jìn)行推理。OWL-S主要通過(guò)Service Profile、Service Model和Ser vice Gr ounding三個(gè)類來(lái)描述服務(wù)做什么、如何做以及如何訪問(wèn)等三方面的語(yǔ)義,從而允許服務(wù)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、執(zhí)行、組合和運(yùn)行的監(jiān)視。每一個(gè)服務(wù)輪廓都是Profile Ontology(輪廓本體)中定義的輪廓類(Class Ser vicePr ofile)的一個(gè)實(shí)例。如〈profile:profile r df:ID= “Profile Enterprise Web_Ser vice”〉,在OWL-S中規(guī)范了一系列的屬性來(lái)描述服務(wù)Profile Ontology,在原有屬性的基礎(chǔ)上進(jìn)行屬性擴(kuò)展,利用“f unction Description”屬性來(lái)描述服務(wù)的Function信息,利用“Qos Constraints”來(lái)描述企業(yè)QoSextr信息。企業(yè)服務(wù)類在“ServiceCategory”中加以描述。擴(kuò)展Ser vice Pr ofile結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 擴(kuò)展Service Profile本體

    1.2 基于DVEPSEM的伙伴選擇數(shù)學(xué)模型

    設(shè)TK = {TKi|i=1,2,…,n}為虛擬企業(yè)需要完成的n類子任務(wù)的集合,WSi={wsij|j=1,2,…,mi}為UDDI內(nèi)能夠完成子任務(wù)TKi的某候選企業(yè)服務(wù)類,mi為該服務(wù)類中服務(wù)數(shù)量。設(shè)Ii= {ti,qi,ci,…}為服務(wù)類WSi的 QoSextr評(píng)價(jià)指標(biāo)集合,其中,ti為時(shí)間指標(biāo),qi為質(zhì)量指標(biāo),ci為價(jià)格指標(biāo),省略號(hào)為其他可選指標(biāo)。每個(gè)服務(wù)類指標(biāo)集合不同,但可取ti、qi、ci作為動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)(因?yàn)閯?dòng)態(tài)虛擬企業(yè)要求快速的市場(chǎng)應(yīng)變能力下以低廉的成本創(chuàng)造高質(zhì)量的產(chǎn)品或服務(wù))各服務(wù)類公共評(píng)價(jià)指標(biāo),即QoSextr={生產(chǎn)時(shí)間,產(chǎn)品質(zhì)量,生產(chǎn)成本}。設(shè)核心企業(yè)對(duì)TKi類子任務(wù)合作伙伴的QoSextr約束為生產(chǎn)時(shí)間不超過(guò)tmaxi、產(chǎn)品質(zhì)量不低于qmini、生產(chǎn)成本不高于cmaxi,則動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇問(wèn)題可描述為滿足約束的多目標(biāo)決策問(wèn)題:

    s.t.?i,若 ?j使得dij=1,那么wsij必須滿足:

    式(1)中,當(dāng)子任務(wù)間是并行關(guān)系時(shí),取并行任務(wù)間的最大時(shí)間(圖2中子任務(wù)TK2和TK3)。式(2)中,C1為虛擬企業(yè)各子任務(wù)花費(fèi)(主要是企業(yè)自身成本估計(jì))之和,C2為虛擬企業(yè)相鄰任務(wù)(i→i+1)間企業(yè)連接成本(如運(yùn)輸費(fèi)用等),lwsij,ws(i+1)k為 服 務(wù) 類 WSi中 的 服 務(wù)j 和 服 務(wù) 類WSi+1中的服務(wù)k之間的連接成本,若wsij被選中則dij為1,否則為0。twsij、cwsij和qwsij分別為服務(wù)類WSi中的第j個(gè)服務(wù)所需的生產(chǎn)時(shí)間、生產(chǎn)成本和能夠提供的服務(wù)質(zhì)量。

    以上指標(biāo)可能在數(shù)量級(jí)上存在很大差異,為防止在決策中發(fā)生“大數(shù)吃小數(shù)現(xiàn)象”,按下式將各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理:

    按照式(5)負(fù)作用指標(biāo)將式(3)轉(zhuǎn)化為最小化問(wèn)題:

    對(duì)于?wsi服務(wù)類集合,若wsij被選中,必須滿足下式,即DVEPSEM模型下伙伴選擇(多目標(biāo)決策問(wèn)題)轉(zhuǎn)換為下式的組合優(yōu)化問(wèn)題:

    其中,{λi1,λi2,λi3}為指標(biāo)權(quán)重,滿足,并行任務(wù)間求解時(shí)的最大時(shí)間。

    2 基于DVEPSEM的伙伴選擇改進(jìn)算法

    基于多約束的虛擬企業(yè)伙伴選擇問(wèn)題已被證明是NP問(wèn)題[11]。自適應(yīng)遺傳算法(AGA)能夠有效地解決此類問(wèn)題,遺傳算法具有很好的全局尋優(yōu)能力。但是,隨著信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中潛在的企業(yè)合作伙伴明顯增多,問(wèn)題的搜索空間變得越來(lái)越大,本文利用伙伴選擇企業(yè)QoSextr約束問(wèn)題本身的數(shù)學(xué)特征,在制定相關(guān)規(guī)則的基礎(chǔ)上,較大程度地降低問(wèn)題求解空間,提出了一種改進(jìn)的IAGA算法,利用理想點(diǎn)法和歐氏距離構(gòu)造相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù),最后返回q個(gè)最優(yōu)企業(yè)組合信息,為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層或領(lǐng)域?qū)<业倪M(jìn)一步?jīng)Q策提供信息支持。

    2.1 伙伴初步篩選

    為減少服務(wù)類WSi搜索空間中的服務(wù)數(shù)量,制定以下規(guī)則:

    規(guī)則1 在任一服務(wù)類WSi中,對(duì)于?wsij(j=1,2,…,mi),若合取式(4)不成立,則刪除wsij。

    規(guī)則2 在任一服務(wù)類WSi中,如果(qwsij≥qwsik)∧ (twsij≤twsik)∧ (c′wsij≤cwsik),j≠k,則刪除wsik。其中,c′wsij=cwsij+max lwsij,ws(i+1)k;k=1,2,…,mi+1。

    2.2 算法準(zhǔn)備

    (1)編碼方法。令 X = {x1,x2,…,xn}(xi=1,2,…,mi)為任一染色體,xi為服務(wù)類WSi中的某一服務(wù),如染色體{2,4,1,5,3},表示子任務(wù)TK1選中了可完成該子任務(wù)的某服務(wù)類WSi中的企業(yè)服務(wù)wsi2,其余類似。

    (2)交叉概率Pc和變異概率Pm:

    式中,fmax和f為群體最大適應(yīng)度和平均適應(yīng)度;f′為兩交叉?zhèn)€體較大的適應(yīng)度;f為要變異個(gè)體的適應(yīng)度;k1、k2、k3、k4取(0,1)區(qū)間的值。

    對(duì)于不同的個(gè)體,適應(yīng)度高的個(gè)體應(yīng)給予保護(hù),每個(gè)個(gè)體擁有不同的Pc和Pm。

    (3)適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)。選用理想點(diǎn)法構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),設(shè)有n個(gè)子任務(wù)構(gòu)成的業(yè)務(wù)流程f1(x),f2(x),…,fn(x),對(duì)于每個(gè)目標(biāo)函數(shù)分別有其最優(yōu)值為f+i。那么,可以將向量(f+1,f+2,…,f+n)看作向量函數(shù)(f1(x),f2(x),…,fn(x))的正理想點(diǎn)。同理,將向量(f-1,f-2,…,f-n)看作向量函數(shù)(f1(x),f2(x),…,fn(x))的負(fù)理想點(diǎn)?;跉W式距離構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)為:

    式中,l為目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù)(本文中l(wèi)=3)。

    關(guān)于指標(biāo)權(quán)重λij,對(duì)于同一個(gè)指標(biāo),不同的服務(wù)類由于企業(yè)完成任務(wù)性質(zhì)不同可以賦以不同的權(quán)重。

    2.3 算法描述

    (1)按照規(guī)則進(jìn)行伙伴初步篩選;

    (2)初始化種群大小n,prior f itness[q];

    (3)隨機(jī)產(chǎn)生初始種群X0;

    (4)選擇操作,采用輪盤(pán)選擇策略進(jìn)行個(gè)體選擇;

    (5)交叉操作,以概率Pc決定個(gè)體是否進(jìn)行交叉操作,采用簡(jiǎn)單的雙子雙親法,交配位隨機(jī)取位;

    (6)變異操作,以變異概率Pm指定其變異點(diǎn),對(duì)變異點(diǎn)的基因值由除該基因值以外的隨機(jī)產(chǎn)生的[1,mi]之間的數(shù)值取代;

    (7)計(jì)算每個(gè)個(gè)體適應(yīng)度值,進(jìn)行適應(yīng)度排序,將當(dāng)前種群適應(yīng)度前q個(gè)適應(yīng)度值和相應(yīng)個(gè)體信息保存到數(shù)組prior f itness[q]中;

    (8)判斷是否滿足結(jié)束條件(文中將連續(xù)30代個(gè)體最大適應(yīng)度值不變作為結(jié)束條件),如不滿足則返回步驟(4),否則,返回q個(gè)最優(yōu)個(gè)體及其相應(yīng)適應(yīng)度值信息prior f itness[q](q>1),算法結(jié)束。

    算法最后返回q個(gè)最優(yōu)個(gè)體,這q個(gè)個(gè)體滿足成本低、響應(yīng)速度快和服務(wù)質(zhì)量高的要求,適應(yīng)度值非常接近。然而適應(yīng)度最高的個(gè)體并不一定是動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)最理想的組合,因?yàn)樵趯?shí)際目標(biāo)實(shí)施過(guò)程中,企業(yè)的合作信譽(yù)度、創(chuàng)新能力和服務(wù)水平等也是不容忽視的商務(wù)合作因素。另外,也可能出現(xiàn)返回的個(gè)體中,有一個(gè)或若干個(gè)企業(yè)服務(wù)由于企業(yè)自身某種客觀原因不能接受核心企業(yè)請(qǐng)求,即可能出現(xiàn)若干企業(yè)服務(wù)不可用的情況。所以,返回q個(gè)最優(yōu)個(gè)體一方面可以避免服務(wù)不可用而重新選擇,核心企業(yè)決策層還可對(duì)這q個(gè)最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行進(jìn)一步的決策(如可采用模糊A HP等決策方法對(duì)企業(yè)合作信譽(yù)度、創(chuàng)新能力和服務(wù)水平等綜合評(píng)價(jià))以選擇更為理想的個(gè)體,發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)決策層或領(lǐng)域?qū)<业闹饔^能動(dòng)性,以使動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

    3 實(shí)驗(yàn)分析

    由于目前還沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)企業(yè)服務(wù)測(cè)試數(shù)據(jù)集,故本文采用隨機(jī)數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。按照?qǐng)D2所示組合流程對(duì)動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為Eclipse3.2,算法源碼用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)。為不同服務(wù)類隨機(jī)生成相應(yīng)指標(biāo)數(shù)據(jù),同一服務(wù)類中,生產(chǎn)時(shí)間和成本指標(biāo)設(shè)定為某區(qū)間[a,b]內(nèi)的隨機(jī)數(shù),質(zhì)量指標(biāo)設(shè)置為[1,10]之間的隨機(jī)整數(shù),各指標(biāo)權(quán)重λij為0到1之間的隨機(jī)數(shù),針對(duì)權(quán)重的約束條件為:0.5]),i=1,2,…,5。針對(duì)生產(chǎn)時(shí)間和成本指標(biāo)的約束條件為:生產(chǎn)時(shí)間和成本指標(biāo)在范圍[a,b]內(nèi)不高于(a+(b-a+1)×0.7),質(zhì)量指標(biāo)不低于4。針對(duì)算法進(jìn)化代數(shù)的約束條件為:連續(xù)30代最 大 適 應(yīng) 度 不 變,k1= 0.3, k2=0.9,k3=0.01,k4=0.5。

    對(duì)自適應(yīng)遺傳算法AGA和IAGA算法在不同服務(wù)數(shù)規(guī)模下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析(相同規(guī)模服務(wù)數(shù)兩種算法采用相同隨機(jī)數(shù)),同時(shí),為了分析兩種算法查找到的最佳個(gè)體是否是實(shí)際最優(yōu)個(gè)體,設(shè)計(jì)了窮盡查找算法(br utalf orce search,BS)求解不同服務(wù)數(shù)規(guī)模下的實(shí)際最佳適應(yīng)度,BS算法可在初步篩選前或篩選后執(zhí)行。

    (1)種群規(guī)模1000,每個(gè)服務(wù)類候選服務(wù)數(shù)規(guī)模從1變化到50時(shí)實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如圖4所示。IAGA算法最佳適應(yīng)度和實(shí)際最佳適應(yīng)度吻合率(指適應(yīng)度值相同的比率)為96%,在圖4中IAGA算法最佳適應(yīng)度曲線基本被實(shí)際最佳適應(yīng)度曲線所覆蓋,終止世代數(shù)平均為79.9,最佳適應(yīng)度大小為0.8752。AGA算法最佳適應(yīng)度和實(shí)際最佳適應(yīng)度吻合率為84%,終止世代數(shù)平均為104.44,最佳適應(yīng)度大小為0.8706。由于利用篩選機(jī)制,IAGA算法在終止世代數(shù)和適應(yīng)度方面表現(xiàn)出了良好的性能??梢钥闯?,隨著每個(gè)服務(wù)類候選服務(wù)數(shù)量的增加,最大適應(yīng)度總體呈上升趨勢(shì),這說(shuō)明基于DVEPSEM模型的伙伴選擇,隨著企業(yè)發(fā)布的服務(wù)數(shù)量的增加,核心企業(yè)能夠查找到更為優(yōu)化的伙伴組合,從而提高動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)市場(chǎng)應(yīng)變能力和核心競(jìng)爭(zhēng)力。

    圖4 在不同服務(wù)數(shù)規(guī)模下的對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    (2)種群規(guī)模的大小直接影響到IAGA算法和AGA算法最佳適應(yīng)度和實(shí)際最佳適應(yīng)度吻合率,種群規(guī)模從100變化到1000(步長(zhǎng)100),對(duì)服務(wù)類候選服務(wù)數(shù)從1到50進(jìn)行200次實(shí)驗(yàn),計(jì)算各種群規(guī)模下的平均吻合率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。隨著種群大小的變化,IAGA算法在適應(yīng)度吻合率方面始終保持明顯的優(yōu)勢(shì),本實(shí)驗(yàn)表明,IAGA算法能夠解決大規(guī)模的伙伴選擇,具有很強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力,種群規(guī)模應(yīng)設(shè)置為一個(gè)較大的值(文中實(shí)驗(yàn)應(yīng)大于600),保證獲取的最佳個(gè)體為全局最優(yōu)解。

    圖5 種群規(guī)模對(duì)適應(yīng)度吻合率的影響實(shí)驗(yàn)

    (3)種群規(guī)模1000,設(shè)定每個(gè)服務(wù)類候選服務(wù)數(shù)為30時(shí),圖6所示為IAGA算法某次運(yùn)行返回的5個(gè)最大適應(yīng)度值及個(gè)體信息。從圖6可以看出,5個(gè)最優(yōu)個(gè)體中最大適應(yīng)度值為0.8260,最小適應(yīng)度值為0.8124,子任務(wù)T K3、T K4和T K5的候選服務(wù)均相同,為{16,8,29},T K1有兩個(gè)候選服務(wù)16和25,T K2有三個(gè)候選服務(wù)1、17和23可供選擇,為領(lǐng)導(dǎo)層或領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)一步?jīng)Q策提供信息支持。IAGA算法查找到的最優(yōu)伙伴組合{16,17,16,8,29}和BS算法查找結(jié)果相同,結(jié)果是精確解。在算法中還設(shè)計(jì)了計(jì)算任意選取個(gè)體適應(yīng)度值的功能,如果核心企業(yè)不選用IAGA算法推薦的這q個(gè)個(gè)體,還可以在企業(yè)DSS支持下選擇新個(gè)體,如輸入個(gè)體{23,14,21,6,18},該個(gè)體適應(yīng)度經(jīng)計(jì)算結(jié)果為0.3898,可反復(fù)輸入。圖6中distribution(1)含義是經(jīng)初步篩選以后BS算法計(jì)算出的所有個(gè)體的適應(yīng)度值的分布情況,總的個(gè)體數(shù)為192192,未篩選總個(gè)體數(shù)為24 300 000,可見(jiàn)IAGA算法能夠較大程度地減小伙伴選擇搜索空間,從而提高伙伴選擇效率和查找準(zhǔn)確性。

    圖6 返回q個(gè)最佳個(gè)體信息實(shí)驗(yàn)

    4 總結(jié)

    采用Web服務(wù)技術(shù)解決動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)系統(tǒng)集成已成為一種完美的解決方案,因此,研究基于Web服務(wù)的動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇具有非常重要的意義。文中提出了一種動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇的擴(kuò)展模型DVEPSEM,充分考慮了Web服務(wù)架構(gòu)下服務(wù)數(shù)量會(huì)不斷變化和動(dòng)態(tài)更新以及服務(wù)QoSextr指標(biāo)約束和監(jiān)督機(jī)制等問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于DVEPSEM模型的IAGA算法,通過(guò)企業(yè)QoSextr約束等規(guī)則進(jìn)行伙伴篩選,減小了搜索空間,利用理想點(diǎn)法和歐氏距離構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),同時(shí)考慮到企業(yè)服務(wù)可能出現(xiàn)不可用的情況,返回q個(gè)適應(yīng)度高的優(yōu)良個(gè)體,一方面可以充分發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)層或領(lǐng)域?qū)<业臎Q策能力,提高虛擬企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力,另一方面避免了因個(gè)別服務(wù)不可用而重新選擇,提高效率。實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的DVEPSEM模型是合理可行的,IAGA算法在進(jìn)化代數(shù)和最佳適應(yīng)度方面均表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì),支持基于DVEPSEM模型的大規(guī)模動(dòng)態(tài)虛擬企業(yè)伙伴選擇。

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