云物流服务的发现与组合方法研究

摘要

云物流服务平台利用物联网、云计算等技术将分布式的实体物流资源和物流能力虚拟封装后接入平台，通过网络以服务的形式为用户提供物流全生命周期的应用，它依靠大规模的云计算处理能力、灵活的业务覆盖、精准的环节控制、标准的作业流程及智能的决策支持系统等，以客户的目标物流任务为驱动，整合云物流服务资源，通过云物流服务发现、云物流服务组合等方法匹配出最佳的物流资源，为各类物流企业、枢纽中心和大型企业的物流部门等提供完整的物流解决方案。目前，云物流的研究与应用已取得了一些有价值的研究成果，但多是研究云物流平台构建、虚拟感知技术等，并没有对云物流服务作较深入地研究。随着云物流服务数量、类型和信息量等的不断增长和变化，传统的服务管理方法不能满足日益复杂化、个性化的物流需求，从满足需求和提高效率和角度出发，如何利用物联网和云计算等新兴技术研究云物流服务形式化描述、发现与组合等科学问题成为急需解决的问题。
　　本文深入研究了云物流服务的业务流程和运行机制、形式化描述、发现与组合等科学问题。针对云物流服务的业务流程和运行机制问题，定义了云物流和云物流服务的概念，分析了云物流服务的业务流程，建立了云物流服务的技术架构，从资源服务化、云物流任务分解、云物流服务发现与组合以及云物流服务协作等方面研究了云物流服务的运行机制;针对云物流服务的描述问题，分析了云物流服务与云物流任务的匹配关系，建立了云物流服务本体模型，研究了基于上下文的云物流服务形式化描述方法，提出了基于OWL（本体描述语言）的上下文推理算法;针对云物流服务的发现问题，设计了云物流服务发现流程，研究了云物流服务发现算法，并在Hadoop环境下从算法的适应性和效率的角度提出了基于分布式K-Means聚类改进的匹配算法;针对云物流服务组合优化问题，分析了云物流服务组合流程，从分类、协商和择优模块研究了云物流服务组合方法，提出了基于云差分进化算法的多目标组合优化问题的求解方法。本文的主要创新之处如下:
　　1.提出了基于上下文的云物流服务形式化描述方法
　　现有的形式化描述方法大多只针对Web服务或者某些特定场合的云服务，但是云物流服务模式下的云物流服务建模、云物流运行等都有其独特的特点，基于这些特点的考虑，本文提出了基于上下文的云物流服务形式化描述方法，并建立了云物流领域上下文本体用来描述概念及其之间的逻辑关系，推进了云环境下云物流服务形式化描述研究，奠定了云物流服务分布式存储和分布式计算的基础。
　　2.提出了基于分布式K-Means聚类改进匹配算法的云物流服务发现方法
　　现有的服务发现方法大多局限于某种特定情境，依赖性较大，不能直接移植到云物流服务品台，本文针对云物流服务的发现需求，研究了整合语义解析、本体推理、功能匹配算法和非功能匹配算法的云物流服务发现算法，继而从算法的适应性和效率的角度出发，提出了基于分布式K-Means聚类改进的匹配算法，提高了云物流服务发现效率、查全率和查准率等，为云物流服务的进一步研究提供了理论基础。
　　3.提出了基于云差分进化算法的云物流服务组合方法。
　　现有的服务组合方法大多缺乏针对性和系统性，本文针对云物流服务组合过程多属性、多约束的特点，从分类模块、协商模块和择优模块研究了云物流服务组合方法，提出了基于云差分进化算法的多目标组合优化算法，推进了云物流服务组合过程中处理大数据量、提高组合效率和准确性等方面的研究，为开展云物流、提供完整的物流解决方案有一定的指导作用。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究目的意义和必要性

1．2．1 目的意义

1．2．2 必要性

1．3 国内外研究现状

1．3．1 现代物流服务模式研究现状

1．3．2 云物流服务形式化描述研究现状

1．3．3 云物流服务发现研究现状

1．3．4 云物流服务组合研究现状

1．4 主要研究内容与结构安排

1．4．1 研究内容

1．4．2 论文的结构安排

第二章 云物流服务的业务流程与运行机制研究

2．1 云物流与云物流服务

2．1．1 云物流概念梳理

2．1．2 基于需求角度的云物流概念界定

2．1．3 云物流服务概念模型

2．2 云物流服务的业务流程与技术架构

2．2．1 云物流服务的业务流程

2．2．2 云物流服务的技术架构

2．3 云物流服务的运行机制

2．3．1 资源服务化机制

2．3．2 云物流任务分解机制

2．3．3 云物流服务发现与组合机制

2．3．4 云物流服务协作机制

2．4 本章小结

第三章 云物流服务的形式化描述方法研究

3．1 云物流服务与云物流任务

3．2 云物流服务建模

3．2．1 云物流服务构成框架

3．2．2 云物流服务分类

3．2．3 云物流服务本体建模

3．2．4 物流服务云本体

3．3 基于上下文的云物流服务描述

3．3．1 上下文定义

3．3．2 上下文元本体

3．3．3 领域上下文本体

3．3．4 云物流服务定义

3．4 基于OWL的上下文推理算法描述

3．5 实例验证

3．6 本章小结

第四章 云物流服务的发现方法研究

4．1 云物流服务发现流程

4．2 相似度匹配算法

4．3 云物流服务发现算法描述

4．4 算法改进

4．4．1 MapReduce编程模型

4．4．2 基于MapReduee的K-Means聚类算法

4．4．3 算法时间复杂度分析

4．5 实验及结果分析

4．5．1 实验一：基于MapReduce的K-Means聚类算法性能测试实验

4．5．2 实验二：改进后算法与原匹配算法对比实验

4．5．3 实验结果分析

4．6 实例验证

4．7 本章小结

第五章 云物流服务的组合方法研究

5．1 云物流服务组合流程

5．2 云物流服务组合方法

5．2．1 分类模块

5．2．2 协商模块

5．2．3 择优模块

5．3 基于云差分进化算法的多目标组合优化问题求解

5．3．1 云差分进化算法

5．3．2 算法改进

5．4 实验仿真及结果分析

5．4．1 实验一：云差分进化算法性能测试实验

5．4．2 实验二：改进后云差分进化算法求解性能测试实验

5．4．3 实验结果分析

5．5 实例验证

5．6 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 全文工作总结

6．2 进一步研究工作的展望

参考文献

攻读博士学位期间的学术活动及成果情况