基于QoS的铁路信息Web服务动态组合方法研究

摘要

中国铁路企业的信息化建设经过这么多年,已经获得了长远的进步和发展。铁路信息系统已经覆盖了运输组织、客货营销和经营管理这三大领域,并且在这三大领域取得了不小的成就。这些信息系统在各自的领域内发挥着举足轻重的作用。但是由于发展的原因造成了这些系统都各自以自己独立的应用为中心,形成了“烟囱型”分布且相互信息交流不畅的“信息孤岛”现象,造成与其他业务信息系统的信息共享困难。铁路信息系统如果无法整合这些“烟囱型”业务信息系统就不能发挥其整体效益。如何能改变上述的现状,使得这些信息系统可以进一步完成信息共享是目前铁路信息化急需要解决首要问题。建立铁路信息共享平台,实现互联互通、信息共享、互动协调、综合应用,已成为大家的共识,也是近年来信息化建设领域中研究的重点之一。
　　随着面向服务的架构体系(SOA)的发展,对于异构信息资源共享、信息资源综合利用提供了解决方案,为中国铁路信息共享提供了解决和支撑方案,建立铁路信息共享平台。SOA允许服务使用者无缝地访问SOA中的不用服务。SOA要求把业务信息系统中的应用程序及组件封装成“服务”即应用的功能单元,向外提供服务的统一接口。越来越多的铁路业务信息系统,比如行车安全综合监控系统需要与地面车辆运行状态监测系统、红外线轴温探测系统、货物列车装载状态监测系统(安全门)、晃车仪等一些列系统信息共享。列车调度指挥系统需要与计划、动车组/机车车辆、供电、维修、客运调度信息系统交互信息,客票系统、旅客服务信息系统、自动售检票系统、列车调度指挥系统等等,需要同与各自相关的业务信息系统之间进行信息交互。
　　随着越来越多的业务信息系统把其业务功能和组件封装成Web服务,供内部系统或外部系统调用。这些功能单一且相似的Web服务,如何把它们组合起来,形成增值服务。如何在大量的服务组合方案中,根据用户的全局QoS约束,从功能相同但具有不同QoS的众多的服务中选择最优服务进行服务组合是当前的研究热点。
　　本文以铁路信息共享的需求为背景,对Web服务组合的关键技术在铁路信息共享平台中的应用和Web服务的QoS进行研究,论文的目标是提出在动态环境下基于QoS的Web服务组合的方法。重点是设计实现根据小样本获取QoS指标的预测更新获得服务选择和替换的方法。
　　主要研究内容及成果如下:
　　1、给出了QoS的模型。如何处理QoS属性的数据,将某一QoS属性部分值视为随机变量,并结合最大熵原理给出小样本QoS属性的概率密度函数模型,对其进行参数估计,求出参数后,确定随机变量QoS指标的概率密度函数,并运用数理统计学方法给出缺失型的QoS指标的预测方法。在一定程度上克服了之前采用假设对QoS指标进行预测的弊端,使得QoS指标预测更加准确。
　　2、运用模糊层次分析法对主观权重进行计算,采用欧式距离给出客观权重的计算公式,最后综合主观和客观权重得到的综合权重,在一定程度上使权重计算更加科学有效,使遗传算法中目标函数的确定更加合理。
　　3、为基于QoS的服务组合全局最优化选择设计了一种采用十进制浮点数编码的遗传算法,采用算术交叉策略和黄金分割变异的策略改进了算法的交叉和变异策略。
　　4、研究在静态组合、动态绑定的半自动组合方式下,服务组合中QoS退化后的动态替换问题。结合局部优化和全局优化方法进行基于QoS的备选服务选择和替换。
　　5、根据铁路信息系统需要与路内和路外的信息系统进行交互的特点,路内与路外的信息虽然都是按照Web服务的标准发布的,但是存在数据、接口和编程语言的异构性,设计并实现了铁路信息服务代理平台,以Web服务适配器的模式对所提出的基于QoS的Web服务组合优化方法,进行了仿真实验和结果分析,验证了本文提出方法的可行性和有效性。

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状及不足

1.3 论文研究工作

1.4 论文内容与结构

2 Web服务组合相关技术和研究现状

2.1 面向服务的架构

2.2 Web服务组合

2.3 服务质量QoS

2.4 遗传算法

2.5 本章小结

3 动态Web服务组合的QoS模型

3.1 Web服务 QoS模型

3.2 QoS指标的处理

3.3 QoS属性权重的确定

3.4 本章小结

4 基于QoS的动态Web服务组合优化算法

4.1 局部优化和全局优化算法

4.2 基于十进制浮点数遗传算法的服务选择算法

4.3 服务替换方法

4.4 本章小结

5铁路信息服务代理平台的设计与实现

5.1铁路信息服务代理平台体系架构

5.2 Web服务适配器Adapter分析与设计

5.3 服务代理Service-Agent分析与设计

5.4 QoS注册中心PDDI分析与设计

5.5 服务代理选择器Selector分析与设计

5.6 系统运行实验及结果分析

5.7 本章小结

6 结束语

6.1 论文总结

6.2 下一步工作重点

致谢

参考文献