基于语义Web服务的虚拟物流企业组建关键技术研究

摘要

在经济全球化、网络化、信息化的背景下，整个物流行业的运作环境、操作技术和行业规则发生了巨大的变化。在广域网中，各物流企业甚至是企业中的业务部门都将自己的私有业务流程封装为具有公开接口和公共协作过程模型的Web服务。因此，如何提供一种有效机制，实现广域网环境下，组建一个不涉及资产合并的柔性的松散的物流企业联盟，就成为当前物流信息化、全球化进程中一个亟待解决的问题。 虚拟物流企业(Virtual Logistics Enterprise，VLE)是基于物流业务基础和网络技术，不涉及资产合并的柔性的松散的物流企业联盟。以虚拟物流企业形式进行物流运作，具有便捷、高效、成本低的特性，符合经济全球化、网络化、信息化对物流行业发展的要求。因此研究物流行业的网络计算与服务架构的关键技术和运作机理，建立基于语义Web服务的虚拟物流企业模型具有重要的理论意义和应用价值。 [1]基于语义Web服务的虚拟物流企业模型(Virtual Logistics Enterprise Modelbased on Semantic Web Services，SWSVLEM)的研究 该模型以动态定义的业务流程模板集与物流任务目标为指导，利用模型中“服务垂直组装模块”与“服务水平组装模块”对物流行业的Web服务进行筛选，并将筛选后的Web服务映射到相应的业务流程模板上，最后得到一个最优的虚拟物流企业联盟。该虚拟物流企业联盟的形成不仅很好地满足了物流活动的业务流程和业务目标，而且还充分地体现了网络环境下虚拟物流企业组建及运作的动态性、灵活性和智能性。 [2]基于Web服务选择的物流领域本体的研究 基于语义Web服务的虚拟物流企业模型的实现基础是Web服务。为了使分布于Internet上的物流Web服务能够更自动化、智能化地交互，提出并建立了物流领域本体来解决目前网络上广泛存在的信息格式的异构性、信息语义的多重性以及信息关系的匮乏和非统一性的问题。 [3]虚拟物流企业Web服务的研究 为了解决由SWSVLEM组建的VLE更加符合实际商业运作过程中对于伙伴选择与评价的问题，提出了将KPI(Key Performance Index，关键绩效指标)加入到语义Web服务的定义中。将KPI引入到Web服务的定义中，会使SWSVLEM组建的VLE更准确、更符合商业运作惯例。同时为了保证用于Web服务定义的KPI是科学的、规范的、受用户个人喜好影响较小的指标，为了保证服务组装模块进行Web服务组装的效率和准确率，设计了KPI指标选取模型。 [4]Web服务选择的研究 针对虚拟物流企业组建的实际情况，利用改进的CLIQUE算法进行改进，并提出了网格平移补偿(Grid Translating and Compensating)算法进行剪枝计算。这样不仅有效地解决了海量数据选择中Web服务分类的问题，而且更有效地体现了模块的柔性特点，即能够为尚未执行的Web服务或者性能不满足用户要求的Web服务找到替代者。并且为了确保组建的物流企业联盟具有便捷、高效、成本低的特性，提出了在SWSVLEM中引入蚁群算法，实现了在满足所形成的业务链最优的同时，还保证了整个虚拟物流企业物流成本最优，以及每个Web服务成本最优

目录

文摘

英文文摘

声明

创新点摘要

第1章绪论

1.1研究背景

1.1.1物流企业间合作的广泛性

1.1.2物流发展的虚拟化

1.1.3信息技术的发展

1.2国内外研究现状

1.2.1虚拟物流组织构建过程的研究现状

1.2.2虚拟物流运营方面的研究现状

1.2.3基于Web服务的虚拟物流企业的研究现状

1.2.4语义Web服务的研究现状

1.2.5 Web服务发现的研究现状

1.2.6研究中存在的不足

1.3论文研究内容和总体框架

1.3.1论文研究内容

1.3.2组织结构

第2章基于语义Web服务的虚拟物流企业模型

2.1引言

2.1.1问题的提出

2.1.2组建虚拟物流企业模型的要求

2.2系统集成方法

2.2.1常见系统集成方法

2.2.2存在问题

2.3基于Web服务的集成方法

2.3.1 SOA集成方法

2.3.2 Web服务的特性

2.3.3语义Web服务特性

2.4基于语义Web服务的虚拟物流企业模型的组成

2.4.1 SWSVLEM描述

2.4.2模型各组成部分简介

2.4.3模型运行机制

2.5 SWSVLEM主要组成部分

2.5.1服务模块

2.5.2业务流程

2.5.3过滤模块

2.6模型的特点

2.7小结

第3章SWSVLEM的语义Web服务定义

3.1语义Web与OWL-S

3.1.1语义Web

3.1.2 OWL-S服务描述语言

3.2基于KPI的Web服务

3.2.1 KPI相关研究

3.2.2扩展的Web服务定义

3.3 KPI评价指标获取模型

3.3.1数据层

3.3.2规则定义层

3.3.3数据处理层

3.3.4结果表现层

3.4用于扩展Web服务的KPI指标

3.5小结

第4章基于语义Web服务选择的物流领域本体模型创建

4.1本体理论

4.1.1本体的概念和类型

4.1.2本体的建立

4.2本体在语义Web中的应用

4.3基于语义Web服务选择的物流领域本体

4.3.1领域本体的数学模型

4.3.2领域本体的结构模型

4.3.3领域本体的层次模型

4.4领域本体的构建

4.4.1本体的构建原则

4.4.2本体语言OWL

4.4.3物流领域本体的OWL表示

4.5小结

第5章SWSVLEM的服务发现策略研究

5.1 Web服务发现方法

5.2 SWSVLEM"服务垂直组装"策略研究

5.2.1数据挖掘中现有的聚类分析算法

5.2.2现有聚类算法的性能比较

5.2.3已有的CLIQUE算法简介

5.2.4改进的CLIQUE算法的描述

5.3 SWSVLEM"服务水平组装"策略研究

5.3.1蚁群算法及应用现状

5.3.2蚁群算法的在VLE模型中的应用

5.4小结

第6章总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

攻读博士期间参与及负责的科研项目

致 谢