基于粗糙集的web服务组合优化研究

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1、中图分类号：TP391论文编号：102870913-s044学科分类号：120100硕士学位论文基于粗糙集的Web服务组合优化研究研究生姓名冯文龙学科、专业管理科学与工程研究方向管理信息系统与企业信息化指导教师李珊南京航空航天大学研究生院经济与管理学院二О一三年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEconomicandmanagementBasedonroughsetWebservicecombinatorialo

2、ptimizationresearchAThesisinManagementscienceandengineeringbyFengWenlongAdvisedbyProf.LiShanSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofManagementMar,2013承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包

3、含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要Web服务是发布在因特网上的一种特殊的应用程序，在一定的技术规范下为实现数据和系统互操作性提供有效的解决方案。随着Web服务技术的日趋完善，越来越多的企业和商业组织将其业务功能和组件包装成Web服务发布到网络中去，达到业务增值的目的。然而单一的

4、web服务只能提供一些比较简单的功能，在大多数情况下已不能满足当前复杂的网络环境需求，因此需要对现有的Web服务进行有效的组合，形成新的增值的Web服务。如何有效的进行Web服务组合已经成为当前研究的热点。本文对Web服务组合算法进行了深入研究，提出将粗糙集引入到基于遗传算法的Web服务组合中。论文首先确立算法中所需要的Web服务的非功能属性（QoS属性），并通过粗糙集对缺失的QoS属性进行补充；接着对各类型的QoS属性进行标准化，最后分别从客观和主观两个方面考虑QoS权重的确立，结合这两个方面给出综合QoS属性权重。在遗

5、传算法方面本文对传统的遗传算法进行一定的改进，首先编码方式采用二维矩阵的编码方式，克服了一维编码方式无法表示Web服务组合路径的问题；然后利用粗糙集理论生成约简规则，缩小初始种群和在交叉和变异时产生的后代种群的范围，在交叉和变异过程中根据种群多样性采用变化的交叉和变异概率，避免算法早熟和确保全局最优。最后，通过不断的迭代，获得用户需要的Web服务组合最优解。经实验验证，表明该算法的可行性和有效性。关键词：Web服务，QoS，粗糙集，遗传算法I基于粗糙集的Web服务组合优化研究ABSTRACTWebserviceisakin

6、dofspecialapplicationwhichisdeployedontheInternet.Itprovideseffectivesolutionsfortherealizationofdataandsysteminteroperabilityinacertaintechnicalspecifications.Withtheincreasingperfectionofwebservicetechnology,inordertoachievebusinessvalue,moreandmoreenterprisesan

7、dcommercialorganizationstakeitsbusinessfunctionsandcomponentspackingintowebserviceissuedtothenetwork.However,asinglewebserviceonlyprovidessomerelativelysimplefunction.Inmostcasesitalreadycannotsatisfythecurrentcomplicatednetworkenvironmentdemand.Soitisneedtocombin

8、eexistingwebservicestoformanewvalue-addedwebservice.Webservicecombinationproblemhasbecomeahotspotofcurrentresearches.Inthispaper,theauthorstudiedWebserv