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1、计算机学报2009年8期信任感知的组合服务动态选择方法*本课题得到国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2007CB311100），国家自然科学基金重大项目（60496322/ 60496327），北京工业大学博士科研启动基金（52007013200704），北京工业大学青年基金（97002011200702/X1007011200801）的资助。王勇，1974年生，山东临朐人，男，讲师/博士，主要研究领域为可信计算、服务组合、网格计算；代桂平，1977年生，山东青岛人，讲师/博士，主要研究领域为离散事件动态系统、信任理论与信任模型；侯亚荣，1974年生，山西太原人，女，讲师/博士，主要
2、研究领域为信息安全，多媒体通信，可信计算。邮件地址：；联系电话：13811245262王勇1 代桂平2 侯亚荣1（1 北京工业大学计算机学院，北京，100124）（2 北京工业大学电控学院，北京，100124）摘要：把信任概念和信任度引入到服务组合中来，讨论了信任感知的服务组合选择问题，分别基于两种观点建立了其数学模型。并基于观点1，深入地研究了服务组合的动态选择问题，分别采用蚁群系统作为优化工具设计了两种动态选择方法：方法1针对服务在上限阈值的范围内提供优质服务，服务质量保持不变，超过阈值则拒绝服务的情况；方法2针对服务无限制地接受请求，但随着请求数量的增多，其服务质量下降的情况。通过对方法
3、1和方法2的仿真实验结果分析表明，两种方法具有很好的效果。关键词：服务组合，信任，服务质量，动态选择方法中图法分类号 TP393.09Dynamic Methods of Trust-aware Composite Service SelectionWang Yong1, Dai Guiping2, Hou Yarong1(1 College of Computer Science & Technology, Beijing University of Technology, Beijing, 100124)(2 College of Electronic Information & Cont
4、rol Engineering, Beijing University of Technology, Beijing, 100124)【Abstract】Trust concept and Trust Degree are introduced into service composition and trust-aware service selection problem in service composition is discussed. The mathematic models based on two opinions are established. Based on opi
5、nion 1, the dynamic selection problem of service composition is researched deeply. Two dynamic selection methods are designed based on ant colony system: method 1 is under the environment of service providing perfect service without exceeding threshold and rejecting service with exceeding threshold;
6、 method 2 is under the environment of services QoS descending when the invoke number increase. The tow methods have good effect through experiments and experiment results analysis.【Key words】Service Composition, Trust, QoS, Dynamic Selection Method1 引言服务（Web服务或者网格服务）组合研究如何把服务组合成为一个更大粒度的服务，以供进一步的组合或者
7、直接供上层应用和用户使用1-2。在Web或者网格中存在大量的功能特性相同，非功能特性各异的服务，这样的一类服务称为服务本体3-5。为提高服务组合的适应性，在定义组合服务时并不是直接绑定到具体服务，而是指明一个服务本体；在组合服务执行时，由服务组合的执行部件（如服务组合执行引擎）实现由服务本体到具体服务的绑定。在服务组合执行部件实现从服务本体到具体服务的绑定时，需要一种实现调度和绑定的依据，这种依据只能来自服务的信任度、服务质量等非功能特性。在实际的应用中，服务组合技术是跨组织业务集成（如电子商务、电子政务）的关键技术。对于电子商务的虚拟市场应用模式，虚拟市场提供面向最终用户的电子商务应用，以组
8、合服务的形式提供；一个组合服务聚合多个厂家提供的成员服务（如预定机票服务、预定宾馆服务）。用户总是希望在自己的一次交易过程中，虚拟市场的组合服务能够选择优质的成员服务（如信任度高、响应时间低、花费小），但是当所有的交易过程都集中在优质的成员服务时，成员服务提供的服务质量可能发生变化：一种可能是成员服务可能限制提供服务的数量（如宾馆提供固定数量的预定房间，超过则拒绝服务，即存在提供服务的上限阈值）；另一种可能是随着提供服务数量的增多，其服务质量可能下降（如提高花费）。针对此应用场景，需要设计一种组合服务的动态选择方法，确保组合服务能够提供高质量服务的同时，又不会在执行过程中集中在少量成员服务上。
9、服务质量感知的组合服务选择问题是近几年研究的热点问题，许多的研究工作涉及的该问题的研究3-9。文献3,4考虑了包含顺序、并发、选择、循环等四种控制结构的服务组合模型，建立了费用、响应时间、信誉、可用性等服务质量参数的参数体系来评价组合服务的服务质量，并借助非线性规划方法从全局角度进行服务选择。文献5给出了包含费用、响应时间、可靠性、可提供性以及信誉等参数的服务质量参数体系，建立了服务质量感知的网格服务组合调度问题的数学模型，并给出基于遗传算法的选择算法。文献6-9采用了与文献3-5类似的研究思路，采用不同的数学方法解决服务质量感知的服务组合选择问题。但是，这些工作都把组合服务的成员服务选择问题
10、作为一个纯粹的优化问题，在组合服务的一次执行过程中选择出一组最优的成员服务，没有考虑在组合服务执行过程中服务等资源动态变化的情况，即一个服务质量参数优质的服务在被多次访问时，其服务质量参数可能下降或者只能提供固定数量的服务。也就是说以上的工作都是服务的静态选择问题，假定了服务提供的服务质量是一成不变的。人际网络中的信任概念被引入计算机系统，用来解决分布、异构、自治的大规模网络环境下跨组织之间发生交互、共享与协作10-12时实体之间信任关系的建立问题。通过把信任度作为组合服务实现调度和绑定的依据，可以使得组合服务的执行和调度更好地围绕服务的信任度展开，有利于信任度高的成员服务加入到服务组合的过程
11、中来，进而提高组合服务的可信性。在信任感知的服务组合研究中，Rajbhandari等人提出了利用服务和组合服务的运行源数据来评价组合服务信任度的方法，并提出了一种基于模糊逻辑的评价模型13-15。Yang等人研究了可信服务组合中组合服务的信任评估问题，并提出了一种基于模糊逻辑的评估方法16。但是这些工作仅仅涉及到组合服务信任度的评估，没有涉及服务组合的执行路径选择和成员服务选择等核心问题，没有系统地研究可信服务组合中的关键技术。在把信任概念和信任度引入到服务组合中来的基础上，首次讨论了动态的服务选择问题，同服务质量感知的服务组合选择及信任感知的服务组合等工作相比较，主要有以下两个创新之处：1
12、把信任概念和信任度引入到服务组合中来，讨论了信任感知的组合服务选择问题，建立了其数学模型，并基于蚁群系统设计了选择方法，使得服务组合的执行路径选择问题和成员服务选择问题合二为一；2 首次深入讨论了动态的服务组合选择问题，提出了两种基于蚁群系统的解决方法，通过仿真实验表明，两种解决方法具有很好的效果。本文如下组织：在第二节讨论了信任感知的服务组合选择问题，建立了其数学模型；在第三节深入讨论了服务组合的动态选择问题，设计了两种基于蚁群系统的解决方法；在第四节中介绍了相关实验，通过实验结果分析表明，两种动态选择方法具有较好的效果；最后对全文的内容进行了总结。2 信任感知的组合服务选择问题数学模型在服
13、务选择问题上存在两种观点，基于这两种观点建立的数学模型是不同的。观点1：组合服务中的一个活动由一个成员服务实现，并单独计算执行代价；观点2：一个成员服务可以为组合服务中一个或者若干个活动提供实现，在计算执行代价时一次性完成，这两种观点在实际中都有广泛的应用。2.1 观点1的数学模型服务组合中服务质量感知的成员服务选择问题的研究中，一般都建立了服务质量的参数体系，包含了费用、响应时间、信誉、可提供性以及执行成功率等服务质量参数。本文在服务质量参数体系中选择了费用和响应时间两个服务质量参数（观点1下服务质量参数的数量并不影响具有两个参数以上的选择问题数学模型的复杂程度）以及信任度作为讨论选择问题的
14、参数。通过信任度的估算算法17和费用、响应时间的估算算法5可以得出组合服务的信任度、费用、响应时间与成员服务本体的信任度、费用、响应时间之间的函数关系分别为、和（假定组合服务包含个成员服务本体）。其中信任度为正效应参数，而费用和响应时间为负效应参数，并分别满足一定的约束，如，其中分别为信任度、费用和响应时间的常数。由此可以得出信任感知的成员服务选择问题的数学模型为以下优化问题：目标： （1）限制条件： （2）上述优化问题可以归结为一个多选择背包问题的变种，为一类NP-hard问题。2.2 观点2的数学模型按照观点2：一个成员服务可以为组合服务中的一个或者若干个活动提供实现，服务选择的过程就是从
15、成员服务的集合中选择一个成员服务的子集，使得子集中的成员服务所实现的活动的集合恰好为组合服务中所包含的活动的集合。其数学模型如下：由组合服务中所有的活动构成的有限集合和成员服务的子集构成。覆盖了并且根据组合服务的信任度估算算法计算的的信任度最大，即最小。即中的每一个元素恰好属于中某一个成员服务所实现的活动，即，其中为成员服务所实现的活动集合且使得最小。信任感知的成员服务选择问题就是从成员服务集合中找出的过程。这是一个最小代价集合覆盖问题，代价即为，为一类NP-hard问题。3 基于蚁群系统的动态选择方法3.1 蚁群系统简介及采用蚁群系统的原理蚁群系统是一种仿生优化算法，最初由意大利学者Dorigo M于1991年提出19，在众多的应用领域得到了推广和应用20。蚁群系统受到真实世界中蚂蚁觅食的群体行为的启示，通过蚂蚁之间信息交流与相互协作而最终得到待求问题的解。蚂蚁在觅食时，如果找到食物，在返巢途中会通知同伴并留下“信息素”作为蚁群前往食物所在地的标记。信息素会逐渐挥发；巢穴与食物之间某条路径聚集的蚂蚁越多，信息素越浓。因此，蚂蚁之间的信息交换是一个正反馈过程，某一条路径上走过的蚂蚁越多，后续蚂蚁选择该路径的概率就越大。图1 一个组合服务的例子Fig 1 An Example of Composite
