信任感知服务选择：遗传算法在服务组合中的应用

"基于遗传算法实现服务组合中信任感知的成员服务选择 (2010年)" 本文主要探讨了在服务组合场景中如何将信任因素纳入成员服务的选择过程，以提高组合服务的可靠性。作者提出了一个信任感知的成员服务选择问题，并在此基础上构建了一个数学模型。他们假设一个成员服务可以为组合服务中的一个或多个活动提供服务实现，并且在计算服务质量成本时，这些活动被视为一次性完成。 在服务组合领域，选择合适的成员服务是关键，这通常依赖于服务质量（QoS）和非功能特性，如信任度。信任度是衡量服务可靠性和信誉的重要指标，尤其在分布式、异构和自主性的网络环境中，它对于跨组织间的交互和合作至关重要。论文引用了人际网络中的信任概念，将其应用于计算机系统，以处理不同实体之间的信任关系，包括一对一、一对多、多对一和多对多的信任模式。 遗传算法作为一种优化工具，被论文设计用于解决这个信任感知的成员服务选择问题。这种算法能够模拟自然选择和遗传过程，以寻找最优解。通过实验，作者证明了所设计的算法具有良好的收敛性，这意味着它能有效地找到高信任度的服务，从而提升组合服务的整体可信度。 近年来，服务质量感知的服务组合调度和服务选择问题受到了广泛关注。已有许多研究工作关注这一领域，包括对包含顺序、并发、选择和循环等控制结构的服务组的调度和选择策略。论文中提到的其他研究工作[7-8]侧重于这些控制结构，旨在优化服务组合的执行效率和整体性能。 这篇论文为服务组合提供了一种新的信任感知方法，利用遗传算法进行服务选择，有助于提高服务组合的可信性和整体质量。这一方法对于构建更安全、可靠的Web服务系统具有实际应用价值，特别是在需要高度信任的服务交互场景中。