QoS感知的语义服务组合搜索算法：挑战与优化

本文主要探讨了"QoS感知的语义服务组合搜索算法"这一研究主题，针对互联网时代背景下，如何在海量异构Web服务中高效地自动组合服务以满足用户复杂需求的问题。随着移动互联网和云计算的发展，企业将内部服务推向互联网，客户需求多样化，这使得服务组合的难度显著增加。 QoS感知的自动服务组合问题的关键挑战包括：一是服务数量的快速增长和用户需求的复杂性，这导致搜索空间的急剧扩大；二是服务质量（QoS）的期望值提升，服务质量成为衡量服务竞争力的重要标准；三是如何实现服务描述的标准化和自动化，以便机器理解和处理，提高组合效率，然而当前的Web服务与语义Web的整合仍不充分。 文章借鉴人工智能规划图的思想，将服务组合问题转化为寻找最短路径问题，通过正向扩展阶段，不仅根据服务的功能属性和非功能属性进行有效剪枝，还实时更新驱动服务的QoS信息，并利用前驱服务信息建立索引，以优化逆向求解阶段的效率，确保在满足QoS最优约束的同时，提高搜索效率。 在实验部分，研究者验证了算法与服务注册数量之间的线性关系，即服务越多，搜索效率越高。此外，与现有方法相比，该算法在性能上表现出明显的优势。作者陈健、朱庆生和张程来自重庆大学计算机学院，他们的研究成果发表在《计算机工程与应用》杂志2017年第五十三卷第二期，为解决QoS感知下的服务组合问题提供了创新的解决方案。 这篇论文深入研究了如何运用规划图技术优化服务组合策略，以适应不断增长的服务生态和用户需求，同时强调了服务质量在服务组合决策中的核心作用，为未来Web服务自动组合的研究提供了新的视角和方法。