基于遗传算法的Web服务信任感知成员服务选择

本文档探讨的是"经典论文：基于遗传算法实现服务组合中信任感知的成员服务选择"，发表于《北京工业大学学报》2010年第1期。该研究将信任理论融入到Web服务组合的背景下，针对服务组合中如何有效地选择合适的成员服务这一问题进行了深入探讨。 首先，作者定义了一个假设，即每个成员服务可以为组合服务中的一个或多个活动提供实现，并且在计算服务质量代价时假定这些服务是一次性完成的。这个假设为构建服务选择的数学模型提供了基础。论文的核心内容是利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA），这是一种模仿生物进化过程的搜索优化算法，来设计选择算法。遗传算法的优势在于其并行性和全局寻优能力，适用于处理复杂问题，如服务组合中的信任感知决策。 文章的关键点在于信任度的评估，即在选择服务时，除了服务质量外，还需要考虑成员服务之间的信任关系。信任在这个上下文中扮演了关键角色，因为它能够反映服务提供商的可靠性、历史表现和互信程度，对于服务组合的整体性能至关重要。 研究者借鉴了人际网络中的信任概念，将其应用于分布式、异构和自治的网络环境，如Web或网格中，以解决不同组织间的交互、共享和协作中的信任建立问题。这不仅限于一对一的信任关系，还包括更复杂的多边信任网络。 通过实验，作者验证了他们提出的基于遗传算法的信任感知成员服务选择算法具有良好的收敛性，这意味着该算法能够在有限的迭代次数内找到接近最优的服务组合策略。此外，论文还提及了资助项目，包括国家“九七三”计划、北京工业大学的博士科研启动基金和青年基金，这些表明这项研究得到了学术界和政府的广泛关注和支持。 总结来说，这篇论文在Web服务领域探索了如何通过信任度和遗传算法优化服务组合中的成员服务选择，对于提高服务质量和网络环境中的协作信任具有实际意义。