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      基于均等化的企業(yè)服務(wù)選擇方法研究*

      2015-03-19 01:27:56王俊峰曾志峰
      計算機工程與科學(xué) 2015年1期
      關(guān)鍵詞:均等化權(quán)重供應(yīng)鏈

      薛 霄,王俊峰,曾志峰

      (1.河南理工大學(xué)計算機學(xué)院,河南 焦作454000;2.云南警官學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院,云南 昆明650223)

      1 引言

      作為一種新型企業(yè)協(xié)作模式,集群式供應(yīng)鏈CSC(Cluster Supply Chain)通過整合產(chǎn)業(yè)集群和供應(yīng)鏈管理二者的優(yōu)勢,來應(yīng)對市場的動態(tài)變化或者捕捉到新的商業(yè)機會[1]。其核心在于“一組地理區(qū)域集聚、業(yè)務(wù)互補的企業(yè)實體不僅在供應(yīng)鏈內(nèi)部相互合作,而且進行跨供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào),由此產(chǎn)生了多層次、多維度、多功能、多目標的網(wǎng)絡(luò)式供應(yīng)鏈,通過交換信息、交互行為、共享資源,來改進彼此的能力,一起承擔(dān)風(fēng)險和責(zé)任,實現(xiàn)共同的利益和目標”[2,3]。集 群 式 供 應(yīng) 鏈 的 企 業(yè) 大 多 經(jīng) 營 相 關(guān) 產(chǎn)業(yè),通過橫向聯(lián)系和合作,相互之間共享設(shè)備與人員,從而產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟,降低生產(chǎn)和運營成本。同時,集群式供應(yīng)鏈具有豐富的供應(yīng)鏈合作層次,通過動態(tài)調(diào)整不同企業(yè)間的協(xié)作程度,可以靈活應(yīng)對市場需求的各種變化[1]。

      如圖1所示,服務(wù)系統(tǒng)是實現(xiàn)新型企業(yè)協(xié)作模式的公共支撐平臺,企業(yè)資源和客戶需求都通過Web服務(wù)進行封裝和發(fā)布,通過服務(wù)資源的動態(tài)組織和匹配,可以為不同需求找到最適合的企業(yè)服務(wù)或者企業(yè)服務(wù)組合,從而完成不同的任務(wù)[4~6]。其中,服務(wù)匹配是服務(wù)系統(tǒng)的核心功能,其目標主要有兩個:(1)服務(wù)提供者角度:充分利用服務(wù)系統(tǒng)內(nèi)有限的企業(yè)服務(wù)資源,兼顧當前需求以及后續(xù)需求的考慮,確保企業(yè)服務(wù)整體效用處于最優(yōu)/次優(yōu)運行狀態(tài)。(2)服務(wù)使用者角度:依據(jù)客戶對企業(yè)服務(wù)進行評價的QoS模型,從所有可能的候選服務(wù)或者服務(wù)組合中找出QoS評價值最優(yōu)的服務(wù),從而滿足用戶的多樣化需求。

      目前,研究者已經(jīng)在服務(wù)選擇領(lǐng)域做了大量的工作,主要側(cè)重于如何從大量候選服務(wù)中選取最佳服務(wù)[7~9],缺乏對服務(wù)資源自身效用優(yōu)化的關(guān)注。這就造成了服務(wù)的“不經(jīng)濟”現(xiàn)象:一方面,客戶需求與服務(wù)資源之間存在“過度匹配”,造成需求過分集中到少數(shù)優(yōu)質(zhì)服務(wù)資源上,造成部分服務(wù)資源出現(xiàn)擁塞和質(zhì)量下滑,客戶也付出了更多的時間和成本;另一方面,部分服務(wù)資源雖然質(zhì)量尚可,但是由于服務(wù)選擇的效用問題缺乏關(guān)注,導(dǎo)致服務(wù)資源閑置率較高,無法得到充分利用。因此,如何實現(xiàn)服務(wù)資源的均等化分配,就成為本領(lǐng)域所要解決的關(guān)鍵問題。

      Figure 1 Service system of enterprise collaboration in cluster supply chain圖1 集群式供應(yīng)鏈的企業(yè)協(xié)同服務(wù)系統(tǒng)

      針對上述問題,本文根據(jù)集群式供應(yīng)鏈中企業(yè)服務(wù)組合的特點,首先提出了基于均等化的QoS評價模型,能夠反映企業(yè)服務(wù)的當前均等化狀態(tài);進一步,根據(jù)集群式供應(yīng)鏈的企業(yè)協(xié)作模式,提出了能夠與之匹配的虛擬服務(wù)生成機制,增加了可選擇的服務(wù)供給;最后,以上述技術(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建了一個完整的均等化服務(wù)選擇過程,通過調(diào)整QoS 評價模型中的均等化系數(shù),逐步消除服務(wù)匹配中的不均衡現(xiàn)象,從而實現(xiàn)所期望的均等化效果。

      2 相關(guān)工作

      服務(wù)資源的供需矛盾在公共服務(wù)領(lǐng)域(例如教育、醫(yī)療、文化、住房保障、社會保障、公共安全等)一直十分突出,具體表現(xiàn)為:有限的道路資源與急劇增加的車流量、有限的體育場館與不斷高漲的健身需求、有限的醫(yī)療資源與日益提高的居民醫(yī)療保障需求等。所以,服務(wù)均等化的概念首先是在公共服務(wù)領(lǐng)域被提出,其核心就是“為盡可能多的服務(wù)使用者提供大致滿足其需求的服務(wù)產(chǎn)品”[10,11]。在服務(wù)供給難以短期內(nèi)大幅增加的情況下,如何實現(xiàn)服務(wù)資源的均等化分配就成為了研究的重點。就企業(yè)服務(wù)而言,各類制造資源經(jīng)過Web服務(wù)封裝之后發(fā)布,然后通過服務(wù)匹配、服務(wù)選擇、服務(wù)調(diào)用等一系列Web服務(wù)技術(shù),實現(xiàn)異構(gòu)環(huán)境下服務(wù)資源的共享和協(xié)同,從而向用戶提供高質(zhì)量的服務(wù)[12~14]。然而,目前的服務(wù)匹配方法主要側(cè)重于從候選服務(wù)中為單個需求找到最佳服務(wù),很容易導(dǎo)致服務(wù)匹配結(jié)果僅為理論最優(yōu)并非實際可用,具體體現(xiàn)在以下幾個方面:

      (1)服務(wù)資源的評價無法體現(xiàn)均等化思想。在Web服務(wù)選擇方法中,QoS 評價模型扮演著極其重要的角色,用于評價候選服務(wù)與客戶需求之間的吻合程度。服務(wù)選擇的實質(zhì)就是從大量候選服務(wù)中選取QoS評價值最大的服務(wù)。但是,現(xiàn)有QoS評價模型的構(gòu)建主要來自于歷史數(shù)據(jù),缺乏對于Web服務(wù)當前狀態(tài)的考慮。由于企業(yè)自身的成長性和自治性,其資源服務(wù)的QoS信息會在運行過程中不斷地擴充和變化,例如業(yè)務(wù)種類的增加或者減少、業(yè)務(wù)能力的增強或者削弱等。為了保證服務(wù)資源分配的均等化,候選服務(wù)的QoS評價值需要根據(jù)它們的當前狀態(tài)實時調(diào)整,但是現(xiàn)有的QoS評價模型體現(xiàn)不出這一點。

      (2)需求序列的服務(wù)選擇缺乏均等化考慮。集群式供應(yīng)鏈要應(yīng)對的服務(wù)需求是一個動態(tài)的需求序列。對于其服務(wù)支撐系統(tǒng)而言,服務(wù)選擇就是一個循環(huán)過程,而不是一次性的操作,不僅需要考慮當前需求的滿足,還要考慮整個需求序列的性能指標?,F(xiàn)有的Web服務(wù)選擇方法僅考慮為單個服務(wù)需求尋找QoS最優(yōu)的服務(wù)資源,并沒有從全局角度考慮如何充分利用現(xiàn)有資源來滿足整個需求序列。這樣會導(dǎo)致需求與服務(wù)資源之間的“過度匹配”,造成需求過分集中到少數(shù)優(yōu)質(zhì)服務(wù)資源上,很多質(zhì)量尚可的服務(wù)資源被閑置,客戶也需要為此付出更多的時間和成本,從而降低了服務(wù)資源分配的均等化程度。

      因此,有必要提供一種基于均等化的服務(wù)資源推薦方法,以實現(xiàn)服務(wù)資源的充分利用,并且滿足大量用戶的個性化需求。本文的具體研究思路如下:(1)從服務(wù)利用角度構(gòu)建相應(yīng)的均等化QoS模型,能夠更加準確地評價資源的當前狀態(tài);(2)從服務(wù)供給角度引入控制領(lǐng)域的“反饋控制”思想,形成一個完整的均等化服務(wù)選擇過程。

      3 基于均等化的QoS模型

      與一般的Web服務(wù)相比,企業(yè)服務(wù)除了具備Web服務(wù)所具有的QoS屬性之外,還具有企業(yè)本身特有的一些屬性,比如企業(yè)發(fā)展狀況、產(chǎn)品質(zhì)量屬性等。為了實現(xiàn)服務(wù)資源的均等化利用,首先需要了解企業(yè)服務(wù)QoS屬性的實時信息。如圖2所示,根據(jù)QoS屬性更新的特點可以將其分為兩類:均等化相關(guān)的QoS 屬性和均等化無關(guān)的QoS 屬性,具體描述如下:

      Figure 2 Classification of QoS attributes of enterprise service圖2 企業(yè)服務(wù)的QoS屬性分類

      (1)均等化相關(guān)的QoS 屬性:這類QoS 屬性與企業(yè)服務(wù)當前運行狀態(tài)直接相關(guān),會直接影響到后續(xù)服務(wù)選擇的均等化效果,主要包括企業(yè)服務(wù)的反應(yīng)時間、服務(wù)能力、可靠性、可用性等。服務(wù)系統(tǒng)在每個周期開始之前,會對企業(yè)服務(wù)的這些屬性進行更新,從而為后續(xù)的服務(wù)選擇做好準備。

      (2)均等化無關(guān)的QoS 屬性:這類QoS 屬性與服務(wù)當前運行狀態(tài)無直接關(guān)聯(lián),其變化主要受企業(yè)自身變化的影響,發(fā)生的頻率相對較低,主要包括產(chǎn)品質(zhì)量、最大生產(chǎn)能力、生產(chǎn)成本、市場占有率、財務(wù)狀況等。當QoS屬性發(fā)生變化時,可以通過服務(wù)組件的觸發(fā)機制,通知服務(wù)系統(tǒng)完成更新。

      以此為基礎(chǔ),公式(1)給出了企業(yè)服務(wù)的均等化QoS評價模型:

      其中,QoS(CSi)表示第i個企業(yè)服務(wù)的QoS綜合評價值。a和b分別表示對于非均等化屬性和均等化屬性的要求程度,可以有區(qū)分地進行權(quán)重設(shè)置。如果想要均等化強度高就增大b的值,減小a的值;相反如果要弱化均等化程度就減小b的值,增大a的值。EnQoS(CSi)表示第i個候選服務(wù)非均等化QoS屬性的評價值,計算公式如式(2)所示:

      其中,φ表示非均等化屬性的權(quán)重集合,φ={φ1,φ2,…,φi},φ1+φ2+…+φi=1;EqQoS(CSi)表示第i個候選服務(wù)均等化QoS屬性的評價值,計算公式如式(3)所示:

      其中,ψ表示均等化屬性的權(quán)重集合,ψ={ψi+1,ψi+2,…,ψm},ψi+1+ψi+2+…+ψm=1。

      下面以兩個常用的均等化QoS 屬性為例,說明QoS值如何根據(jù)服務(wù)當前狀態(tài)進行調(diào)整,其他屬性可以通過類似的過程推導(dǎo)得出。

      (1)服務(wù)響應(yīng)時間(Response Time)。因為企業(yè)服務(wù)的需求隊列不斷發(fā)生變化(例如正在加工的訂單完成,或者新的訂單進入等待隊列),所以該服務(wù)的響應(yīng)時間也會隨之發(fā)生變化,如公式(4)所示:

      其中,Rtime表示該服務(wù)的響應(yīng)時間點;CurTime表示當前所處的時間點;SumOrdercur表示該服務(wù)現(xiàn)有的訂單總量;Capacitymax表示該服務(wù)所具有的最大產(chǎn)能;TimeUnitProduction表示生產(chǎn)零件的加工周期。因為每個周期過后,SumOrdercur都會發(fā)生變化,導(dǎo)致Rtime不斷發(fā)生變化。

      Wcycle表示客戶選擇該服務(wù)需要等待的時間,也就是響應(yīng)時間與當前時間的差值:

      當Wcycle=0時,表明該服務(wù)的等待隊列中沒有訂單需求,如果選擇該服務(wù),可以立即得到響應(yīng);當某服務(wù)的需求數(shù)目增加時,服務(wù)響應(yīng)時間也會隨之變長。

      (2)用戶滿意度(User Satisfaction)。影響客戶滿意度的因素主要有服務(wù)需求的等待時間Wcycle、加工時間Pcycle??蛻魸M意度隨服務(wù)需求Wcycle和Pcycle的增加而下降。除此之外,影響客戶滿意度的因素還有很多,例如企業(yè)的信譽度Reputation等。因此,客戶滿意度的計算公式為:

      其中,Reputation表示企業(yè)的信譽度,該屬性是一定時期內(nèi)用戶對企業(yè)服務(wù)的評價反饋,相對比較穩(wěn)定,因此以這個屬性作為影響客戶滿意度的固定部分;α、β和γ分別代表影響客戶滿意度的因素權(quán)重,且α+β+γ=1。

      4 服務(wù)選擇的均等化框架

      服務(wù)均等化的目標是希望結(jié)合用戶自身的屬性、個性化的服務(wù)需求以及服務(wù)資源的當前狀態(tài),合理高效地分配公共服務(wù)資源,既能夠使客戶得到最符合自身需求的公共服務(wù),又能提高服務(wù)資源的利用率。如圖3所示,為了逐步消除“均等化現(xiàn)狀”與“均等化需求”之間的偏差,本文在服務(wù)選擇與均等化效果評價之間構(gòu)成一個反饋控制循環(huán),通過調(diào)整均等化的QoS模型,來實現(xiàn)客戶所期望的均等化效果。整個流程主要包含以下幾個步驟:

      Figure 3 Selection framework of equalization oriented service圖3 均等化服務(wù)選擇框架

      (1)功能性的匹配。服務(wù)需求源源不斷地加入到服務(wù)需求隊列,服務(wù)選擇機制接到每一個服務(wù)需求時,首先需要進行服務(wù)功能性的匹配,即服務(wù)類別、服務(wù)名稱及輸入輸出的匹配。針對服務(wù)需求以及候選服務(wù)形式化模型中的各個參數(shù),可以采用語義近似度的方法來進行匹配。

      (2)候選服務(wù)的更新。服務(wù)資源的均等化QoS屬性是動態(tài)變化的。在接到新的服務(wù)需求時,為了準確、快速地篩選出匹配的服務(wù)候選集,需要獲取各個資源服務(wù)的當前可用狀態(tài)。根據(jù)第3節(jié)中的計算公式,可以得到每個服務(wù)資源的當前QoS屬性,完成服務(wù)的狀態(tài)更新。

      (3)非功能性的匹配。這一輪匹配的目的是滿足個性化的服務(wù)需求,同時實現(xiàn)整體服務(wù)資源的均等化。根據(jù)服務(wù)需求對服務(wù)提供的產(chǎn)品價格、質(zhì)量和信譽度要求,篩選出符合這三個要求的服務(wù),加入到服務(wù)需求的候選服務(wù)集合中。針對該候選服務(wù)集合中的每個候選服務(wù),計算它完成需求的等待時間和完成時間。然后,根據(jù)第3節(jié)中的公式計算出每個服務(wù)的QoS評價值,并選擇該候選服務(wù)集合中的QoS評價值最大的服務(wù)。

      (4)服務(wù)選擇的評價反饋。在服務(wù)系統(tǒng)完成了這個需求序列之后,需要對服務(wù)選擇的效果進行評價反饋。然后,根據(jù)反饋結(jié)果來決定如何調(diào)整均等化QoS模型的權(quán)重系數(shù)。均等化服務(wù)選擇的效果評價主要采用三個指標:

      ①服務(wù)資源利用率:

      該指標主要驗證均等化算法是否能夠有利于提高服務(wù)的使用效率。其中,Use_Ratio表示系統(tǒng)處理該需求序列的服務(wù)資源利用率,等于“所使用服務(wù)的產(chǎn)能和”與“所有候選服務(wù)的產(chǎn)能和”的比值;分子是候選服務(wù)集合中,處理該需求序列時所選擇服務(wù)(m)的最大產(chǎn)能之和;分母是所有候選服務(wù)資源集合中,所有服務(wù)(n)的最大產(chǎn)能之和。

      ②需求序列的完成時間:

      該指標主要驗證均等化算法在提高利用率的同時,是否會出現(xiàn)需求完成時間的大幅延長。其中,F(xiàn)inish_Time表示整個需求序列被處理完成的最后時間點,等于各個需求完成時間中的最大值;Orderi,F(xiàn)time表示需求序列中第i個需求的“完成時間”(1≤i≤n)。

      ③所選擇服務(wù)的QoS總和值:

      該指標主要驗證均等化在提高服務(wù)利用率的同時,是否會出現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量的大幅降低。其中,Sum_QoS表示完成整個需求序列的各個服務(wù)QoS值的總和;QoSi表示完成需求序列中第i個需求的服務(wù)QoS(1≤i≤n)。

      5 案例研究

      5.1 實驗設(shè)計

      為了比較非均等化算法、一般均等化算法(不考慮企業(yè)協(xié)同)和改進均等化算法(考慮企業(yè)協(xié)同)在處理需求序列時的性能差異,我們設(shè)計了圖4所示的實驗場景:假定集群式供應(yīng)鏈服務(wù)系統(tǒng)需要順序處理一個需求序列,客戶需求隨機產(chǎn)生,包括訂單的產(chǎn)量需求,以及客戶的QoS評價模型;服務(wù)系統(tǒng)根據(jù)客戶的需求,采用不同算法對現(xiàn)有的服務(wù)資源進行評價和選擇,然后,此需求被放置在所推薦的服務(wù)等待隊列中;最后,根據(jù)客戶滿意度和服務(wù)資源利用率的數(shù)據(jù)分析,對不同算法性能進行比較。

      Figure 4 Scene of service selection in dealing with customer requirement sequence圖4 客戶需求序列的服務(wù)選擇場景

      驗證實驗的具體設(shè)置如下:

      (1)候選服務(wù)的隨機生成。

      隨機生成企業(yè)類型:在-1、0、1這三個數(shù)字中隨機生成一個數(shù),作為企業(yè)的類型,其中-1 代表大型企業(yè),0代表中型企業(yè),1代表小型企業(yè)。

      隨機生成企業(yè)產(chǎn)能:根據(jù)企業(yè)類型,生成相應(yīng)的產(chǎn)能,如果是大規(guī)模制造企業(yè),則其產(chǎn)能為[3 000,5 000]的一個隨機整數(shù);如果是中等規(guī)模制造企業(yè),則其產(chǎn)能為[2 000,3 000]的一個隨機整數(shù);如果是小規(guī)模制造企業(yè),則其產(chǎn)能為[1 000,2 000]的一個隨機整數(shù)。

      隨機生成服務(wù)的非均等化QoS屬性:該制造企業(yè)產(chǎn)品的Price為[10,15]的一個隨機整數(shù);Quality為[1,4]的一個隨機整數(shù),其中Quality={1(一般),2(好),3(較好),4(非常好)};Reputation為[1,5]的一個隨機整數(shù),其中Reputation={1(差),2(一般),3(高),4(較高),5(非常高)}。服務(wù)的非均等化QoS屬性值在隨機生成之后,保持固定不變。

      實時計算服務(wù)的均等化QoS 屬性:服務(wù)的均等化QoS 屬性主要包括Wtime和Satisfaction,在程序開始運行之后,根據(jù)3.1節(jié)中的公式計算出其相應(yīng)的值,在程序運行的過程中是動態(tài)變化的。Satisfaction的取值范圍為{1(不滿意),2(一般),3(滿意),4(較滿意),5(非常滿意)}。

      (2)需求序列的隨機生成。

      隨機生成訂單的產(chǎn)量需求:假定隨機產(chǎn)生一個數(shù)目為N的服務(wù)需求隊列,每個需求的產(chǎn)品采購訂單量為[5 000,20 000]的一個隨機整數(shù)。

      隨機生成訂單的硬約束條件:每個需求訂單中,產(chǎn)品Price的上限為[10,15]的一個隨機整數(shù);產(chǎn)品Quality的下限為[1,4]的一個隨機整數(shù);企業(yè)Reputation的下限為[1,5]的一個隨機整數(shù);所有的屬性在計算之前都需要首先進行歸一化處理。

      隨機生成非均等化算法的QoS評價模型:非均等化算法采用非均等化QoS模型來評價服務(wù)資源,其公式為EnQoS=w1*Price+w2*Capacity+w3*Quality+w4*Reputation,其中各屬性所對應(yīng)的權(quán)重w1、w2、w3、w4 隨機生成,并且w1+w2+w3+w4=1。

      隨機生成均等化算法的QoS 評價模型:均等化算法采用綜合QoS模型來評價服務(wù)資源,其公式為FuQoS=a*EnQoS+b*EqQoS=a* (w1*Price+w2*Capacity+w3*Quality+w4*Reputation)+b*(w5/(1+Wcycle)+w6*Satisfactory),其中均等化屬性對應(yīng)的權(quán)重w5、w6 隨機生成,并且w5+w6=1;a和b表示非均等化屬性和均等化屬性在評價模型中的權(quán)重,根據(jù)案例研究的需要進行設(shè)定,并且a≠0,b≠0,a+b=1。

      (3)需求序列的匹配過程。

      根據(jù)實際情況,服務(wù)需求是源源不斷地加入到需求隊列中,假定每隔一個時間周期隨機生成一個服務(wù)需求,然后提交給服務(wù)系統(tǒng)去處理。不同的算法采用不同的QoS評價模型來選擇服務(wù)資源處理該需求。

      分別采用非均等化策略(EnQoS 模型)、一般均等化策略(FuQoS模型)和協(xié)同均等化策略(Fu-QoS模型+虛擬服務(wù))來選擇相應(yīng)的服務(wù)資源,根據(jù)設(shè)計的仿真實驗,對所提出的算法進行驗證。

      5.2 實驗過程

      本實驗在如下條件下進行:候選服務(wù)和服務(wù)需求的數(shù)目均固定,改變均等化QoS模型中的權(quán)重系數(shù),比較不同算法的性能差異。均等化QoS 指標的權(quán)重值分別取0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7;服務(wù)需求為50個,候選服務(wù)個數(shù)為100個,均保持不變。

      Figure 5 Comparison of the service utilization rates of different algorithms when changing QoS weights圖5 QoS模型權(quán)重變化時不同算法的服務(wù)利用率比較

      如圖5所示,隨著均等化QoS 屬性權(quán)重值的增加,均等化算法下的服務(wù)資源利用率呈現(xiàn)明顯增長趨勢,而非均等化算法的服務(wù)資源利用率相對變化不大。就均等化算法而言,當均等化權(quán)重值小于0.3時,服務(wù)利用率的增長比較緩慢;當均等權(quán)重處于0.4~0.6時,服務(wù)資源利用率呈現(xiàn)較快增長;當均等權(quán)重大于0.6之后,服務(wù)資源利用率基本呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)。這說明均等權(quán)重只有在一定范圍內(nèi)調(diào)節(jié)才具有比較明顯的效果。

      如圖6 所示,當均等化QoS 屬性權(quán)重較小時,三種算法下服務(wù)需求的完成時間差值較小。當均等化權(quán)重增大時,因為需求會被分配到更多的服務(wù)資源上來完成,所以均等化算法下的服務(wù)需求完成時間迅速下降。因此,可以根據(jù)需要來調(diào)整均等化的權(quán)重值,從而可以靈活調(diào)配服務(wù)資源的利用率。

      Figure 6 Comparison of the finishing time of different algorithms when changing QoS weights圖6 QoS模型權(quán)重變化時不同算法的需求完成時間比較

      如圖7a所示,從客戶角度出發(fā),均等化權(quán)重的增加對于算法QoS值的影響不大,并且非均等化算法的QoS值總和略高于均等化算法,當均等化權(quán)重小于0.3時,均等化算法的服務(wù)質(zhì)量總和隨著均等權(quán)重的增加而下降;當均等權(quán)重大于0.4時,服務(wù)質(zhì)量總和呈現(xiàn)平穩(wěn)趨勢,與非均等化算法比較,差值在可接受范圍之內(nèi)。如圖7b所示,從綜合角度出發(fā),隨著均等化權(quán)重的增加,均等化算法的QoS總和值變化不大,但是非均等化算法卻顯著下降,這表明非均等化算法所選擇出來的服務(wù)資源,在服務(wù)均等化指標上表現(xiàn)不佳。

      Figure 7 Comparison of the service qualities of different algorithms when changing QoS weights圖7 不同的均等權(quán)重對服務(wù)質(zhì)量總和的影響

      6 結(jié)束語

      服務(wù)資源匹配的非均等化不僅造成了服務(wù)資源的閑置浪費,也降低了客戶需求的滿意度。目前的服務(wù)選擇方法,無法有效實現(xiàn)企業(yè)服務(wù)資源的均等化分配,如何充分利用現(xiàn)有資源來提升效益,已經(jīng)成為該領(lǐng)域亟需解決的問題。針對上述問題,本文從兩個方面進行了深入研究:(1)根據(jù)企業(yè)服務(wù)的特征,設(shè)計了包含均等化屬性的企業(yè)服務(wù)QoS評價模型,能夠?qū)ζ髽I(yè)服務(wù)的當前運行狀態(tài)給出評價;(2)構(gòu)建了企業(yè)服務(wù)選擇的均等化框架,通過調(diào)整QoS評價模型中的均等化系數(shù),逐步消除服務(wù)匹配中的不均衡現(xiàn)象。最后的實驗結(jié)果表明,基于均等化的服務(wù)選擇算法能夠有效提升集群企業(yè)服務(wù)資源的利用率,同時也降低了滿足服務(wù)需求所花費的代價(時間或成本),表明了該方法的可行性。

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