Time: 2.8 hours
Jong Myoung Ko, Chang Ouk Kim, Ick-Hyun Kwon. Quality-of-service oriented web service composition algorithm and planning architecture. Journal of Systems and Software, Vol 81(11), Nov 2008, Pages 2079-2090 (gs:3)
这篇论文主要讨论的问题是QoS aware service composition, 虽然是08年才出版的, 不过投稿日期却是早在06年8月. 时至今日, 这个问题早已被"study extensively", 感觉不大可能再有大的创新了. 以下是论文笔记.
1. 本文主要就是提出了一个解决QoS aware service composition问题的算法, 文中称为"constraint satisfaction based web service composition algorithm"(S2.4), 这个算法用到了tabu search和simulated annealing" meta-heuristics的一些特性. 然后还给出了一个实现框架, 称为"QoS-oriented web service composition planning architecuture".
核心算法在Table 3中, 并不复杂, 是一种经验算法, 主要包括3个点:
(1) 如何生成初始计划? (S2.4.1)
(2) 如何生成"neighbor plan"? (S2.4.2)
(3) 如何确定是否采用"neighbor plan"? [ exp{f(S) – f(S')) * iteration}> random(0, 1) ]
*tabu search (禁忌搜索)
最早由Glover(1986)提出, "对局部领域搜索的一种扩展，是一种全局逐步寻优算法，是对人类智力过程的一种模拟". "禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象，并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象（而不是绝对禁止循环），从而保证对不同的有效搜索途径的探索。" (见百度百科)
2. 本文涉及了6个QoS属性(S2.1), 分别是 Execution cost, Execution Time, Availability, Successful execution rate, Reputation, Frequency.
其中Availability的定义是"the ratio of the time that web service is available for immediate use. It is measured as av = uptime/(uptime + downtime)."
Successful execution time的定义是"counted as the number of successful executions divided by the total number of service trials".
3. (S3) 介绍了"planning architecture", 作者好像只是提出了这个框架, 并没有实现这个系统.
(S4)是实验部分, 将本文算法(两种初始计划方法, 即reputation & frequency based, local optimization)与Zeng04的IP方法做比较. 比较奇怪的是, 使用IP方法时, 对于几十个atomic processes以及几十个备选服务这样的规模, 竟然要几十分钟来求解, 有这么夸张吗?