第三方物流信息系統中基于agen t的w eb服務組合研究

張 磊，姜大立，李 德，姚 平

（1.后勤工程學院 研究生大隊，重慶401311；2.后勤工程學院 現代物流研究所，重慶401311）

第三方物流信息系統中基于agen t的w eb服務組合研究

張 磊1，姜大立2，李 德2，姚 平2

（1.后勤工程學院 研究生大隊，重慶401311；2.后勤工程學院 現代物流研究所，重慶401311）

為解決第三方物流信息系統中web服務智能組合問題，對基于agent的web服務組合開展研究，提出基于agent的Web服務組合模型，設計服務組合的流程，分析基于agent的物流web服務組合關鍵問題。

第三方物流；agent；web服務組合

1 引言

第三方物流（Third-Party Logistics，簡稱TPL或3PL）為客戶提供所有的或一部分供應鏈物流服務，以獲取一定的利潤。第三方物流提供的服務從簡單的幫助客戶安排一批貨物的運輸，到復雜的設計、實施和運作一個公司的整個分銷和物流系統。以往的第三方物流服務普遍采用人工方式提交訂單、組織安排運輸、倉儲等物流活動，因此工作效率低下，特別是當客戶需求更改時，無法及時做出響應，應變性差。由于和第三方物流交換數據的供應商、制造商、銷售商的信息系統是以自我為中心、采用不同的開發平臺和數據結構進行開發的異構物流信息系統，使數據共享和信息協作面臨很大的困難。部分學者對異構物流信息系統的數據集成和協作進行了研究，提出了聯邦數據庫、基于XML（Extensible Markup Language）的集成和基于web服務的集成等方案[1-5]。其中采用web服務進行數據集成和協作的方案實施簡單，且能夠集成企業遺留系統，不僅解決了第三方物流企業內部管理系統問題，而且解決了制造商、經銷商無法及時了解貨品儲存、配送信息等問題，大大提高了第三方物流的服務水平。

隨著Web服務在物流領域應用的不斷深入，常常會出現單個簡單的Web服務無法滿足實際的應用需求的情況，需要根據特定的應用背景組合多個Web服務以完成一個復雜的物流任務。例如，第三方物流在為某一企業提供物流服務時，可能涉及多個運輸企業、倉儲企業、加工企業提供的多次運輸、倉儲、裝配等服務，這些服務可能都是以Web服務的形式提供的，如何靈活地在眾多服務提供者中選擇這些服務，并將它們按一定的業務流程邏輯進行智能組合，以提高物流服務質量并降低成本，成為第三方物流亟需研究和解決的問題。

為解決上述問題，本文提出基于agent的物流Web服務組合，通過建立包含語義信息的服務描述，利用Agent智能性、自主性、協調性和學習性等特征實現智能化、自動化的物流Web服務組合，并對組合模型、組合流程以及組合關鍵問題進行研究。

2 基于Agent的物流Web服務組合的概念

關于物流Web服務組合的定義，綜合已有的各種觀點[6-7]，本文認為：物流Web服務組合，是指通過Internet將分布在不同平臺或組織間的物流Web服務，根據特定的業務目標，按照一定的業務規則和流程為每個節點以手動或自動的方式選擇相應Web服務，并經過服務的功能屬性、輸入輸出數據以及非功能屬性的匹配組合，形成一個更復雜的、滿足客戶需求的增值物流服務的過程，是一種面向服務的物流資源聚合與應用集成的模式。由物流服務組合構造得到的增值服務稱為組合服務（composite service），參與構造組合服務的子服務稱為組件服務（component service）。組件服務本身既可以是基本服務，也可以是組合服務。

Agent概念起源于分布式人工智能領域，它是具有一定智能，在不確定性環境中，根據自身能力、狀態、資源、相關知識以及外部環境信息，通過規劃、推理和決策實現問題求解，并進行相應的活動，自主地完成特定任務而達到某一目標的實體。基于Agent的物流Web服務組合，是指利用Agent智能性、自主性、協調性和學習性的特征實現智能化、自動化的物流Web服務組合。

3 基于Agent的物流Web服務組合模型

Web服務組合從組合的生成方式來分有兩大類：面向工作流的Web服務組合和基于AI規劃的Web服務組合。面向工作流的Web服務組合方式是根據需要人為的選擇一些合適的Web服務，然后定義這些Web服務之間的交互過程，并對其進行硬編碼來完成Web服務組合。以工作流技術為基礎的Web服務組合系統包括BPEL4WS[8]、eFlow[9-10]、SELF-SERV[11]等。這種組合方式存在著集成開發難度大，容易出錯，開發的系統靈活性、可擴展性差等問題，且都是基于企業完全掌握了所有業務流程這個前提的，在當前日益動態的按需業務環境下顯得力不從心。

基于AI規劃的Web服務組合指組合程序根據用戶給出的任務描述自動地選擇、綁定和組裝適當的服務自動地創建服務流程，典型的方法有Golog[12]，SWORD[13]，SHOP2[14]等。基于AI規劃的Web服務自動集成，都是假定一個業務流程或應用被關聯了某個顯式的業務目的（goal）定義。但在實際的應用中，一個業務流程模型描述了其中包含的流程步驟的處理過程，真正的業務目的是隱藏在業務流程模型中，所以不能顯式定義業務流程的目的。規劃中的行為只是以簡單的前置條件（precondition）和效果（effect）來表示，在服務提供者發布服務時，難以對每一個Web服務的前置條件和效果做出正確的定義。服務提供者和服務請求者對同一個對象可能有不同的認識，因此會出現請求者關心，但提供者未聲明的效果（effect），這導致滿足功能需求的服務不能被發現。所以，基于規劃技術的Web服務組合是理想狀態下的理論模型，距離真正實用還存在距離。

本文提出一種基于Agent的物流Web服務組合模型如圖1所示，該組合模型包括用戶需求層、agent組織層、web服務層和資源層，各層功能描述如下：

用戶需求層 用戶需求層位于框架的頂層，該層主要通過用戶接口Agent與用戶進行交互，以獲得用戶需求，然后根據用戶需求生成業務流程描述文件發送給Agent組織層。這個文件是一種類似BPEL的業務流程描述文件，包含了用戶的各種要求。它是一種抽象的流程描述，沒有具體指定完成任務的Web服務的URL地址。用戶通過用戶接口Agent的界面就可以查看反饋信息和運行結果。

（1）Agent組織層。Agent組織層位于模型中的第二層，該層主要包含規劃Agent、組合Agent和執行Agent。規劃Agent解析從用戶接口Agent處獲得用戶需求描述文件，根據文件中要求并參考流程模型庫，抽象出服務契約來約束服務之間的交互關系。然后由組合Agent找到相應的web服務提供者，并和其簽訂綁定契約，形成一個實例化的組織。最后由執行Agent搜集任務執行和系統運行數據，進行監控、動態的管理和調度。在組織運行時，Agent之間通過Agent通訊語言ACL（A-gent Communication Language）通信，在本體庫提供的語義支持下進行交互協同，完成組織的目標。系統反饋信息通過用戶接口Agent發送給用戶，以便于隨時查看系統運行情況并適時做出人工調整。由于本模型是通過Agent對Web服務進行代理，提高了web服務的主動性和自適應性。

（2）Web服務層。Web服務層中主要有完成Web服務組合流程所包含的實際的Web服務，這些web服務來自對資源層的相關數據和系統的web服務封裝，服務信息存儲在UDDI（Universal Description，Discovery and Integration）服務器中。Web服務查找、發布、綁定方法參考web services的相關規范。

（3）資源層。資源層包括與第三方物流管理系統連接的供應商、制造商、銷售商的數據庫資源（Data Base,DB）和相關管理系統包括地理信息系統 （Geographical Information Systems, GIS）、車輛管理系統、通信管理系統、財務管理系統等。

4 基于agent的物流web服務組合流程

基于agent的物流web服務組合過程是一個在agent支持下的智能、動態、自動的物流web服務選擇、組合與協調過程。該流程如圖2所示。

Step1：用戶需求定義。用戶接口agent接收用戶的需求，并利用本體庫中相關的領域知識來定義需求;

Step2：服務組合規劃。規劃agent根據用戶需求，利用web服務注冊庫中的服務描述信息和本體庫中的領域知識和資源描述信息進行語義推理，產生滿足用戶需求的一組web服務組合規劃；

Step3：服務選擇。用戶根據web服務的相關屬性（包括服務屬性、服務提供者屬性、服務質量等）信息決定選擇哪些服務;

Step4：可執行流程產生。對進行交互的web服務的底層消息的語義內容和語法信息進行必要的語義轉化，以達到進行互操作的web服務之間的語義匹配和語法匹配要求，產生可執行工作流;

Step5：流程運行。工作流引擎將根據可執行工作流中的執行內容控制服務的執行和流轉，并在web服務間實現信息的傳遞。在執行過程中遇到突發情況需作出調整時，重復執行以上過程。

Step6：運行結果返回。服務組合的可執行流程運行結束后，用戶可以查看流程運行結果和流程中間信息，同時也可了解流程中各服務節點的運行信息。

5 基于agent的物流web服務組合關鍵問題

5.1 物流領域本體構建

Web服務的統一描述、發現和集成（UDDI）協議以及Web服務描述語言（Web Service Description Language，WSDL）實現了Web服務的描述、注冊和發現，但基于WSDL和UDDI的服務描述缺乏語義信息，服務發現僅基于簡單關鍵詞搜索，在大規模、分布式的服務網絡環境下無法保證高效和高精確度地查找，也不能滿足服務使用者定制個性化服務的需求。在現今網絡化物流環境下，采用基于語義Web服務的物流服務匹配，建立包含語義信息的形式化服務描述，并針對該描述研究匹配算法可實現服務組合的自動化和智能化。基于語義的方法不僅能夠提高物流服務組合過程的效率，還通過定義統一的匹配和評價標準，實現服務過程整體的優化。

進行基于語義Web服務的物流服務匹配，建立物流領域本體是基礎。這是一項龐大而復雜的工作。Protégé[15-16]是斯坦福大學開發的優秀本體編輯工具。Protégé的架構主要分為“模型”部分和“視圖”部分。Protégé的模型就是本體和知識的內部表示機制，而Protégé的視圖部分提供顯示與管理底層模型的用戶接口。Protégé的模型是基于一個簡單但靈活的元模型，該元模型相當于面向對象和基于框架（frame-based）的系統。它主要可以表示本體中的類、屬性、屬性特征與約束，以及實例。Protégé提供開放的API來查詢與管理模型。Protégé重要的一點是Protégé元模型本身就是一個Protégé本體，它由用于表達類、屬性等的類組成的。通過Protégé的用戶界面視圖，本體開發者就可以構建類、類的屬性，以及對特定類的屬性的約束。而且，Protégé還支持利用設計好的本體建立它們的實例。因此，可采用Protégé工具進行物流領域本體的開發。

5.2 物流web服務的本體語言描述

第三方物流公司將物流服務功能（如倉儲、運輸）以web服務的形式提供給用戶。對于非SOA架構的物流業務系統，可對其進行Web服務封裝[17]。對web服務進行統一標準的描述是各個服務能夠協作、交換信息來完成共同任務的基礎。

由于web服務的標準描述語言WSDL不包含任何語義信息，不便于計算機交互和自動處理。將采用OWL-S（Ontology Web Language for Services）進行基于語義的Web服務描述，首先定義Web服務本體，然后將每個具體的Web服務實例加以描述，具體步驟如下：

Step1：利用Protégé來開發適當規模的物流領域本體。即對物流領域的部分概念（Concepts）、關系（Relations）、實例（Instances）和公理（Axioms）進行描述，作為Web服務的語義支持，同時也作為Agent的知識庫。

Step2：用OWL-S對Web服務進行基于語義的描述。OWL-S主要是基于 Service Profile、Service Model和 Service-Grounding3個模塊來組織描述服務的。每個Web服務總體上用一個類Service來描述，Service被OWL-S的Web服務本體定義為最高層的類，進而由Service的三個屬性子類Service-Profile、Service Model和Service Grounding來詳細描述Web服務的各個方面。

Step3：對web服務的QoS（Quality of Service）描述進行研究。完整描述服務需要的元信息包括：物理信息（主要描述服務所關聯的具體程序的URL地址信息，服務對外提供的函數的接口信息以及各自需要的輸入和輸出的參數的格式、個數、順序等信息）、性能信息（主要描述服務的服務質量（QoS）等）、語義信息（主要描述該服務所完成功能的語義描述，便于計算機理解、利用和處理的，為系統中不同實體間的理解和交互提供語義基礎）。

Web服務的QoS主要涉及Web服務功能性和非功能性兩方面的指標，功能性指標是web服務所能完成的功能的度量，根據服務類型不同而各不相同。非功能性指標是網絡環境的描述，主要包括：性能（Performance）、可靠性（Reliability）、完整性（Integrity）、可訪問性（Accessibility）、可用性（Availability）、互操作性（Interoperability）和安全性（Security）。功能性指標的意義遠大于非功能性指標。首先應對不同服務類型（如運輸、倉儲等）的功能性指標構建進行研究，確定指標項目及衡量方法，再根據質量的類型分別表示為固定值、統計值或函數，用多元組進行描述，作為服務選擇和組合運算的基礎。

5.3 Web服務組合規劃

（1）服務組合規劃。服務選擇是將功能流程轉換成執行流程，其目標在于使組合服務的QoS得到保證。此問題的描述是：有m個需要選擇服務類型，每個服務類型擁有n個服務實例，每個服務實例包含l個QoS參數，每個服務實例要么被選擇，要么不被選擇。此問題可以轉化成標準的0-1規劃問題進行求解，最終得到一個滿足QoS要求的執行流程。

（2）服務組合方案選擇。通過Web服務組合規劃得到的可行結果可能會有多個，他們在多個QoS參數上的表現各有優劣。Web服務中涉及到的QoS參數在復雜性、多樣性等方面就表現得特別突出，存在一些無法定量或難以定量的因素。層次分析法（AHP）是一種綜合定量與定性分析的方法，通過模擬人的決策思維過程以解決多因素復雜系統，適用于多目標、多準則的復雜的公共問題。因此可引入層次分析法對多個方案進行評價處理：首先分析各QoS參數間的關系，建立系統的遞階層次結構;然后對同一層次的各元素關于上一層次中某一準則的重要性進行兩兩比較，構造判斷矩陣;由判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權重，并進行判斷矩陣的一致性檢驗;計算各層元素對于系統目標的總排序權重，選出對應的最優組合。

6 結論

本文在對第三方物流企業服務集成現狀進行分析的基礎上，深入研究Web服務組合的相關工作后，提出了以Agent代理Web服務，以Agent組織來研究Web服務集成中的業務流程的方法，并給出了基于Agent的Web服務組合模型，詳細描述了該模型的用戶需求層、agent組織層、web服務層和資源層的功能。設計了包含用戶需求定義、服務組合規劃、服務選擇、可執行流程產生、流程運行、運行結果返回等過程的基于agent的物流web服務組合流程，并指出服務組合應關注的關鍵問題：物流領域本體構建、物流web服務的本體語言描述和Web服務組合規劃，為下一步針對這些問題進行深入研究打下了基礎。

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Study on the Agent-based Web Service Portfolio in the Third-party Logistics Information System

ZHANG Lei1,JIANG Da-li2，LIDe2,YAO Ping2
（1.Postgraduate Brigade,Logistical Engineering University,Chongqing401311; 2.Institute of Modern Logistics,Logistical Engineering University,Chongqing401311,China）

The paper studies the intelligent Web service portfolio in the third party logistics information system,formulates the agent-based Web service portfolio model,design sits process,and analyzes the key issues therein.

third party;agent;web service portfolio

F252；TP391

A

1005-152X（2011）02-0123-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2011.02.040

2010-12-30

國家自然科學基金（70871119/G0109）；國家社會科學基金（09cjy012）

張磊（1981-），男，湖北棗陽人，博士研究生，研究方向：軍事物流；姜大立（1967-），男，湖南寧鄉人，博士生導師，教授，研究方向：現代物流、人工智能等。