基于模糊Petri網(wǎng)的語(yǔ)義Web服務(wù)組合

沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 盛建家

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基于模糊Petri網(wǎng)的語(yǔ)義Web服務(wù)組合

沈陽(yáng)理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 盛建家

【摘要】由于Web服務(wù)組合依賴關(guān)系圖越來(lái)越龐大，耗費(fèi)的代價(jià)也日益加重，所以提出了一種建立在模糊Petri網(wǎng)的基本結(jié)構(gòu)上的反向搜索算法，通過(guò)建立鄰接矩陣、矩陣命令來(lái)根據(jù)目標(biāo)輸出庫(kù)所搜索與之相關(guān)的前驅(qū)庫(kù)所。通過(guò)該算法的運(yùn)行,不僅可以提高計(jì)算效率，同時(shí)也可以在模糊Petri網(wǎng)模型中抽取出一個(gè)子模型，從而把一個(gè)大的、復(fù)雜的系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一個(gè)只與問(wèn)題相關(guān)的小的系統(tǒng)來(lái)處理。

【關(guān)鍵詞】模糊Petri；依賴關(guān)系；反向搜索；服務(wù)組合

1　引言

隨著Web服務(wù)技術(shù)的日益成熟，面對(duì)日益復(fù)雜的Web服務(wù)請(qǐng)求者的請(qǐng)求，這需要將許多功能相同或相似的Web服務(wù)通過(guò)一定的控制手段將其整合成能夠滿足服務(wù)請(qǐng)求者需求的Web服務(wù)組合。但是所有Web服務(wù)組合成的Web服務(wù)組合依賴關(guān)系圖規(guī)模比較龐大，其中存在很多對(duì)滿足Web請(qǐng)求服務(wù)者請(qǐng)求完全沒(méi)用的Web服務(wù)。顯然對(duì)于請(qǐng)求服務(wù)者來(lái)說(shuō)，這種Web服務(wù)依賴關(guān)系圖是不能直接被調(diào)用的。當(dāng)請(qǐng)求服務(wù)者執(zhí)行Web服務(wù)時(shí)，根據(jù)請(qǐng)求服務(wù)者輸入和期望輸出來(lái)對(duì)整個(gè)Web服務(wù)關(guān)系依賴圖進(jìn)行反向推理，去除和請(qǐng)求服務(wù)者請(qǐng)求無(wú)關(guān)的Web服務(wù)，然后將這個(gè)Web服務(wù)依賴關(guān)系子圖返回給請(qǐng)求服務(wù)者，而后請(qǐng)求服務(wù)者按照該Web服務(wù)依賴關(guān)系子圖進(jìn)行Web服務(wù)調(diào)用。

2　Web依賴關(guān)系圖的矩陣表示及運(yùn)算定義

2.1矩陣定義

在對(duì)得到的Web依賴關(guān)系圖進(jìn)行反向推理之前，首先要對(duì)Web服務(wù)依賴關(guān)系圖矩陣化，然后根據(jù)矩陣表示法來(lái)進(jìn)行反向搜索。

2.2運(yùn)算定義

為了充分突出模糊Petri網(wǎng)的模糊推理能力，就必須用將Petri網(wǎng)用矩陣表示出來(lái)。在模糊推理之前，必須給出推理所需要的一些有關(guān)矩陣的運(yùn)算。

3　反向推理（反向搜索算法）

定義3.1 定義矩陣PtoP[Pi][Pj]為Web服務(wù)依賴關(guān)系圖中庫(kù)所之間的鄰接矩陣，矩陣的行與列都代表Petri網(wǎng)中的庫(kù)所，在矩陣中的元素Pij’所代表的值若為1，則表示Pj’庫(kù)所是Pi’庫(kù)所的前驅(qū)庫(kù)所；若為0，這表示兩個(gè)庫(kù)所間沒(méi)關(guān)系。

定義3.2 定義矩陣命令deleteRow(i)是刪除鄰接矩陣中第i行的所有元素，并改變?cè)仃嚨男芯S數(shù)。

定義3.3 定義矩陣命令deleteCol(i)是刪除鄰接矩陣中第i列的所有元素， 并改變?cè)仃嚨牧芯S數(shù)。

反向搜索算法步驟如下：

步驟1：根據(jù)定義2.13，得到鄰接矩陣PtoP[Pi][Pj]。此時(shí)利用矩陣命令deleteRow和deleteCol刪除全是0的行與列，得到新鄰接矩陣PtoP[Pi][Pj]’。

步驟2：組合服務(wù)的目標(biāo)輸出庫(kù)所是在分析請(qǐng)求信息的基礎(chǔ)上得到的。現(xiàn)要求找到目標(biāo)輸出庫(kù)所再鄰接矩陣所在那一列，在此列中找到出元素值為1所對(duì)應(yīng)的行，此時(shí)行代表的輸入庫(kù)所，加入其前驅(qū)庫(kù)所集中。若沒(méi)有找到，則算法結(jié)束。

步驟3：對(duì)步驟2得到的前驅(qū)庫(kù)所集中每個(gè)前驅(qū)庫(kù)所將其作為目標(biāo)輸出庫(kù)所，按照步驟2的方法也分別找出其對(duì)應(yīng)的前驅(qū)庫(kù)所集，直到已經(jīng)搜索至第一行結(jié)束。

步驟4：將以上所得到的所有庫(kù)所保存起來(lái)，并在Web服務(wù)依賴關(guān)系圖中刪除那些無(wú)關(guān)的庫(kù)所，得到反向搜索后的Web服務(wù)依賴關(guān)系子圖，算法結(jié)束。

算法結(jié)束時(shí)，如果算法成功返回這代表已經(jīng)從原來(lái)的Web服務(wù)依賴關(guān)系圖中找到了一個(gè)符合Web服務(wù)請(qǐng)求者需求的且規(guī)模小的服務(wù)依賴關(guān)系圖。

4　結(jié)束語(yǔ)

本文在模糊Petri網(wǎng)的基礎(chǔ)上，使用矩陣這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)精確定義Petri網(wǎng)，其中包括Web服務(wù)依賴關(guān)系圖的輸入輸出矩陣和等效輸入輸出矩陣，并介紹了基于描述Web服務(wù)依賴關(guān)系圖的矩陣的基本運(yùn)算的定義，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)上的計(jì)算和推理，而后介紹了用于服務(wù)依賴關(guān)系圖生成的矩陣基本運(yùn)算的反向搜索方法。其中反向搜索（推理）算法主要是先減小矩陣規(guī)模，減少計(jì)算量，從而達(dá)到優(yōu)化算法的目的。

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