一种支持语义的面向全生命周期的制造网格资源服务组合方法

专利名称：一种支持语义的面向全生命周期的制造网格资源服务组合方法
技术领域：
本发明涉及一种支持语义的面向全生命周期的制造网格(MGrid)资源服务组合方法，即一种在制造网格模式下的新型资源服务发现、组合及优选的实现方法，属于分布式制造系统信息集成技术领域。
背景技术：
网格技术的发展使得网络化制造资源共享的实现成为可能，制造网格(Ma皿facturingGrid， MGrid)的研究成为全球研究热点。MGrid实现了地理分散的、异构的制造企业资源集成和共享，支持企业间资源优化重组和协同制造的支撑环境。其途径是利用网格、信息、计算机和先进管理技术等，通过网格(下一代网络)克服空间上的距离给企业间的协作带来的障碍，实现地理上分散的各类制造资源(如设计资源、制造资源、技术资源、人力资源、服务资源、应用系统资源、计算资源等)的全面连通；并通过各类制造资源的封装和集成，屏蔽资源的异构性和地理分布性，以透明的方式为用户提供各类制造服务，使用户能像使用本地资源一样方便地使用MGrid中的资源服务.其目的是在最大程度上实现企业和社会的设计、制造、技术、人力、服务、应用系统、计算等各类资源的集成与共享，使基于MGrid环境运行的企业群体达到TQCSEFK(quickest to the market-工ime，highestQuality， lowest Gost， best Service, cleanest Environment, greatestflexibility, and high Knowledge)的目标。 在制造业，首先进行网格应用的是美国国家航空航天局(NASA)和美国自然科学基金会(NSF)的联合研究计划Information Power Grid (IPG)项目，其目的是建立一个完全分布式的计算资源和数据资源的管理环境，以支持大型科学和工程问题的异地协同求；FORD和BOEING等国际著名公司也都尝试使用网格技术进行汽车、飞机等复杂产品的设计与仿真、海量计算问题；又如美洲豹汽车产品研发信息中心结合GT3. O，采用BPEL4WS作为中间语言定义了管理工程领域需求的工作流，并应用到了美洲豹汽车设计制造过程中；日本KazuoMuto研究了使用XML系统集成各种设备，通过XML系统，使得分布在不同地方的用户通过互联网浏览器，不仅可以看到设备信息，而且可以操作这些设备。
国内近几年也开展了相关研究，我国"863"计划在"十五"期间从计算机、自动化等领域对网格技术的研究和应用工作给予了大力支持。中国国家网格(CN-GRID)项目目标是建设一个具有5-7亿万次聚合计算能力的高性能计算环境，开发一套具有自主知识产权的网格软件。2002年底上海宣布投入两亿多元建设的e-Institute旨在把上海交大、复旦、华东理工等多所高校的资源用网格整合起来，实现资源共享、协同教学和科研。中科院计算所开展的"织女星网格"项目，其核心思想是基于宽带和无线网络，让计算机内的各种部件都能独立上网，并开发出面向网格的服务器、路由器、操作系统、协议等具体产品和技术.清华大学承担的国家863课题——网络化制造资源网格(NetManGrid)系统研究，主要研究网络化制造资源网格系统平台，并研发网络化制造的敏捷网格服务体系，包括物流网格、销售网格、客户网格、伙伴网格、MGrid和设计网格等。 当前对MGrid的研究主要围绕MGrid概念、体系架构、在某个行业中的应用原型平台等，在抽象层面上进行了研究，而对MGrid中资源服务的组合研究不多。而MGrid资源服务组合又实现MGrid的关键，也是实现制造企业资源服务增值服务的有效途径，是目前制造网格技术中一个亟待解决的问题。针对以上不足，本发明提出了一种支持语义的、面向全生命周期的制造网格资源服务组合方法。

发明内容
(1)目的本发明涉及一种支持语义的、面向全生命周期的制造网格(MGrid)资源服务组合方法，即一种在制造网格模式下的新型资源服务发现、组合及优选的实现方法，它克服了现有技术的不足，构建了一个合理的MGrid资源服务组合框架和流程，并实现了其中最关键的基础部分，使之成为分布式制造系统中良好的制造网格服务组合平台，实现在广域网分布环境下的复杂产品协同制造和资源共享。 (2)技术方案一种支持语义的、面向全生命周期的制造网格(MGrid)资源服务组合方法，即一种在制造网格模式下的新型资源服务发现、组合及优选的实现方法，该方法具体步骤如下 步骤一 任务描述及资源服务聚合的步骤，即首先采用相应的任务描述语言，对用户提交的制造网格任务的形式、内容、功能和服务质量要求、任务执行策略、执行过程、任务开始时间、任务结束时间、任务执行时间等进行形式化和数字化描述，同时对资源服务需求进行全局性描述以支持后续操作相关数据与信息(如资源服务_任务功能匹配、流程匹配、QoS提取、QoS评估、QoS比较、组合资源服务优选、组合执行监控等)。然后，通过各类资源服务描述信息相似度匹配算法，计算资源服务相似度，预先将具有相似功能的资源服务聚合起来，以提高后续资源服务匹配效率； 步骤二 任务分解及其需求分析的步骤，即首先，按照服务质量或过程关系制定任务分解器相应的规则，通过任务分解器，将经过步骤形式化描述后的制造网格任务或请求分解为一系列具有流程依赖关系的子任务或活动。然后，提取各子任务的功能需求，通过推理形成各子任务间的流程关系，从而形成抽象组合资源服务流程模板。 步骤三功能需求匹配的步骤，即经过步骤二的分解后，根据任务需求解析器生成的任务功能需求，与MGrid资源服务库中的现有资源服务进行匹配，对任务和服务库中的服务在各类描述信息相似度匹配算法(包括文字相似度匹配算法、句子相似度匹配算法、结构体相似度匹配算法、数值相似度匹配算法)的支持下进行总体匹配(包括名称、描述等)、输入输出匹配、服务质量匹配、集成匹配等，从而生成符合每个子任务功能需求的相应待选资源服务集，并反馈给流程需求匹配器。 步骤四流程需求匹配的步骤，即针对任务分解后的子任务之间的流程依赖关系(如串行、并行、循环等)，建立相应的流程模型，从而构建抽象服务组合模型或模板。对依据步骤三功能需求匹配结果所产生的待选资源服务集，根据流程需求进一步筛选，淘汰部分待选资源服务，降低后续资源服务组合及优选的复杂度，提高资源服务组合质量。
步骤五QoS综合处理的步骤，即对经过功能和流程匹配后选定的待选资源服务组合方案的整体质量进行评估。首先利用资源服务QoS信息提取模块从相应的资源服务描
4述信息中提取相应的QoS信息。然后利用QoS动态评估模块对获取的信息进行综合评估。 最后用QoS比较和排序模块对待选解决方案进行比较和排序，淘汰部分QoS质量不高的资 源服务，从而简化资源服务组合和优选的难度及复杂度。 步骤六资源服务组合优选的步骤，即针对每个分解得到的制造网格子任务 STji = 1，2…N)，设经功能匹配后，有Ni个符合STi功能需求的待选资源服务，则理论上 至少存在TI i^wNi个组合服务方案。在多目标、多约束条件下，利用算法库中的遗传算法、
粒子群算法、量子智能体算法等智能优化算法，从ni^ i个待选服务组合方案中选择最优
的一个去执行用户的任务。
步骤七组合执行引擎的步骤，即通过组合执行引擎对选定的组合方案所选定 的组合服务进行服务绑定，即资源服务实例化，然后开始执行。执行过程中对组合执行前和 执行中，系统中新资源服务的加入、所选资源服务的退出等信息进行监控，并根据监控信息 进行组合方案的调整，进而对调整后的资源服务组合方案进行资源服务重新选择
(3)优点及功效 1、本发明的有益效果是考虑了支持语义的、制造网格资源服务组合全生命周 期过程的需要，包括资源服务组合的设计阶段(Des-phase)、资源服务组合部署阶段 (D印-phase)和资源服务组合执行与监控阶段(E&M-phase)，具备系统性和完整性。各阶段 及其实现的功能特点如图3所示。 2、本发明在以往服务功能匹配的基础上给出了新的关于制造网格服务组合全生 命周期的流程匹配方法，将服务功能匹配及流程匹配分解开来，使服务组合更具可控性与 扩展性。 3、本发明将资源服务QoS的评估和智能优化算法引入到服务组合优选实现中，设 计了资源服务QoS综合处理模块功能(包括QoS提取、QoS评估、QoS比较、QoS排序等)， 保证了服务组合的全局服务质量和组合方案的最优。


图1是支持MGrid资源服务组合全生命周期的资源服务发现框架； 图2是MGrid资源服务组合流程图； 图3是MGrid资源服务组合全生命周期过程图。
具体实施例方式
下面结合附图对本发明作进一步详细的描述。 本发明包括一个支持语义的、MGrid资源服务组合全生命周期的资源服务发现框
架以及该框架下MGrid资源服务组合方法，参见图1。该流程方法涉及到了资源服务聚合、
任务描述、任务分解/需求解析、功能需求匹配、流程需求匹配、QoS综合处理、组合服务优
选、组合资源服务执行引擎等八大功能模块。该方法主要实现步骤如下 第一步，对用户提交的任务或资源服务需求进行全局性描述并进行资源服务聚
合，参见图2。 首先，采用资源服务描述语言和流程描述语言和工具描述相应的任务或服务需 求，即对用户提交的任务形式、内容、功能、执行策略、过程、开始及其结束时间等信息进行描述。在此基础上，扩展资源服务描述语言，创建QoS提取、评估、排序等规则，专门针对资 源服务需求进行全局性描述，增强服务全局性描述的可扩展性。 然后，采用各类资源服务描述信息相似度计算方法(包括文字相似度匹配算法、
句子相似度匹配算法、结构体相似度匹配算法、数值相似度匹配算法)，计算资源服务相似
度，预先将具有相似功能的资源服务聚合起来，以提高后续资源服务匹配效率； 第二步，将经步骤形式化和数字化描述后的制造网格任务按照服务质量或者过程
关系进行分解并进行需求分析，见图2。 首先开发任务分解器，任务分解器主要实现任务的自动化分解。分解过程中，要求 子任务具有一定的独立性，并能尽量被单一资源服务执行。同时，由于任务分解过程中，分 解粒度过大，子任务之间耦合度会随之增加，易导致后续功能匹配、流程匹配、服务组合的 失败，而粒度过小，则会导致后续组合服务待选方案的剧增，进而增加优选的时间和空间复 杂度以及执行结果的合成难度，因此，任务分解程中，由模糊控制理论的相关技术，在执行 算法中控制任务分解的粒度。 然后对用户提交的资源服务需求进行语义化解析，使之在后续流程中能更好地基 于语义进行服务匹配。在创建了任务分解器及需求解析模块之后，执行过程中任务分解与 需求分析同步进行。 第三步，将服务匹配过程分为功能需求匹配与流程需求匹配分别进行，如图2中 Task-L^yer所不。 首先，在现有的服务功能需求匹配相关技术基础上，根据任务分解器及需求解析 模块所得到的子任务及需求，与MGrid资源服务库中现有资源服务进行匹配。匹配过程中 使用各类资源服务描述信息相似度匹配算法(包括文字相似度匹配算法、句子相似度匹配 算法、结构体相似度匹配算法、数值相似度匹配算法)的，对任务需求和资源服务进行总体 匹配(包括名称、描述等)、输入输出匹配、服务质量匹配、集成匹配等，从而生成符合每个 子任务功能需求的相应待选资源服务集，并反馈给流程需求匹配器 然后，在功能需求匹配的基础上，利用任务层次网、语义网、流程描述语义和工具， 创建流程需求匹配器。根据用户需求，对任务分解后子任务之间的流程依赖关系进行推理， 得出各分解子任务之间的流程依赖关系，建立相应的流程模型。根据所建立的流程模型，对 由功能需求匹配生成的待选资源服务集，根据流程模型的需求信息对其进行再次筛选，形 成抽象服务组合，从而提高资源服务组合质量。其中，功能需求匹配与流程需求匹配分两个 步骤进行，流程需求匹配器中也使用到了功能需求匹配的相似度匹配算法(包括文字相似 度匹配算法、句子相似度匹配算法、结构体相似度匹配算法、数值相似度匹配算法)，根据流 程智能编排和描述得出服务匹配的前提与结果公式等，由此对待选资源服务集进行筛选。
第四步，QoS综合处理，如图2中QoS-Layer所示。
QoS综合处理由三大模块组成。 首先是资源服务QoS信息提取，也即提取综合语义QoS描述信息。 然后是资源服务QoS动态评估，它包括了单一资源服务QoS评估和组合资源服务
聚合QoS评估。这里对资源服务所进行的QoS评估，由于必须考虑QoS动态性以及描述的
多样性，框架中加入了QoS动态评估系统与评估库，即在评估及调用过程中根据评估系统
实时更新QoS，并在考虑组合资源服务间关系的同时，对实体关联(组合服务中两个具有流程关系的资源服务提供者之间的关系)与历史统计关联(组合服务中两个资源服务被绑定 在一起执行的概率和成功率)进行评估。 最后是QoS比较及基于QoS的资源服务排序。其中主要比较所得到的待选资源服 务和任务需求之间的QoS需求，淘汰部分QoS质量不高的资源服务，从而简化资源服务组合 和优选的难度及复杂度。 第五步，资源服务组合优选及组合执行引擎，参见图2中Composition-Layer.
在功能、流程服务匹配以及QoS综合评估之后，就要针对各个待选资源服务进行
组合并优选。本发明主要综合遗传算法、粒子群算法以及量子智能体算法从n i^ i个待
选服务组合方案中选择最优者。在优选评估中，复用了 QoS质量综合评估系统结合优选算 法进行后续评估。 然后，根据最优组合服务方案，启动组合执行引擎。组合执行引擎主要包含(a) 对组合资源服务优选所选定的组合服务进行服务绑定，即资源服务实例化；(b)对组合执 行前和执行中，系统中新资源服务的加入、所选资源服务的退出等信息进行监控；(c)根 据监控信息进行组合方案的调整；(d)对调整后的资源服务组合方案进行资源服务重新选 择。
权利要求
一种基于语义的面向全生命周期的MGrid资源服务组合方法，该方法的特征如下步骤1)采用制造网格任务描述语言，对用户提交的MGrid任务或资源服务请求进行全局性描述，生成任务描述文档，供步骤2进行任务功能和流程需求解析，为后续操作提供相应的数据和信息支持；同时进行MGrid资源服务进行聚合，将具有相似功能的服务聚合在一起，供后续步骤3进行服务匹配，以提高资源服务-任务匹配时的效率；步骤2)对所述任务描述文档按照一定要求和粒度进行分解，解析出任务功能需求和流程需求；步骤3)根据步骤2解析出来的任务功能需求与步骤1聚合后的待选服务进行功能匹配，生成相应的待选资源服务集；步骤4)根据步骤2解析出来的任务流程需求，从步骤3中生成的待选资源服务集中进一步筛选符合流程需求的资源服务，所述分解后形成的子任务间的流程需求，依赖关系，建立相应的流程模型，从而生成待选资源服务组合方案或模板；步骤5)对各待选资源服务组合方案或模型进行服务质量QoS综合处理及评估；步骤6)在多目标、多约束条件下，根据步骤5服务质量QoS综合处理及评估结果，选择最优的资源服务组合方案，实现资源服务组合优选；步骤7)对所述资源服务优选所选定的组合服务进行服务绑定、调用、监控及管理。
2. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤1)中所述的全局性描述包括对任务的形式、内容、功能和服务质量要求、任务执行策略、执行过程进行的形式化和数字化描述。
3. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤1)中所说的资源服务聚合是指将具有类似服务功能或接口描述信息的MGrid资源服务聚合起来的操作。
4. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤2)所说的分解需要任务的自动化分解，所分解的子任务具有一定的独立性，并且分解粒度适中。
5. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤3)中所说的对现有资源服务进行匹配包括描述信息的分类，以及各类描述信息之间的相似度匹配算法。
6. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤4)进一步包括对现有资源服务进行匹配的结果所产生的待选资源服务集，根据流程需求进一步筛选，淘汰部分待选资源服务，降低后续资源服务组合及优选的复杂度，提高资源服务组合质量。
7. 根据权利要求l所说的方法，其特征在于步骤5)所说的服务质量QoS综合处理，包括资源服务QoS信息提取、资源服务QoS动态评估、QoS比较及基于QoS的资源服务排序。
8. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤6)所述的资源服务组合优选具体为针对分解得到的每个子任务进行功能匹配，得到相应的多个组合服务方案，并从待选服务组合方案中选择最优者执行用户的任务请求。
9. 根据权利要求1所说的方法，其特征在于步骤7)进一步包括对组合资源服务优选所选定的组合服务进行服务绑定，即资源服务实例化；对组合执行前和执行中，系统中新资源服务的加入、所选资源服务的退出信息进行监控；根据监控信息进行组合方案的调整；对调整后的资源服务组合方案进行资源服务重新选择。
全文摘要
本发明涉及一种支持语义的面向全生命周期的制造网格(MGrid)资源服务组合方法，具体的说是在MGrid关键技术下的一种新型资源服务发现、组合及优选的实现方法。主要为了解决当前MGrid系统中对资源服务及其调用的长周期性、多样性、复杂性及高可靠性要求的问题。本发明包括一种支持MGrid资源服务组合全生命周期的、支持语义的资源服务发现框架及该框架下MGrid资源服务组合流程，借助现有分布式系统中Web服务组合技术，针对MGrid资源服务特点和组合要求，按照“自底向上聚合、自顶向下分解”的思想，对MGrid服务组合中任务描述、任务分解/需求解析、资源服务功能需求匹配、资源服务流程需求匹配、资源服务服务聚合、资源服务QoS综合处理、资源服务组合服务优选、组合资源服务执行引擎等八大关键技术进行了设计和阐述，从而满足MGrid制造资源服务共享需求。本发明具有如下优点支持资源服务全生命周期需求，支持语义，组合高效，层次清晰，扩展性强。
文档编号H04L29/08GK101719933SQ20091024120
公开日2010年6月2日 申请日期2009年11月25日 优先权日2009年11月25日
发明者宋晓, 张霖, 赖李媛君, 陶飞 申请人:北京航空航天大学