技术领域
[0001] 本发明属于软件工程中的服务组合领域，尤其是涉及一种组合服务动态演化方法。
相关背景技术
[0002] 服务组合是在公共云中快速构建大规模分布式应用的一种令人信服的方法。随着公有云中许多客户的复合服务请求的迅速增加，有效地执行服务质量感知的云计算服务组合是至关重要的。
[0003] 近年来，许多研究人员专注于自动服务组合，因为它是软件工程的一个显著且有前途的解决方案。其基本思想取决于面向服务的体系结构三角模型，并大多通过网络服务相关技术实现，将可重用的现成服务组合成增值的复合服务以满足请求者。与手动组合和传统的"从头开始编程"的开发相比，自动组合有许多好处和优势，例如低成本、节省时间、降低风险和灵活性。这些都促使人们采用自动组合来满足软件需求。
[0004] 在传统的组合中，一个隐含的假设是，服务是在重量级的企业服务器上运行的，它们通常提供计算密集型的功能。这就是服务组合的传统背景。然而，这种假设和背景可能会被告诉发展的网络技术和强大的云计算能力所打破。当云服务成为组合服务的基本组成单元，服务集成将不再局限于传统的背景下，它应该更加灵活和复杂。
[0005] 如公开号为CN111125541A的中国专利文献公开了一种面向多用户的可持续多云服务组合的获取方法，包括如下步骤：基于社交网络的信息构建多用户‑服务评分矩阵；对所述多用户‑服务评分矩阵用SVM回归做进一步优化，然后将服务进行DBSCAN聚类，得到服务请求序列；将所述服务请求序列输入到概念格，进行筛选运算，得出候选云服务组合，再计算每个候选云服务组合的可持续指标，并据此来获取满足最佳可持续性的多云服务组合。该方法改进传统的协同过滤中数据稀疏的冷启动问题，以及加强了服务聚合，提高了服务获取的准确率。
[0006] 构成组合服务的原子服务通常为第三方提供的网络服务，这为服务组合带来了新的挑战。第一，原子服务的服务质量是动态变化的，这使得组合服务需要根据原子服务的实时状态进行动态调整，选择不同的候选服务，避免陷入局部最优解；第二，不同平台的第三方原子服务会引入额外的服务协作时间，这要求组合服务在松耦合、低约束的条件下能够根据原子服务的选择情况对服务流程进行动态优化，同时兼顾单个服务演化以及服务协同演化；第三，由于第三方原子服务被大量组合服务调用，为了减轻原子服务负载，应该尽可能避免为了获取原子服务服务质量信息而导致的空请求。
具体实施方式
[0052] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。下列实施例中未注明具体条件的操作方法，通常按照常规条件，或按照制造厂商所建议的条件。
[0053] 本实施例以旅游助手的组合服务为例，如图1所示，一种组合服务动态演化方法，包括以下步骤：
[0054] 当新的服务请求出现，首先导入初始化组合服务ABABC，其流程如图2所示。
[0055] 同时初始化演化阈值TH1和演化成功阈值TH2，此处均初始化为0.5。
[0056] 接着，将流程的特征参数输入到全连接神经网络NN1，得到其演化概率EP为0.7。
[0057] 由于演化概率EP大于演化阈值TH1，开始进行分布式服务演化，演化结果为组合服务ABABD，如图3所示。
[0058] 接着继续对流程执行多层流程演化，演化结果为组合服务AABBD，如图4所示。
[0059] 通过演化后的组合服务响应本次请求，并在执行完毕后记录表现(计算值为11)，增加近组合服务的表现集合。
[0060] SPF＝{(ABABC,[7]),(AABBD,[11])}
[0061] 以组合服务ABABC和AABBD为输入，通过神经网络NN2计算演化成功概率SP为0.6。
[0062] 反向传播，更新神经网络NN2、NN1的参数。
[0063] 由于演化成功概率SP大于演化成功阈值TH2，使演化后的组合服务AABBD为下次运行的初始服务。
[0064] 以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。
