【摘 要】
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把现有的Web服务按照一定的语义和逻辑自动组合起来,以得到增值的服务是当前Web服务领域研究的一个热点。目前Web服务组合面临的主要问题是系统的可伸缩性、消息传输效率以及
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把现有的Web服务按照一定的语义和逻辑自动组合起来,以得到增值的服务是当前Web服务领域研究的一个热点。目前Web服务组合面临的主要问题是系统的可伸缩性、消息传输效率以及Web服务的自动发现,同时对于复杂问题的组合存在效率低的问题。因此本文结合现有Web服务组合的研究成果,利用语义Web、AI规划、情景演算等先进技术对基于AI的语义Web服务自动组合方法进行了研究。 本论文主要的研究内容和特色如下: (1) 提出了一种基于多Agent的语义Web服务自动组合模型(MACS)。 该模型建立在分布式UDDI基础上,每个UDDI按照定义的领域本体进行分组,并且只接受一个特殊领域的Web服务的注册与查询请求。本模型利用子Agent对一个受限领域Web服务注册中心中已存在的Web服务进行描述以作为其能力。同时设置一个中心Agent,该中心节点接收子Agent的能力描述注册,最后利用这些能力描述实现Web服务的自动组合。这样组合中的复杂问题的解决就分成两部分实现:首先中心节点将复杂问题划分成子Agent能解决的子问题,然后将这些子问题发到对应的带有UDDI的子Agent(SAWU)进行二次规划组合。 (2) 对现有的Web服务描述模型OWL-S进行完善和扩展,形成描述子Agent能力的模型—OWL-S4SAWU(OWL-S for SAWU)。首先对Web本体语言OWL进行扩展,形成领域约束描述语言—RuleDR,用其来描述
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