【摘 要】
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提出了一种模型驱动的方法来预测基于WS-CDL的组合服务的性能。该方法首先引入一系列的转换规则，将WS-CDL中的各种活动和结构转换为等效的随机PETRI网描述。在生成的随机PETRI
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提出了一种模型驱动的方法来预测基于WS-CDL的组合服务的性能。该方法首先引入一系列的转换规则，将WS-CDL中的各种活动和结构转换为等效的随机PETRI网描述。在生成的随机PETRI网进基础上，引入了一个预测算法以分析组合服务的“流程正常结束期望时间”。同时，通过WS—CDL＋执行引擎对服务组合的实例进行执行并获得了实验数据，以便对理论模型和结果进行检验。比较发现，由实验数据导出的95％置信区间完好地覆盖了理论分析结果，证明了本方法的精确性。
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