基于指控交互信息用户语境的语义Web服务发现和组合
2016-11-16马卫兵王文广朱一凡
马卫兵，王文广，朱一凡
（1.国防科技大学五院仿真工程研究所，长沙410073；2.北京特种车辆研究所，北京100072）
基于指控交互信息用户语境的语义Web服务发现和组合
马卫兵1，2，王文广1，朱一凡1
（1.国防科技大学五院仿真工程研究所，长沙410073；2.北京特种车辆研究所，北京100072）
在军事指挥控制模拟训练系统和训练装备研究领域，指控系统与仿真系统的开发是相对的，遵循不同的标准和协议，在结构和功能上存在很大的差异。通过建立指控交互信息的语义Web服务概念参考模型，提出指控系统与仿真系统互操作性面临的技术需求，研究基于指控交互信息用户语境的语义Web服务发现和服务组合，提出了基于静态与动态用户语境匹配的语义Web服务发现架构和服务匹配算法，以及基于用户语境的语义Web服务组合算法。
指控交互信息，用户语境，语义Web，Web服务发现，Web服务组合
0 引言
目前，在军事指挥控制模拟训练系统和训练装备研究领域，指控系统与仿真系统的开发是相对的，遵循不同的标准和协议，在结构和功能上存在很大的差异。虽然两方面的开发人员不断改善各自框架和体系结构，提供各种接口以实现两个系统之间的互操作，但灵活性、可重用性和可扩展性等问题未得到充分解决。指控系统与仿真系统的互操作性问题面临两个方面的技术需求。
一方面是构建指控交互信息互操作概念参考模型，笔者在文献［1］中已详细论述，这里不再赘述。
另一方面是构建指控交互信息的语义Web概念参考模型。建立指控交互信息的语义Web概念参考模型，有助于明确指控交互信息语义Web服务的研究内容，促进基于指控交互信息用户语境的语义Web服务描述模型的建立，以及对基于指控交互信息用户语境的语义Web服务发现和服务组合的研究，减少或者避免人为参与，实现服务的自动化发现、组合和调用，从而实现指控系统与仿真系统间指控交互信息在语义上的互操作性。
军事指挥控制模拟训练系统和训练装备研究领域中，指控信息交互用于在指控系统与仿真系统之间交换信息，提高指控系统与仿真系统之间的互操作性，减少指控模拟训练所需的人工支持。在指挥控制系统与仿真系统互连时，可以采用语义Web服务技术来完成接口的功能，达成系统间命令、请求和报告信息的交互。指控交互信息的语义Web服务使Web服务具备语义信息，可实现服务发现和信息集成的自动化。
指控交互信息的语义Web服务概念参考模型重点关注所提供的服务，该服务利用指控交互信息，实现指控系统与仿真系统间在语义上的互操作性。指控交互信息的语义Web服务概念参考模型如图1所示。
指控交互信息的语义Web服务分为两个层次，底层是指控交互信息基础服务，上层是指控交互信息配置服务。指控交互信息基础服务，提供基本的指控交互信息服务，着重对基于指控交互信息用户语境的语义Web服务描述进行研究，笔者在文献［2］中已详细论述，这里不再赘述。指控交互信息配置服务，提供指控交互信息服务组合，例如，包含多个命令的作战计划等。传统语义Web服务描述模型由于缺乏对用户语境信息的描述，在针对用户个性化的需求，为用户提供满意的服务组合方面存在不足之处。为此，本文将着重研究基于指控交互信息用户语境的语义Web服务发现和服务组合技术。
图1 指控交互信息语义Web服务概念参考模型
1 基于指控交互信息用户语境的语义W eb服务发现
如何有效地利用用户语境信息匹配进行语义Web服务发现，是提高服务质量和用户满意度的重要途径。近年来，已经有一些国内外研究将语境信息应用于语义Web服务的发现中［3-6］。这些方法主要利用键值和本体对静态语境信息建模，然后在服务发现过程中，利用基于规则的匹配和基于本体的推理方法来处理静态语境关系，从而实现静态语境的服务发现，最终提高用户服务满意度。然而通过对现有工作分析调研，如何在静态用户语境查询、动态用户语境推理和过滤的基础上，进行静态与动态用户语境匹配，实现语义Web服务发现，更加有效地提高用户服务满意度，仍然需要开展进一步研究。
我们提出了基于静态与动态用户语境匹配的语义Web服务发现架构。如图2所示。
图2 基于静态与动态用户语境匹配的语义Web服务发现架构
①用户提出服务发现请求，主要包括服务的非功能性信息，包含服务分类信息、服务的QoS信息，以及服务的功能信息，包含输入、输出、前置条件和效果等，与此同时，提出用户语境查询请求。
②语境处理模块接收到用户的语境查询请求，通过对用户语境进行查询、过滤和DLL推理，并在语义Web服务描述模型的统一规范下，得出用户语境描述模型。
③将用户的服务分类信息、服务输入、输出等非功能性信息和功能信息，以及用户语境描述信息传送给服务请求描述生成模块，根据语义Web服务描述模型形成服务请求描述，然后把服务请求描述发送给服务发现模块。
④服务发现模块根据接收到的服务请求描述，进行静态用户语境与动态用户语境的匹配，并按匹配程度返回匹配结果。
从上述服务发现过程步骤中不难看出，服务发现框架的核心部分就是用户语境描述和静态用户语境与动态用户语境的匹配。
静态用户语境与动态用户语境的服务匹配算法如下：
需要说明的是对任一公式集ω，用Conj（ω）表示由ω中的各个公式作为合取项构成的合取式。
由于﹁Sp和﹁Se是运用动态描述逻辑（Dynamic DescriptionLogic，DDL）公式描述的，因此，﹁Sp和﹁Se的不可满足性，可利用DDL公式的可满足性判定算法来判断。DDL公式的可满足性判定算法，见文献［7］。
2 基于指控交互信息用户语境的语义W eb服务组合
我们发现单一的语义Web服务往往无法满足用户的复杂需求，现有的多种服务组合方法可以大致分为两类［8］，即基于工作流的服务组合方法和基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）规划的服务组合方法。基于工作流的服务组合方法不能为活动的执行提供更好的、及时的支持，在动态性和灵活性方面有待提高。由于传统的AI规划的不足之处包括以下几点：①传统的AI规划方法对服务组合的适应性不强；②传统的AI规划是基于假设的封闭世界的情况；③传统的AI规划很少考虑用户语境因素；④AI规划中动作的执行只是改变状态。
因此，如何有效地将多个语义Web服务组合在一起，通过自动协同工作来满足指控信息交互用户的复杂需求，运用基于工作流的服务组合方法和AI规划实现Web服务自动组合，在方法的复杂度、可用性等方面，仍有许多问题需要解决。
本节论述的语义Web服务组合方法属于基于可满足性判定的服务组合方法，充分考虑用户语境因素，利用DDL推理实现自动的服务组合，为解决使用基于AI规划的服务组合方法时出现的一些问题，进行了初步的尝试。
利用用户语境的查询、DDL推理和过滤，在服务匹配算法基础上，提出基于用户语境的服务组合算法。在此之前，先对其中用到的语境树复杂度和关系度的度量进行论述。
2.1语境树复杂度
假设语境树T，T≡（TSC，TDC），其中TSC为静态用户语境树，TDC为动态用户语境树，T的属性节点集为Attribute≡（AttributeSC，AttributeDC），其中AttributeSC为静态属性节点，AttributeDC为动态行为属性节点，且Attribute={Attr1，Attr2，…，Attrk}，AttributeSC={AttrSC1，AttrSC2，…，AttrSCn}，AttributeDC={AttrDC1，AttrDC2，…，AttrDCm}，n+m= k。对任意的动态行为属性节点AttrDCi，PEi为其前提公式集Pi和结果公式集Ei的并集，PEi=Pi Ei。CRi为PEi公式集中出现的概念断言或角色断言的识别符集合。对任意的静态属性节点AttrSC i，|Di|为AttrSC i所在语境树的对应位置深度。
则语境树复杂度定义如下：
其中，λ为权重系数，N为常量，且N≥max（|D|），proj为第j个识别符在CRi中出现的概率。
2.2语境树关系度
假设两棵语境树Ti和Tj，RELr={RELr1，RELr2，…，RELrn}为Ti与Tj中的角色关系集合，ATTr={ATTr1，ATTr2，…，ATTrm}为Ti与Tj中的属性关系集合。
则语境树关系度定义如下：
其中，λ为权重系数，pRELk为角色关系概率，|RELr|和|ATTr|为角色关系集合和属性关系集合的大小。
下面是基于用户语境的服务组合算法。
基于用户语境的服务组合算法的主要思想是首先通过语境查询获取用户目标属性语境信息，然后执行语境过滤算法，对动态用户行为语境树对应的行为进行语境过滤，将满足要求的行为添加到行为链表中，形成行为推理空间，最后利用DDL推理机进行推理，通过对相应的行为语境树的复杂度和关系度的度量，来动态地影响用户服务组合推理过程，进一步优化用户服务组合推理过程，获得满足用户需求目标的用户服务组合顺序序列。
需要特别说明的是，根据实践经验，在该算法中，设定了动态改变行为推理的判定原则，①行为的组合顺序应该满足对应的语境树复杂度从低到高的顺序；②如果行为的组合顺序满足对应的语境树复杂度从高到低的顺序，那么需要考虑它们的关系度量值是否大于某个阈值Ω。
这个判定原则具体体现在算法中的（COMPLEXITY（Ti）
3 结论
与以往的研究工作相比较，本文研究的进步之处在于：将语境作为语义Web服务发现和组合中不可忽视的一个因素，在基于指控交互信息用户语境的语义Web服务描述模型基础上，结合语境查询和语境过滤方法，利用可满足性判定算法，进行DDL推理，实现自动的服务组合。
在基于指控交互信息用户语境的语义Web服务研究方面，动态描述逻辑DDL还存在较大的研究和应用潜力。一是研究改进优化算法，开发相应的DDL推理机，解决DDL推理复杂度过高的问题；二是研究在模糊性、时序性和分布式方面对DDL进行扩充，为语义Web服务提供更合理的描述逻辑基础；三是研究基于空间推理和模糊逻辑的DDL，为语义Web服务中的空间本体建立和不确定性推理提供理论基础。
［1］马卫兵，朱一凡.模拟训练系统中的互操作性研究［J］.计算机工程与科学，2013，35（4）:174-180.
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Semantic Web Services Discovery and Composition Based on User Context for Command and Control Interactive Information
MA Wei-bing1，2，WANG Wen-guang1，ZHU Yi-fan1
（1.Simulation Engineering Institute of Fifth Department，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China；2.Beijing Special Vehicle Institute，Beijing 100072，China）
In the military command and control simulation training systems and training equipment research domain，the development of simulation system and command and control system is relative，and following different standards and protocols，there is a big difference in structure and function. Through the establishment of the command and control interactive information Semantic Web Services Conceptual Reference Model，technical requirements of command and control systems and simulation systems interoperability are proposed，andthe Semantic Web Services discovery and service composition based on command and control interactive information user context information is discussed.Finally，the semantic Web service discovery infrastructure and services matching algorithms based on static and dynamic User Context，and semantic Web service composition algorithm based on user context are proposed.
command and control interactive information，user context，semantic web，web services discovery，webservicescomposition
TP391.9
A
1002-0640（2016）10-0029-04
2015-08-19
2015-09-18
马卫兵（1972-），男，江苏南京人，硕士。研究方向：装备模拟仿真。
