18、业务导向的Web服务处理与RDF分层模型研究

业务导向的Web服务处理与RDF分层模型研究

1. 业务导向的Web服务处理与发现框架实现

1.1 所需工具

业务导向的Web服务处理与发现框架可以使用以下工具来实现:
1. Eclipse :作为客户端应用程序开发的前端。用户需输入业务细节以进行发现操作,客户端生成合适的Soap消息并发送到UDDI进行Web服务发现。使用的Eclipse版本为3.4.2,搭配Axis2 - 1.4.1和OWL - S插件。
2. OWL - S :一种基于WSDL和OWL本体语义信息开发Web服务描述的语言。OWL - S插件与Eclipse进行了配置,使用Code - Lib - Feature - 1.1和OWL - S Editor - 1.1进行实现。
3. Graph - viz :开源的图形可视化软件,用于以图表形式表示结构信息。基于语义预处理阶段的结果生成图形。
4. Apache Tomcat和jUDDI :使用Apache Tomcat作为服务器,jUDDI作为Web服务存储库,并将jUDDI与MySql 5作为后端进行配置。

1.2 框架总结

该框架通过分层任务网络、语义分析和相关性排名算法实现了业务导向的Web服务处理与发现。在紧急情况下,组织可以利用该框架搜索Web服务是否可用以及存储库中相关的可用服务,以达成良好的交易。它结合了本体建模和HTN规划网络,语义分析阶段在未找到精确匹配时可加强搜索过程。未来可使用更高级的建模方法或工具,以提高服务质量。 <

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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