14、Web服务:REST与SOAP的应用与实现

Web服务:REST与SOAP的应用与实现

1. Web服务概述

Web服务是一项令人兴奋的技术,相较于传统应用架构,它具有诸多优势。借助Web服务,我们能够构建出色的混搭应用(mashups),以几年前难以想象的方式连接不同应用。

在编写企业软件时,Web服务之所以重要,是因为“Web服务”这一术语具有一定误导性。使用和实现Web服务并不局限于Web环境,它仅使用标准Web技术,其底层协议正是现代企业基础设施中实现面向服务架构(SOA)所必需的。

目前,主要有两种不同的架构可供选择:表述性状态转移(REST)和简单对象访问协议(SOAP)。尽管互联网上关于哪种架构更优存在诸多争论,但我们应采取更务实的方法,根据实际需求选择,因为Ruby和Rails对SOAP和REST都提供了出色的支持。

2. 发布REST资源

2.1 问题描述

我们希望将公司的部分应用作为REST服务公开,因为REST服务所需的基础设施开销极小,任何具备HTTP库访问权限的客户端都能使用。此外,如果需要,还能快速为其添加HTML用户界面。接下来,我们将学习如何使用Rails框架构建此类服务。

2.2 解决方案

假设公司拥有一个短信网关,但其接口较为复杂,因此我们决定在其背后隐藏一个REST接口。该服务不仅能发送短信,还会将短信存储在数据库中,同时提供读取消息的端点,但不允许更新或删除消息。

构建该服务可分为以下几个步骤:
1. 设计资源、表示和URI :在编写任何RESTful代码之前,我们需要设计资源、其表示形式以及对应的URI。

(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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