题目：支持QoS的语义Web服务匹配方法研究

Web服务匹配是指服务请求者利用某一方法在不同的web服务中查找其需要的服务的过程。由于传统的基于关键字的web服务匹配方法和基于OWL-S的web服务匹配方法均存在查全率和查准率低等问题，此外，目前大多数服务匹配方法的研究，只关注服务匹配过程中功能属性的匹配，并没有考虑服务质量(Qulity of Service)等其它非功能属性的匹配，同时存在没有对服务匹配信息进行全局优化的问题。针对以上问题，论文主要从web服务的QoS本体模型、支持QoS的语义web服务匹配框架和具有全局匹配信息优化的web服务匹配方法等这三个方面进行研究，以改进语义web服务匹配过程。
第一，提出了支持QoS的语义web服务匹配框架。提出三层的web匹配匹配模式，首先进行基于功能属性的服务匹配，得到一个候选服务集；然后对服务进行基于语义的web服务匹配，得到进一步精确的候选服务集；最后再根据服务请求者QoS请求，如果是精确型QoS请求，选择基于改进粒子群算法的语义web服务匹配；如果是模糊型QoS请求，选择基于模糊粒子群算法的语义web服务匹配方法，最终获得满足用户需求的服务。提出的基于语义的web服务匹配方法，此方法利用用户反馈的信息作为属性权重，并把本体词汇分为数值型和区间型以及给出了语义相似度计算方法。

第二，建立了web服务的QoS本体模型。针对web服务中较少考虑QoS信息的缺点，在前人研究的基础上，对QoS信息进行扩展，建立了QoS本体模型，并对各个QoS属性进行定义，从而为语义web服务的匹配工作奠定了基础。
第三，根据服务请求者提出的精确型QoS请求，提出了一个基于改进粒子群算法的语义web服务匹配方法。针对标准粒子群算法中仍存在未成熟收敛和Pareto集分布不均等缺点，从基于阈值的粒子比较准则、新的拥挤距离函数和变异算子三个方面，对标准粒子群进行改进，提出了改进粒子群算法，并把改进粒子群算法融入到web服务匹配方法中。
第四，根据服务请求者提出的模糊型QoS请求，提出了一个基于模糊粒子群算法的语义web服务匹配方法。该算法把模糊理论融入到粒子群算法中，将由局部最优粒子和全局最优粒子影响其周围粒子的前进方向改进为由多个局部最优粒子和一个全局最优粒子影响其周围粒子的前进方向和速度。同时，还引入了增量惯性因子，改进了粒子群算法的收敛性；最后把模糊粒子群算法运用到web服务匹配方法中。

最后，进行试验验证。基于语义的web服务匹配的算法从该算法的查全率、查准率方面进行验证；基于改进粒子群算法的语义web服务匹配方法和基于模糊粒子群算法的语义web服务匹配方法，从算法的收敛性、寻优性和稳定性等方面进行比较，验证了本文所做工作的有效性。