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基于排队论的Web服务社区最优服务数设置
  • ISSN号:1000-9787
  • 期刊名称:《传感器与微系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61462056,61462051,71161015,81360230); 云南省重点基金资助项目(2013FA013,2013FA032,2014FA028,2014FB133)
中文摘要:

Web服务社区是将功能类似的Web服务集中到一起为用户提供服务,当大量用户同时访问社区时,会出现排队现象。用户在社区中排队时会占用一部分资源,从而会产生一部分额外的成本。为此研究了如何设置最优的服务数使得这部分的额外成本最小。给出Web服务社区的定义,将在服务社区中排队的问题映射成排队论问题,确定排队模型为M/M/n。计算在稳定状态时用户的排队长度,得出在社区中排队的用户数量。结合Web服务社区中的成本因素确定成本函数,结合经济学中的边际分析法求出最佳的服务数。实验表明:该方法可以有效地找出最优的服务数,且效率较高。

英文摘要:

Web service community collect similar Web services to provide services to users. There will be queuing phenomenon when a large number of users access to the community at the same time. Users will take up a portion of the resources when they are queuing in the community,so that a portion of the extra cost will be generated,aiming at this problem,study how to set up the optimal service number,so that the extra cost of this part is minimum. Give the definition of Web service community,and the problem of queuing in the service community is mapped into the problem of queuing theory,the queuing model is M / M / n. Calculate the queue length of users in steady state,and get the number of queuing users in the community. The cost function is determined by the cost factor in the Web service community. The optimal service number is obtained by the marginal analysis method in economics. Experiments show that the method can effectively find the optimal number of services,and the efficiency of the method is relatively high.

同期刊论文项目
期刊论文 30 会议论文 15 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《传感器与微系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
  • 主编:吴亚林
  • 地址:哈尔滨市南岗区一曼街29号四十九所
  • 邮编:150001
  • 邮箱:st_chinasensor@126.com
  • 电话:0451-82510965
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1537/TN
  • 邮发代号:14-203
  • 获奖情况:
  • 获全国优秀科技期刊三等奖,获1996年度黑龙江省科技期刊评比,优秀科技期刊壹等奖,获《CAJ-CD》执行优秀奖,获信息产业部2001-2002年度电子科技期刊规范化奖,获信息产业部2003-2004年度优秀电子科技期刊奖,获信息产业部2005-2006年度优秀电子科技期刊奖,获工业和信息化部2007-2008年度电子精品科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:10819