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隨著企業(yè)信息化的普及和現(xiàn)代服務(wù)產(chǎn)業(yè)的興起, 一成不變的業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)無法使倉儲物流企業(yè)適應(yīng)業(yè)務(wù)流程具有重復(fù)性、復(fù)雜性、靈活性、多變性等特點(diǎn)的倉儲物流業(yè), 也無法使其滿足客戶“需要什么”, 倉儲就“提供什么”的要求。

面對客戶提出的個性化需求, 首先要對其進(jìn)行形式化的描述和表達(dá), 確定每個需求所屬的任務(wù), 并建立需求和任務(wù)與服務(wù)的映射關(guān)系, 根據(jù)需求和任務(wù)發(fā)現(xiàn)可用的候選服務(wù), 根據(jù)一定的規(guī)則和約束選擇服務(wù)。通過分析倉儲物流中心的業(yè)務(wù)可以發(fā)現(xiàn), 倉儲中心的任務(wù)分為面向客戶的任務(wù), 例如入庫, 出庫, 運(yùn)輸, 裝卸等和內(nèi)部管理任務(wù), 例如記賬, 調(diào)撥, 盤點(diǎn)等?？蛻籼岢龅膫€性化需求只是針對面向客戶的任務(wù), 而且客戶可以自由的選擇此倉儲物流中心提供的其中的一個或幾個任務(wù), 即任務(wù)需求個性化。同時針對選擇的每個任務(wù)提出在任務(wù)完成過程中需要滿足的功能約束, 即過程需求個性化。

具體到服務(wù)模型上, 客戶提出的個性化需求會包括功能約束和服務(wù)質(zhì)量Qo S約束, 倉儲中心需要根據(jù)客戶表達(dá)的需求分離出這兩種約束, 并進(jìn)行形式化描述。根據(jù)形式化的功能約束查找相應(yīng)符合條件的服務(wù), 得到候選服務(wù)集。同時根據(jù)形式化的Qo S約束在候選服務(wù)集中選擇出最能滿足Qo S約束的服務(wù), 形成選定服務(wù)集。對選定的服務(wù)進(jìn)行服務(wù)組合, 形成可執(zhí)行的服務(wù)模型, 從而使客戶的個性化需求在運(yùn)行過程中得到滿足。

客戶個性化需求模型中涉及到倉儲物流領(lǐng)域的各種術(shù)語, 明確兩個術(shù)語之間的相似程度, 從而度量相關(guān)服務(wù)與我們所需服務(wù)的相似程度, 我們首先需要構(gòu)建倉儲物流領(lǐng)域的個性化需求主題樹。

本文采用自頂向下的方法構(gòu)建這種概念層次體系, 先將每個任務(wù)可能出現(xiàn)個性化需求的屬性列出來, 然后再分別針對每個屬性列出常見的需求值。如圖2, 入庫任務(wù)可能涉及到個性化需求的屬性有貨物類別, 貨物價值等等, 而根據(jù)以往歷史數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)針對每個屬性列出客戶提出的常見的需求值或此屬性全部取值。

圖2 入庫任務(wù)主題樹  下載原圖

構(gòu)建好倉儲物流領(lǐng)域的個性化需求主題樹后, 則要定義基于此主題樹計(jì)算概念相似度的方法, 本文計(jì)算概念相似度采用文獻(xiàn)提出的方法:, 其中, n是術(shù)語t1和t2在主題樹層次中所具有的最大深度, θá是權(quán)重, 可簡單的取取值定義如下, 

例如, 。

客戶的各種個性化需求都是針對倉儲中心的任務(wù)提出的, 因而定義個性化需求的描述模式為一個二元組Requirement:=<Task, Constraint>, 其中Task是此個性化需求對應(yīng)的倉儲中心的任務(wù), 對于功能性需求來說, Constraint是一個三元組Constraint:=<Attribute, Value, Weight>, 其中Attribute是屬性名稱, Value是屬性值, Weight是此約束的權(quán)重, 權(quán)重的取值范圍為[0, 1]。客戶除了會提出與倉儲物流領(lǐng)域任務(wù)相關(guān)的功能性需求外, 還會提出一些服務(wù)質(zhì)量的約束, 比如對于服務(wù)客戶更看重的是其完整性還是安全性。對于非功能性需求來說, Constraint是一個二元組Constraint:=<P, W>, 其中P代表質(zhì)量參數(shù), 如可用性, 可靠性等, W代表權(quán)值。每一個質(zhì)量參數(shù)對應(yīng)著一個權(quán)值, 客戶根據(jù)自身情況給出相應(yīng)的質(zhì)量參數(shù)的權(quán)值, 用來表達(dá)該參數(shù)對于客戶的重要性。

在面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)中, Web服務(wù)描述被認(rèn)為是服務(wù)提供者和請求者的一種約定。因而將服務(wù)描述模型定義為WS:=<G, F>, 其中G為服務(wù)功能描述, F為非功能描述即服務(wù)質(zhì)量描述。客戶個性化需求提出的服務(wù)的功能約束, 要滿足客戶要求則要進(jìn)行功能約束的匹配;在選定的候選服務(wù)集中可以根據(jù)非功能約束即服務(wù)質(zhì)量選擇一個特定的服務(wù), 從而此服務(wù)既滿足客戶的功能性需求同時滿足非功能性約束。

以上個性化需求模型中我們已經(jīng)針對每個任務(wù)提取出客戶對于此任務(wù)的一系列約束, 首先根據(jù)任務(wù)關(guān)鍵字進(jìn)行關(guān)鍵字搜索, 對服務(wù)注冊信息進(jìn)行關(guān)鍵詞的精確匹配來發(fā)現(xiàn)可以完成此任務(wù)的服務(wù), 然后從已經(jīng)進(jìn)行了任務(wù)匹配的服務(wù)中發(fā)現(xiàn)符合功能性約束的候選服務(wù)。抽象客戶的功能性約束為向量R={ (a1, v1, w1) , (a2, v2, w2) , …., (ai, vi, wi) , …..}, ai代表屬性名, vi代表屬性值, wi代表約束的權(quán)值。對于服務(wù)描述模型中功能性描述則可以抽象為向量G={t1, t2……, tj, ……}, tj代表一系列特征值。在WSDL中, 基本功能描述采用元素<serviee Name>和<text Deseription>分別定義Web服務(wù)名稱和文本描述, 對元素<serviee Name>和<text Deseription>中的內(nèi)容進(jìn)行抽取, 得到描述性信息, 接著采用分詞軟件對基本描述進(jìn)行特征項(xiàng)提取;或者倉儲物流中心在實(shí)現(xiàn)服務(wù)構(gòu)件時統(tǒng)一的按照某種格式進(jìn)行服務(wù)文本描述, 這樣只要抽取出WSDL中的<text Deseription>元素, 同樣按照某種格式進(jìn)行分割就可以得到一系列的特征值。設(shè)定一個閾值ε, 通過判定是否大于閾值來選擇服務(wù)。如果相似度大于閾值, 則認(rèn)為該Web服務(wù)滿足用戶的需求, 加入到候選服務(wù)集。假設(shè)針對某一任務(wù)的功能需求約束有m項(xiàng), 某一服務(wù)的特征值有n項(xiàng), 則定義相似函數(shù)為, 其中sim (aá, t?) 和sim (bá, t) ?皆可利用基于主題樹的概念相似度計(jì)算方法計(jì)算出來。

算法描述:

Step1.得到客戶的個性化需求, 按照以上定義的需求描述方法, 形式化的描述客戶的個性化需求。

Step2.利用任務(wù)關(guān)鍵字查詢, 查找此任務(wù)的相關(guān)服務(wù)。

Step3.對利用任務(wù)關(guān)鍵字查找出的服務(wù)進(jìn)行特征值提取, 并向量化特征值, 同時向量化個性化需求。

Step4.設(shè)定閾值ε, 利用以上定義的相似度函數(shù), 計(jì)算服務(wù)相似度, 將大于閾值的服務(wù)記錄到候選服務(wù)集中。

假設(shè)客戶的個性化需求為Requirement:=<入庫, { (貨物價值, 高, 1) , (堆放方式, 貨架存放, 1) , (保管方式, 密封, 0.8) }>, 利用任務(wù)關(guān)鍵字入庫進(jìn)行查詢, 查找得出入庫任務(wù)的相關(guān)服務(wù)5個, 編號為sá, s?, s?, s??s?, 其特征值如下表:

向量化客戶功能約束倉儲, R={ (貨物價值, 高, 1) , (堆放方式, 貨架存放, 1) , (保管方式, 密封, 0.8) }, 向量化特征值, 例如S1:G={貨物類別, 水產(chǎn), 溫度, 冷凍, 包裝方式, 袋裝}。計(jì)算服務(wù)相似度, S1:Sim (R, G) =2.1;S2:Sim (R, G) =2.35;S3:Sim (R, G) =2.74;S4:Sim (R, G) =2.28;S5:Sim (R, G) =2.71。設(shè)定閾值ε=2.5, 則候選服務(wù)集中有服務(wù)s3, s5。

通過數(shù)據(jù)模擬可以發(fā)現(xiàn), 此算法還是可以很好的將符合功能性約束條件的服務(wù)篩選出來, 而且符合程度也可以體現(xiàn)在最后的相似度值上, 這樣, 如果客戶只要求最好的達(dá)到功能性約束要求, 而未提出有關(guān)服務(wù)質(zhì)量的約束, 則候選服務(wù)集中相似度值最大的服務(wù)即為選定服務(wù)。

客戶在要求倉儲中心提供的服務(wù)滿足其功能性需求的同時, 還會提出相關(guān)的服務(wù)質(zhì)量的約束。根據(jù)以上服務(wù)描述模型WS:=<G, F>, F為非功能描述即服務(wù)質(zhì)量描述。本文采用的服務(wù)選擇模型是對文獻(xiàn)的算法模型進(jìn)行的改進(jìn), 假設(shè)候選服務(wù)集中存在n個符合功能性需求的web服務(wù), 每一個服務(wù)都具有m個質(zhì)量參數(shù)q1, q2, ……, qm, 每個參數(shù)對應(yīng)一個權(quán)值。有些服務(wù)質(zhì)量參數(shù), 例如吞吐量、可靠性等, 它們的值越大說明服務(wù)質(zhì)量越好, 我們稱之為正向參數(shù);而對于另外一些參數(shù)如響應(yīng)時間等, 它們的值越小代表服務(wù)質(zhì)量越好, 我們稱之為反向參數(shù)。設(shè)max是Qo S的參數(shù)的最大值。通過用max減去每個反向參數(shù), 將反向參數(shù)轉(zhuǎn)化為正向參數(shù)。

由于不同的服務(wù)參數(shù), 其取值范圍很是不同的, 我們通過每個參數(shù)值都除以候選服務(wù)集中所有服務(wù)在該參數(shù)上的平均值, 來降低某個參數(shù)值特別大對最后服務(wù)質(zhì)量的計(jì)算精確性產(chǎn)生影響。因此定義服務(wù)質(zhì)量度量函數(shù)為

其中q1, q2, ql為正向參數(shù), ql+1, ql+2, ……qm為反向參數(shù), wi為qi的權(quán)值。是候選服務(wù)集中所有服務(wù)在質(zhì)量參數(shù)i和質(zhì)量參數(shù)j上的平均值。

根據(jù)以上定義的服務(wù)質(zhì)量度量函數(shù)計(jì)算候選服務(wù)集中所有服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量, 選取服務(wù)質(zhì)量度量函數(shù)值最大的服務(wù)為最終完成此任務(wù)的服務(wù), 從而完成了服務(wù)選擇。

本文以倉儲物流中心為應(yīng)用背景, 建立支持個性化服務(wù)匹配的倉儲物流中心系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖, 如圖3所示:

圖3 倉儲物流中心系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖  下載原圖

構(gòu)建構(gòu)件庫首先要獲取構(gòu)件。將倉儲物流中心能夠提供的服務(wù)構(gòu)件全部存儲在服務(wù)層的構(gòu)件庫中, 并封裝為服務(wù)。管理層是支撐整個框架正常運(yùn)行最為關(guān)鍵的部分, 包括服務(wù)組合、服務(wù)選擇、服務(wù)發(fā)現(xiàn)和服務(wù)注冊四大功能。服務(wù)發(fā)現(xiàn)根據(jù)約束條件發(fā)現(xiàn)服務(wù)加入到候選服務(wù)集, 服務(wù)選擇在候選服務(wù)集中根據(jù)約束選定服務(wù), 構(gòu)成選定服務(wù)集。應(yīng)用層中將選定的服務(wù)通過組合和編排成一個業(yè)務(wù)流程, 從而作為單獨(dú)的應(yīng)用程序而使用, 最后在表示層各客戶通過倉儲物流中心企業(yè)門戶調(diào)用相應(yīng)業(yè)務(wù)流程, 進(jìn)而調(diào)用相應(yīng)的服務(wù)。

本文分析了倉儲物流中心的業(yè)務(wù), 建立了個性化需求的形式化描述模型, 提出了倉儲物流領(lǐng)域個性化需求主題樹的構(gòu)建方法及基于主題樹的概念相似度計(jì)算方法, 定義了需求與服務(wù)的相似函數(shù), 提出了基于功能性需求約束的個性化服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法并進(jìn)行了數(shù)據(jù)驗(yàn)證, 然后研究了對于滿足功能約束的服務(wù)如何根據(jù)非功能約束進(jìn)行篩選, 即基于服務(wù)質(zhì)量的個性化服務(wù)選擇方法, 最后設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了支持個性化服務(wù)匹配的倉儲物流系統(tǒng)。

本文作者創(chuàng)新點(diǎn):本文針對倉儲物流業(yè)務(wù), 提出了可以滿足客戶個性化需求的服務(wù)匹配方法, 將普通的服務(wù)發(fā)現(xiàn)和服務(wù)選擇算法應(yīng)用到倉儲物流個性化服務(wù)領(lǐng)域, 并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了相關(guān)的倉儲物流系統(tǒng), 提高倉儲物流中心的服務(wù)能力和客戶的滿意度。