Informations
Directeur de thèse :
Année de début :
Fin 2012
Université :
Université Constantine 2
Soutenance
Date de soutenance :
25 Mai 2016
Membres de Jury :
Salim Chikhi
Allaoua Chaoui
Djamel Benmerzoug
Smaine Mazouzi
Yacine Lafifi
Aurélie Hurault
Manuscrit
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Détails
Titre :
Utilisation des méthodes d’optimisation pour trouver une meilleure solution de composition de services Web

Résumé :

Les services Web fournissent une nouvelle manière de développer des applications conformes aux besoins de l'Internet en vue de rendre le Web plus dynamique. Un des concepts intéressants qu'ore la technologie de service Web, c'est la possibilité de créer un nouveau service Web à valeur ajoutée par composition de services Web existants. Par ailleurs, l'augmentation considérable du nombre de services sur la toile complique de plus en plus la composition de ces services. Ces services peuvent avoir différents paramètres fonctionnels et non fonctionnels. Ces paramètres sont utilisés pour déterminer les services qui appartiendront à la composition dite optimale. La sélection des bons services à composer pour avoir la meilleure composition est vue comme un challenge. L'objectif de notre thèse est d'utiliser des différentes méthodes d'optimisation an de trouver la meilleure composition. Pour ce faire, nous proposons deux variantes des deux algorithmes : l'algorithme quantique inspiré de la recherche coucou (Quantum Inspired Cuckoo Search Algorithm : QICSA) et de l'algorithme inspiré de chauves-souris (Bat Inspired Algorithm : BIA), an de concevoir une meilleure composition de services Web en utilisant la qualité de services(QoS) comme un unique critère d'optimisation. Cependant, comme les services Web sont caractérisés par des descriptions fonctionnelles et non fonctionnelles, il parait naturel de traiter le problème de la composition comme une tâche d'optimisation multi-objectif. A cet eet, nous proposons une approche de composition de services Web basée sur l'utilisation d'un algorithme quantique inspiré de la recherche coucou multi-objectif (MO-QICSA). Nous proposons également une deuxième approche multi-objectif en développant une extension multi objectif de l'algorithme inspiré des chauves-souris (MO-BIA). Les services Web en général sont définis par une multitude de paramètres d'entrées et de sorties. Pour ce faire, nous proposons l'utilisation des deux algorithmes proposés (MOQICSA et MO-BIA) pour traiter le problème de la composition des services Web ayant plusieurs paramètres d'entrées et de sorties. Pour illustrer et valider nos approches proposées, nous les avons testés sur un problème test communément utilisé dans la littérature. En eet, nous avons mis en place un prototype d'un système et on a appliqué nos approches sur une étude de cas d'un traducteur de texte. Les résultats obtenus en expérimentations sont très satisfaisants et montrent l'efficacité des approches proposées ainsi ils encouragent les futurs travaux dans cette piste de recherche.


Mots clés :
Services Web Composition de services Web Optimisation Combinatoire Méta-heuristiques Optimisation Multi Objectif


Abstract:

Web services provide a new way for developing applications that conform to the Internet needs in order to make the Web more dynamic. One of the interesting concepts offered by the Web services technology is the ability to create a new value-added Web service by composing existing ones. Moreover, the considerable increase of the Web services number increasingly complicated the composition of these services. The Web services may have different functional (inputs / outputs) and nonfunctional (QoS) parameters. These parameters are used to determine the services that belong to the so-called optimal composition. The selection of the good services to compose for the best composition is seen as a challenge. Our thesis is turned in this context. Our goal is to use different optimization methods to find the optimal composition of Web services. For this, we develop two variants of the two algorithms: quantum inspired cuckoo search algorithm (QICSA) and bat inspired algorithm (BIA) to design the best Web services composition using the QoS as unique optimization criteria. However, for the reason that Web services are characterized by functional and nonfunctional descriptions, it seems natural to treat the composition problem as a multi-objective optimization task. To this end, we propose a Web service composition approach using a multi-objective quantum inspired cuckoo search algorithm (MO-QICSA). We also propose a second multi-objective approach by developing a multi-objective extension of the bat-inspired algorithm (MO-BIA). Web services are generally defined by a multitude of inputs and outputs parameters. For that reason, we propose the use of the two proposed algorithms (MO-QICSA and MO-BIA) to address the composition problem with services having multiple input and output parameters. To illustrate and validate our proposed approaches, we have tested them on a problem test commonly used in the literature. Indeed, we have implemented a prototype system and we have applied our approach to a text translator case study. The obtained results are very satisfactory and the experiments show the effectiveness of the proposed approaches and encourage further work in this line of research.


Keywords:
Web Services Web Services Composition Combinatorial Optimization Metaheuristics Multi Objective Optimization