服务组合是Web服务领域中一个重要的研究课题，它关注如何将多个原子服务组合成一个复杂的业务流程，以提供更高质量的服务。随着服务质量（Quality of Service，QoS）和粒度多样性的服务数量不断增加，如何选择最优的服务组合方案变得极具挑战性。本文探讨了具有QoS感知的多粒度服务组合问题，并提出了一种解决方案。
在服务组合的背景下，QoS感知意味着在选择服务时不仅要考虑服务的功能，还要考虑性能、可靠性、响应时间等非功能特性。QoS属性对于用户选择合适的服务至关重要。而多粒度服务组合则涉及到服务可以具有不同级别的抽象度，例如，粒度较细的服务可能包含更具体的子任务，而粒度较粗的服务则提供更高级别的功能封装。
文章首先定义了行为签名模型，该模型旨在捕捉服务的可观测行为。行为签名模型是理解和验证服务组合计划的关键。在服务组合计划中，可能会遇到需要替换现有服务以获得更好质量服务的情况。为了达到这一目的，新的服务组合计划应当保持与原服务相同的可观测行为，以确保服务对用户保持一致。这需要替换服务或一组服务，可以是更细或更粗的粒度，同时保证服务质量的提升。
文章提出了一个行为提取算法，用于从服务组合计划中获取行为签名模型。此外，还提出了一种方法来确定两个服务组合计划在行为上是否等效。如果两个服务组合计划符合相同的行为签名模型，则它们被认为是编排等效的。
本文的主要贡献如下：
1. 定义了一个行为签名模型，用于描述服务组合中服务的可观测行为。
2. 提出了一个行为提取算法，从服务组合计划中获取该行为签名模型。
3. 提出了编排等效性的概念和确定方法，以判断不同的服务组合计划是否在行为上是一致的。
4. 描述了原型实现，该实现集成了上述提出的所有算法，以支持自动化、符合行为的QoS感知服务组合。
文章中的关键词包括服务组合、自动化、行为一致性、粒度和QoS。研究者们通过上述方法，可以更有效地处理在多粒度和多QoS的服务环境中，服务组合的复杂性和挑战性。
通过这些方法和算法，研究者希望达到以下目标：
- 自动化地从一系列候选服务中选出最优组合。
- 确保新产生的服务组合计划不仅在功能上，而且在性能等QoS方面满足用户的需求。
- 在不影响用户感知的前提下，优化或替换服务组合中的某些部分，以提高整体服务质量。
文章最后简要描述了实现这些算法的原型系统，这是对提出概念的实际应用和验证。通过原型实现，研究者可以展示所提算法在实际应用中的可行性和有效性。
以上内容展示了服务组合领域中的高阶研究，涉及到了服务的自动化组合、QoS管理和多粒度抽象等复杂的概念。这项研究对于提升服务组合技术的自动化和质量具有重要意义，并对面向服务的架构（Service-Oriented Architecture, SOA）的应用和开发提供了有力的技术支持。
