论文研究-基于Petri网的挖掘WS-CDL编排并行性的方法.pdf

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挖掘WS-CDL(Web services choreography description language)编排中的并行性,使其中的交互任务尽量并行执行,是缩短业务过程执行时间,提高业务过程效率的重要手段。现有针对WS-CDL编排的研究主要是集中在编排的可实现性方面,没有关注编排并行性方面。使用Petri网对WS-CDL编排模型进行建模,从分析交互变迁相关性的角度提出一种方法,挖掘Petri网中可并行的交互变迁,并重构Petri网模型,从而通过编排并行度的提高使得编排效率得到提升。
1752· 计算机应用研究 第34卷 b)第3部分在堆栈压入{/ choreography)( choreography)标的库所,库所名格式为:前缀下标。需要注意的是.每个变迁 签用于循环条件的判定。 理论上应该生成两个库所,但如果前后两个变迁存在交互依赖 c)第5部分使用压栈、出栈操作匹配操作符并读取〈 inter-(下文将会提及)刈可使变迁进行融合,否则将会产生tau变迁 ClIone〉〈/ Inileracliorl)标签的内容,把操作符和〈 InlleraclIor〉(不作任何操作)进行扩所之问的连接。 〈/ Interaction)标签信息按照出栈顺序存入队列qene中,从而 b) control_ sequenceFlow(T,Ps)用于生成顷序块Petr网内 得到存储 WS-CDL编排信息的队列。 的控制流关系,并确保变迁间的关系满足顺序关系。 d)函数 createpetriNct( queue)用于把存储编排信息的队列 c)同理 create choiceplace(T)、 control choiceflow(T, queue转换成Peti网。 Pp)、 create_parallel Place(7p)以及 control_parallelFlow(T,Pp) 算法1详细流程如图2所示。 类似于b) 算法2消息队列建模。给定一个消息队列(由消息发送 d) dependenceJudge(Sp,C,P)用于判断各个块的子Per 事件和操仵符组成) queue,输出对应的 Petri网。 网之间是否需要tau变迁进行相连,从而连接子 Petri网产生 算法名: crele pelriNe 整的 Petri网编排。 输入: queue[n]。 算法2详细流程如图3所示。 输出:Pe 廾始 1. fo WS-CD标签集 顺序结构 3. if( output Queue==( sequence>) 栈结构匹配标签集 3. I while( output Queue ==(/sequence)) 列存储块结构 析 de queue() 队 7-A_+B_+M,生成变江集7 列 选择结构 Per网 「调用算法2 end//( while) 3.2调用函数 create_sequeneePlace(T),生成顺序结构的库 构 所集 结末 并发结构 3.3调用函数 controlsequence Flow(Ts,B),生成控制流关图2算法1详细流程 图3算法2详细流程 系Fs 3.4 triNet=Sp=Ps, Ts,Fs 1.3例子 4. if( output Queue = 使用1.2节提出的算法1对附件1所示的WS-CDL编排 4.1 while(out Queue ==(/choice)) 进行编排,得到的 Petri网如图4所示。 B_+M,生成变迁集 end//( while cus_Sales_order sales Manufacture_ partsorder 4.2调用函数 create choiceplace(Tc),生成顺序结构的库所 集P ctor_ Paint manufacture_ Factory 4.3调用函数 control choiceflow(Te,Pe),生成控制流关系F bodv Part parIs 4.4 choice PelriNel =Cp=i Pe, Te, Fe H 5. if( output Queue == parallel)) 5. 1 while( output Queue ==(/ T=A+B_+M,生成库所集TP; paint_matalin matalic-_Assemble-XK 5.2调用函数 create tau Transition(Tp)生成tau变迁集Tau; int Non Metalic nonMatallic Assemble 5.3T,=T,∪Tau nonmatallic finish 54调用函数 create_parallelplate(),生成并发结构的库 所集Pp; semble WheelAssemble assemble bodv assemble 5.5调用酉数 control_parallelFlow(p,Pp),生成控制流关 wheelassemble body Assemble 系F 5. 6 ParallelPetriNet=Pp=Pp, Tp, Fp; wheelAssemble_Factory_compelete 6调用函数 dependencejudge(Sp,CP,P)函数,判断是否需要产 图4 WS-CDL的Pel网 生1au变迁进行连接; 需要说明的是:a)图4中cus是对 customer的简称;b)最 7. P=PSUPCUPP 上层方框所示的是顺序块 Petri网;c)中间方框所示的是紧接 T=TSUTCU TP 着顺序块的选择块屮嵌套顺序块Peti网;d)最下层方框所示 F=FSU FCUFP 8.调用函数 gen token,生成标志M= gen token(P); 的是紧接着选择块的顺序块Peri网;e)第一个顺序块与选择 9. PetriNet=P, T'; F,M 块之间没有生成tau变迁,因为 factory_Paint_ body Part变迁的 接收者与选择块中的发送者交集为 paint,为交互依赖关系(依 在算法2中,所调用函数的解释和定义如下: 赖关系在第3章给出),它们的连接不产生tau变迁;f)选择块 a) create_sequence Place(7s)用于生成顺序块 petri网库所与它之后的顺序块因为是交互依赖关系,所以也没产生Mu变 集,即根据顺序块內变迁消息发送时的事件,生成与变迁对应迁进行连接。 第6期 陈凤强,等:基于 Petri网的挖掘 WS-CDL编排并行性的方法 1753 若i∈1+1=b,m。∈M,m∈[…, 2迹等价 m1a;1,,mb,∈M,mb∈[mb,m1。m,…],那么 WS-CDL包含标签块和顺序控制流两种基本元素。该套其中.m 2.1WS-CDL编排的会话集 L. t wscdl)表示由wcdl定义的会话集。条件a)用于确保 关系以及交互单元。共编排标签层的语法见定义5。 在顺序块中消息发送序列;条件b)用于确保在选择块中消息 定义5 WS-CDL。 WS-CDL编排层是一个四元组元红发送的序列;条件c)用于确保选择块中消息发送的序列;条件 wcl=(B,F,N,M),其中:a)是标签块的集合;b)F是标签d)用于确保相邻块中的消息发送序列。 块顺序控制流的集合;c)N是标签块嵌套关系的集合;d)M是 附件1描述的是汽年订购生产过程,其过程场景是:首先 所有消息的集合。 customer向 sales发送订单信息(消息为 order1);然后 定义6标签块。它特指( sequence)、( choice)与( aral- sales向 manufacturer发送零件订购消息(消息为 partsordet l)标签块,是一个四元组b=(B,l,Nm,l),其中 qgat2);接下来 manufacturer向 laclory发送零件消息(消息为 a)B是标签块的集合,因为标签块有嵌套结构,若当前标patm);再接下来 factory向pant发送车身部件进行喷 签块中没有嵌套结构,B=必; 漆消息(消息为 bodypart-m);之后 paint进行选择向me b)/是交互单元的集合,表小该标签块中进行交互的单元;li或者 non Metallic发送喷漆消息(消息为 metallic hoice1和 c)NnCN表小标签块内的嵌套关系 nonmetallic22);接着 metallic或 etallic向 assemble发 d)L= sequence, choice, parallels,l∈L标志当前标签块的送完成消息(消息为 linish3);之后 :semble向 body As 标签值 emle发送组装车体消息(消息为 bodv Assemble 再 定叉7标签块顺序控制流。它表示标签块之间的控制之后 assemble向 wheelasseuble发送车轮组裝消息(消息为 流关系。其中: wheelAssemble eouenge d2);最后 wheelAssemble向 factory发送完 a)B={b1,h2,…,b 成组装消息(消息为 complete equence 4)e b)F={b。×b,…, 6xh}且a,b,m,n∈N+,a,b,m 附件1,WS-CDL定义的过程编排包含了两个会话,分别是: ≤ a)order, partsorder, parts, bodypart, metallic, finish, body- 定义8标签块嵌套关系。它表示标签块之间的嵌套关 Assemble, wheelAssemble, complete 系。其中 b)order, partsorder, parts, bodypart, nonmetallic, finish a)B={b1,b2,…,bn; bodyAssemble, wheelAssemble, completed mbn}且a,b,m,n∈ a,b,m, 2.2编码Petr网的会话集 bmb。表示b嵌套在ha块内。 使用Peti网对 WS-CDL编排进行建模,必须回答的个 定义9交互单元集合。它表示当前标签块内父互单元,关键核心间题:本文建模的Pei网模型是保持了WSCD 是一个四元组I=(IT,B,Fi)。其中: )I7表示交互单元,是一个二元组I=(p,m1nmn); 的语义不变,即会话集相同。在本文所提的转换方法中,建模 产生的Pe网模型和Ws-CDL模型间满足迹等价,即C(WS- b)P表示交互单元的参与者; c)m0m∈M,mmn是交换的消息,seoN(mm)eP表CDL)=C( code cd(wel)。其中,C( WS-CDL)表示由WS CDL生的会话集,C( code cd(wscd))表示由建模产生的Pe 小消息的发送者,ree(m,m)∈P表小消息的接收者;下标 中,∈L表示当前消息属于的标签块,n∈N表示当前标签m网模型的所有可能执行产生的会话集 建模产生的Per网每次执行都将产生一个会话。这个会 在所有标签块中的排序; numEN表示当前交互单元在标签话对应P网中的变迁发生序列,并由这些变迁名中对应的 块内的排序,排序按从小到大顺序排列; d)B是标签块内嵌套的标签块集合; 消息组成,具体参见定义11 定义11Ptr网的会话。给定一个 WS-CDL编排和对其 e)Fm表示标签块内交互单元问控制流关系和交互单元 与标签块的控制流关系。 建模产牛的Petn网∑=(P,T;F,M),会话a=m1m2…mn∈ 定义10wscd的会话。给定一个wsrd=(B,F,N,M), C(∑),当且仅当σ∈M“,且在Peri网中存在一个对应的变迁 会话U=m1mm1nmC(wel),当且仅当a∈M,满发生序列y=42…x,满足以下条件 足以下条件 a)对于任意i∈[1…n],t1∈T; a)对于nume[1…n],a,b=[1…n],若i∈l,l= sequence b)彐M1,M2,…,Mn-1,Mn∈R(M),使得M[t1>M1,M1 且a>b,,m2m.mnEM,那么m1。<mna.b [2>M2,…,Mn-1tn>Mn,且t∈T,t在Mn下均不能发生点 b)对于mum=[1…n],a,b∈[1…n],若i∈l,l= choice火; a<.b,,m1m∈M,那么(mnn)or(m2,) c)会话中的m2对应变迁发生序列y中的1。 c)对于mume[1…n],a,b∈[1…n],若i∈l,l= parallel 为了计算Pemi网的会话,可以以R(M)作为顶点集,以标 且a<.b,,m1nm∈M,那么(m1n<m,nb)or(m1b<志之间的直接可达关系为弧集,以产生直接可达关系的变迁作 为弧上的标号,构成一个有向图。这种有向图通常称为Peri d)对于n∈1…mn],a,b∈[1…m.;mum∈[1…"n,,j∈网的可达标志图。以图4所示的Per网为例,其构造出的可 L1 达标志图如5所示 ·1754· 计算机应用研究 第34卷 cus sales order ales manufacturer partsorde 式化基础和分析技术,WSCD定义编排无法完成的任务,在迹 manufacturer_ Factory_ part 笭价前提下完成转换后的Pemi网分析技术能够回答这个问题。 factory Paint body Part 在第1章中提出了WS-CDL与Peti网之间转换的方法。 在第2章中通过迹等价的方法验证转换的行为等价。如果 paint_Matalic_matalic paint_ Non Matalic-nonmatalic 个过程编排是不高效的,那么就存在不高效的地方,需婁将其 matalic Assemble finish nonMatalic Assemble finish 找出来,即可以找到扎串行部分转换为并行部分的片段。 定义12rec()表示交互活动T的消息接收者,scnd(t) 表示交互活动T的消息发送者。t表示交互活动 assemble Wheelassemble ble Factory_comp 定义13T是一个交互活动集,1,l2∈T,假设t1在t2之 间执行 图5Pen网的可达标志图 a)若re(1)∩send(l2)≠⑧,那么t2交互依赖于l1,记为 图5所示可达标志图中包含的变迁发生序列共有两个,分 别是: b)若send(t1)∩rec(t2)≠,那么t2反交互依赖于t1,记 a)eus__sales_order, sales_ Manufacturer_-partsorder, manufac- 为t1Ct2 turer_Factory_parts, factory_Paint- bodyl'art, paint_Matalic_mata c)若rec(t1)∩rec(t2)≠⑧,那么t2接收依赖于t1,记为 lic, matalic_Assemble_finish, assemble_Body Assemble_body As 1C"t2 semble, assemble WheelAssemble wheelAssemble assemble 定义14T是个交互活动集,,t2∈T,如果1能够决定 WheelAssemble wheelAssemble b)cus_ Sales_orlr, sales Manufacturer- partsorder. manu-能否被执行,那么2选择依赖于,为1C"t2。若t1,42,… facturer_Factory_parts, factory_ Paint_body Part, paint_ Non Matalic ∈T,且1C2,1C CLn,那么存在并且只存在一个交 niorunatalic. uonMalalic Assemble finish. assemble bodv Assem- 互活动:∈{m2,n3,…,an}必须被执行 ble_body Assemble, assemble_WheelAssemble_ wheel Assemble 如果t1只能决定t2能杳被执行,那么一个虚拟的交互活 assemble wheelAssemble wheelassemble 动Ⅵ会产生并且l1C"t2andt1C 上述两个变迁发牛序列产生的会话共有两个,分别是 定叉15交互依賴,反交互依赖以及接收依賴统称为参 a)order, partsorder, parts, body Part, matalic, finish, boo 与者依赖,记为t1C"l2。参与者依赖与选择依颧统称为依赖 Assemble, wheelAssemble, complete 定义16关系图。它是一个三元组DG=(T,D,R),T是 b)order, partsorder, parts, body Part, nonmatalic, finish 交互活动集且T≠;DT×T是关系弧集;R:D→{C,C,C' body Assemble, wheelAssemble, complete C"}是关系图的映射函数 需要说明的是,由于该案例没有产生ta变迁,所以可达 定义17关系弧集。T是交互活动集且T≠⑧。R、T× 标志图的变迁序列与会话数量上是一致的。实际上,当有tau T是一个二元关系,表示顺序关系。R={(41,l2)|1在l2前执 变迁时,可达标志图的数量可能会比会话的数量多,即会存在行,(12);t,E7。R三7×7是一个二元关系,表示选 附件14给出了WCD定义的编排文件,文件编排标签7实。 两个甚至多个可达标志图的变迁序列表达同一个会话。 择关 1(t1,t2)1t1决定2是否执行,(t1≠t2);t1,t2 块屮包含了三块内容,按连接顺序来看,分别是顺序块S1、选 定义18 PetriNet={P,T;F,M}是一个过程编排。若s= 择块C1和顺序块S2。需要说明的是,在选择中又嵌套了两{P,T;F},且.P=P,s,TT,FF,那么={P,T;F是该 个顺序块C1S3和C1S 过程编排的过程编排片段。 综上可知,附件1所示WSCD过程编排的会话集与图4 定义19过程编排交互原则。 PetriNet=P,T;F,M}是 所示Peti网的会话集相同。 个过程编排,T是交互活动集且T≠⑧。需要淸足以下两个 条件中的一个,相邻的交互活动t1、2才能进行连接 3并行性挖掘 a)rec(t1)∩send(t2)≠,它们是交互依赖关系; b)send(t1)∩send(t2)≠,拥有同一个消息发送者 作为一个基丁ⅹⅦI.的描述性规范言,WS-CDI.本身缺 要改善过程编排的效率,需要关注的过程编排片段定位在 乏优化机制,无法确保 WS-CDL编排中所描述交互的髙效性, 进而影响系统后期部署实现的效率。所以,需要对WSD编执行转换为并发执行。需要注意的是:a)依赖关系越少,并发 排中交互的并行性进行挖掘。1966年, Bernstein针对两个独性越高;b)过程编排需满足过程编排交互原则 立程序提出了可并行执行的充分条件。两个程序之间存在依 编排效率的改进是这一节的重点,下面将会给出效率改进 赖关系表示它们之间不能够并行执行。它们之间的依赖关系的算法。具体而言,效率改进算法将包括三个部分a)依赖关 越少,并发性越高。 系分析;)依赖图构造;c)编排重构。具体详见算法3。 3.1编排效率的改进 算法3编排效率改进。给定一个过程编排 PetriNet= 在将 WS-CDL编排转换为Peti网之后.一个重要的问题P,T;F,M},输出改进后的过程片段 PetriNet_impro={P,T: 需要去解决:Pem网定义的编排是否是高效率的? WS-CDL木F,M} 身缺乏优化机制,同时 WS-CDL不身也缺乏形式化基础,无法 算法名: Efficiency_Improvement 确保WS-CDL编排中所描述交互的高效性。但 Petri网具有形 输入: Petrine=P,T:F,M}。 第6期 陈凤强,等:基于 Petri网的挖掘 WS-CDL编排并行性的方法 1755· 输出: PctriNet_impro={P,T;F,M;。 g Assemble body Assemble Assemble wheela3semble 1.分析Heti丶et中所有的顺序单元,排除有选择依赖关系的单 oody Assemble wheelasseinble 元,找到导致不效率的顺序块片段s 2. for each i∈s.Tdo WheelAssemble_Factory_compelete 分析t得到s.T顺序依赖关系R,; 分析5.7得到send(;),rec(t2), for each I;=.T; end/(for 3.调用算法4 constructing DG(x.T, I send(41)},{re(t2):,R); Assemble_ Body Assemble Assemble wheclasscmbl 分析依赖图1G得到好结构的 body assemble wheelassemble 调用算法5 reconstructing_petriNet( PetriNet={P,T;F,M},s,s') 在算法3中,所调用的函数和步骤的详细解释如下 →②口心 a)第一部分得到过程编排 PetriNet={P,T;F,M|中导致 tau WheelAsscmble_ Factory_compclcto 不效率的顺序单元片段; 图6 Petri网重构 b)第二部分对片段中的变迁分析其依赖关系; 在算法3中,所调用的函数和步骤的详细解释如下,其中 c)第三部分调用算法4得到依赖关系图; a)部分得到交互活动间的交互依赖关系; d)第四部分调用算法5得到車构的Peti网 b)部分得到交互活动间的反交互依赖关系; )部分得到交互活动间的接收依赖关系 3.2构造依赖图及 Petri网重构 d)部分得到交互依顿关系图。 在过程编排中,存在许多的交互活动1,它们中有一些能 算法5Ptri网重构 够并行地执行,一些不能并行执行。这些交互活动是否能够并 算法名: Reconstructing petriNet 行地执行决定于它们是否存在依赖关系。所以,需要分析它们 输入:过程编排 PetriNet={P,T;F,M},过程编排片段s, 之间的依赖关系 重构的过程编排片段s′ 算法4构造依赖图 输出:把、′替换为之后的过程编排 Petrinet={P,T;F,M:。 算法名: Constr 输入:5.T,send(t2)} )|,H I P, T; F:; s'=(P, T: F /片段交互活动集、参与者集以及顾序关系 分析s,把可以并发的顺序单元替换为并发单丌,形成 2. PetriNet P= PetriNet P-s.PUs.P: 输出:DG=(T,D,R)。 3. PetriNel. T= PelriNel T-s. TUs. T T;n=|s.T;D=C;R=② PetriNet=iP, T; FM 3.3例子 if(t;,t;)∈R2then 使用3._1中提到的算法3对过程编排重新构造,得到效 率提升后的etri网编排。以1.3节中提到的例子來说明,在 ree(t1)∩send(t2)≠ 0 then //交互依赖关系 (1)该例子的最下层方框中的顺序块中,通过算法会被认定为是不 效率的顺序单元片段。通过算法4发现这个顺序片段没有任 D=D∪(1,); 何依赖关系,也就是说,这个顺序片段是可以被挖掘的,之后通 R=RU{(42,4),C; 过算法5去重新构造这个片段,结果如图4所示 o the 在图4中,可以看到编排任务“ Assemble_ Body Assemble //得到反交互依賴关系 (2) body assemble”与编排任务“ Assemble_ Wheelassemble D=DU{(1;,1)}: whelΔ semble”并行执行了。在Peti网中,为了保证输入/输 =R∪{(t1,t),C 出的一致性,加入了两个tau变迁元素来构造一个并行结构, 保证输入是一个托肯,输出也是一个托肯。 if rec(t1)∩rec(2)≠ 2 then 得到接收依赖关系 4结束语 D=DU{(t2,) R=R∪|(t,), 本文将WS-CDL与 Petri网进行有机结合,提出了一种基 于 Petri网的挖WS-CDL编排并行性的方法,通过 Petri网特 有的形式化分析技术,用于帮助业务人员和人员对过程编 (T,D,R); 得到依赖图 排效率的改进。其主要工作如下 主张基于Pet网对 WS-CDL编排进行建模,从而将基 通过算法4,交互活动集的依賴图能够很容易地构造出于ⅹML的描述性规范语言,从不易理解、繁琐的文本形式进行 来。分析当前构造出来的依赖图,是否没有可以并发的交互活直观、可视化表达,既可以方便业务人员间的沟通和交流,又可 动;否则,调用算法5重构Pem网。图6所小就是重构之后的以凭借Pet网具有的形式语义、严格的数学基础、分析技术和 Peri网 工具,为过程编排的并行性挖掘分析提供形式(下转第1761页) 第6期 张文元,等:基于 Lucene的地名数据库快速检索系统 1761 盘古中文分词工具,通过搜集9万条地名词汇来扩充盘古词 Language Processing, 2003, 8(1): 29-48. 典,有效提高了地名分词的准确率,并在解决未登录词和歧义[5]宋度,蔡东风,张柱平,等一科基于字词联合解码的中文分词方 法J].软件学报,2009,20(9):2366-2375 词识别难题方面有所改进。利用基于数据分块的多线程并行 [6]张栴山,邓知龙,车万翔,等.統计与词典相结合的领域自适应中 处理和内存索引缩短了创建倒排索引的时间。开发的也名检 文分词[J],中文信息学报,2012,26(2):8-12, 索系统可以实现海量地名数据的灵活高效裣索,査询响应时间[ηˉ管建和,甘剑啐,基于 Lucene全文检索引擎的应月硏究与实现 不到1s;改进的相似度评分规则使得地名搜索结果的排序显示 [J].计算机工程与设计,2007,28(2):489-491 更加合理。结合基于 ArcGis Server的地图可视化动态标注展8吴青,夏红霞,赵产挥,等,甚子 Lucene全文检索引擎的应用与改 武汉理 大学学 08, 报,200 示,地名搜索服务更加人性化,能够满足公众的日常检索需求。[9]陈德权.CI地名搜索系统的关键技术设计与实现[J]。测绘与 然而,地名检索在准确性和排序方面仍有改进空间:a)采 空间池理信息,2013,36(8):58-60 用基于问典匹配的分冋算法,其分词效果与词典容量相关,今[10]黄昌宁,赵海.中文分词十年回顾[J。中文信息学报,2007,21 后可进一步丰富和完善地名等专有名词词典;b)可以考虑将 某些高频地名词汇以规则或人工的方法形成地名领域的特征 [1]朱巧明.中文信息处理技术教程[M].北京:清华大学出版社 2005:1-291 词,在分词和排序时考虑这些特征词并赋予不同权重,使检[12]T吧H,ChPm, Andrew g, et nl. A conditional random 索结果更具有针对性;c)可以借鉴基于字标注方法在发现未登 field word seymnenler for SIGHAN bakeoff 2005[ C//Prme of the 41h 录词方面的优势,釆用宇词联合解码的统计分词方法来提高中 SIGHAN Workshop on Chinese Laniguage Pror: essing. 2005: 168-171 分分词性能;d)在检索结果排序方面,今后可尝试采用基于[13]义天鹏,陈启安基于 Lucene的中文分析器分词性能比较研究 支持向量机(SVM)的排序学习方法,通过样本的学习和训练来 [J].计算机工程,2012,38(22):279-282 [ 14] SIGHAN. Second international Chinese word segmentation bakeoff da- 构建更加合理的地名排序模型。由于 Lucene只是一个开发工 ta[ EB/OL].[2016-04-15]. hIlp: //sighan. (s. uchicago. edu/ 具包,在开发搜索引擎系统时还需要考虑各类AP西数的调用 hakeof2005/ 和结果获取,要想更加快捷方便地利用 Lucene的优势,也可以[15]李敏,黄凯。一个多线程全文检索系统的构建J」.长江大学学 考虑使用具有高并发、高效率的企业级开源搜索引擎系统Solr21。 报:自然科学版,2010,7(3):552-54,756 [I6]郑榕增,林世平.基于 的中文倒排索引技术的研究[J] 参考文献 计算机技术与发展,2010,20(3):80-83 [L刘海珍,姬炜,李志刚,等.国家地名数据库管理系统的设计与实[17]任树怀.Luee搜索算法剖析及优化研究[J]·图书馆杂志 现[J].中国地名,2010(9):58-59 2014,33(12):17-23. [2] Hirsch L, Hirsch R, Sacedi M. Evolving Lucene search queries for L18」 Elastic. 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Automated choreography repair[M]// Fundamen- c)结合伯恩斯坦程序并行性挖掘理论,提出基于 WS-CDL tal Approaches to Software Engineering. Berlin: Springer, 2016 编排并行性挖掘的允分条件并给岀编排并行性挖掘的算法。 [9 Bultan T, Fu Xiang. Specification of realizable service conversations 本文关注WS-CDL编排可行性挖掘。下步的L作将重 using collaboration diagrams[J.. Service Oriented Computing and 点关注过程编排的分析,具体包括以下两个方面:a)基于编排 Applications, 2008, 2( 1): 27-39 产生的Pem网,投影合成每个参与组织的对应的局部角色契0 ascal P, Salaun C. Checking the realizability of BPMN2. 0 chore 约;b)在同步通信和异步通信模型下,使用Peti网的相关分析 graphies[C]//Proc of ACM Symposium on Applied Computing. 技术和工具,对Ws-CDL进行可实现性分。 [11 Zaha J M, Barros A, Dumas M, et aL. Let's dance: a language for 参考文献: service behavior modeling[ C ] //Proc of Confederated International [1http://www.w3.olg/leb/ol Conference on the Move To Meaningful Internet Systems: Coopis [2]http://www.is.pkueducn/-fmows/cdl_cn/leb/olj Doa, Gada, and Odbase. 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2019-07-22
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