Définition des services Web

Table des matières

Remerciements
Résumé
Sommaire
Table des figures
Liste des tableaux
Liste des Algorithmes
Liste des abréviations et des sigles
1 Introduction générale
1.1 Contexte
1.2 Objectifs et problématiques
1.3 Contributions
1.4 Organisation du rapport
Partie I : Etat de l’art 
2 Technologies des services Web
2.1 Introduction
2.2 Définition des services Web
2.3 Les types des services Web
2.4 Les paramètres de Qualité des Services Web
2.5 Architecture en couches des services Web
2.5.1 Couche de transport des services
2.5.2 Couche de communication des services
2.5.3 Couche de description des services
2.5.4 Couche de découverte des Services
2.5.5 Couche de composition des services
2.5.5.1 Modèle comportemental du processus de la composition
2.5.5.2 Langage BPEL
2.5.6 Couche de qualité de services
2.5.6.1 L’extension des langages de description des services par la QoS
2.5.6.2 Utilisation des contrats de QoS
2.6 La composition et les services web composites
2.6.1 Nature de la composition des services
2.6.1.1 Statique vs. dynamique
2.6.1.2 Manuelle vs. semi-automatique ou automatique
2.6.2 Techniques de composition des services web
2.6.2.1 Composition à base de Planification en intelligence artificielle
2.6.2.2 Composition à base de workflow
2.6.3 Cycle de vie d’une composition
2.7 Conclusion
3 La sélection des services Web dans une composition à base de QoS
3.1 Introduction
3.2 Exemple représentatif du problème QoSWSC
3.3 Analyse et définition du problème QoSWSC
3.3.1 Modélisation multi-objectif vs. mono-objectif
3.3.2 Stratégie de sélection locale vs globale
3.3.3 Complexité du problème QoSWSC
3.3.4 Formulation du problème QoSWSC
3.4 Défis du problème QoSWSC
3.4.1 La scalabilité
3.4.2 Le passage du workflow au plan d’exécution
3.4.3 Les fonctions d’agrégation
3.4.4 Définition des poids d’attributs QoS
3.5 État de l’art des travaux sur le problème QoSWSC
3.5.1 Approches exactes
3.5.2 Approches heuristiques (approximatives)
3.5.3 Approches méta-heuristiques
3.5.4 Approches basées sur les techniques de bases de données
3.6 Synthèse
3.7 Conclusion
4 La sélection des services Web basée sur les méta-heuristiques
4.1 Introduction
4.2 Principe et classification des méta-heuristiques
4.2.1 Les méta-heuristiques à base de solution unique
4.2.2 Les méta-heuristiques à base de population de solutions
4.2.2.1 Les algorithmes évolutionnaires
4.2.2.2 Les algorithmes basés sur l’intelligence par essaim
4.2.3 Les méta-heuristiques hybrides
4.3 État de l’art des méta-heuristiques appliquées au problème QoSWSC
4.4 Synthèse
4.5 Conclusion
5 La sélection des Services Web basée sur les techniques orientées bases de données
5.1 Introduction
5.2 Concepts de bases et définitions
5.2.1 Exemple introductif
5.2.2 Le concept Skyline
5.2.3 Concept de Top-k dominating
5.3 Etat de l’art
5.3.1 Travaux sur Skyline et Top-k dominating
5.3.2 Travaux sur la sélection des services web utilisant Skyline et/ou Top-k dominating
5.4 Synthèse
5.5 Conclusion
Partie II : Contributions 
6 Approches proposées
6.1 Introduction
6.2 La sélection locale des services web basée sur les techniques orientées bases de données
6.2.1 Exemple illustratif
6.2.2 Proposition 1 : La séléction des Top-k Services basée sur la dominance floue
6.2.2.1 Formalisation du problème
a) Normalisation des paramètres QoS
b) Fuzzification de la relation de Pareto dominance
6.2.2.2 Algorithme de Top-k services basé sur la dominance floue
6.2.3 Proposition 2 : la sélection des services Skyline basée sur la dominance floue
6.2.3.1 Skyline vs. α-dominated-Skyline d’une classe de services
6.2.3.2 Algorithme de calcul des services Skyline α-DSkyS
6.3 La sélection des services web basée sur les méta-heuristiques
6.3.1 Motivations
6.3.2 Formalisation du problème
6.3.2.1 Composition abstraite vs. concrète
6.3.2.2 Les propriétés QoS d’une composition
6.3.2.3 Les contraintes de qualité globales
6.3.2.4 La fonction objectif
6.3.3 Proposition 1 : Adaptation de la métaheuristique SOMA au problème QoSWSC
6.3.3.1 L’algorithme QoS-SOMA
a) Initialisation
b) Création du vecteur de perturbation
c) La création de la séquence des sauts et la construction
des solutions d’essais
d) Mise à jour de la population
e) Itération
f) Migration
6.3.3.2 Exemple illustratif
6.3.4 Proposition 2 : Optimisation locale de l’algorithme QoS-SOMA par la dominance floue
6.3.5 Proposition 3 : La sélection des services web basée sur la recherche Tabou et calcul
6.3.5.1 La phase 1 : la sélection locale
6.3.5.2 La Phase 2 : l’optimisation globale par la recherche Tabou
6.4 Conclusion
7 Implémentation et expérimentations
7.1 Introduction
7.2 Présentation du système de sélection des services web : SoS-QoS
7.2.1 Module de sélection locale (M1)
7.2.2 Module de sélection globale (M2)
7.3 Implémentation du système SoS-QoS
7.4 Corpus utilisés
7.4.1 Base de test 1 : La base réelle ’QWSDataset’
7.4.2 Base de test 2 : La base synthétique
7.5 Expérimentations
7.5.1 Performances de l’approche de sélection locale des Top-k services
7.5.1.1 Simulation 1 : en variant ε and λ
7.5.1.2 Simulation 2 : en variant d and n
7.5.2 Performances des approches de sélection globale
7.5.2.1 Comparaison de QoS-SOMA avec FQoS-SOMA
7.5.2.2 Comparaison de QoS-SOMA, FQoS-SOMA avec PSO
7.5.2.3 Comparaison de QoS-SkyTabou avec QoS-Tabou
7.6 Conclusion
8 Conclusion et perspectives
8.1 Synthèse
8.2 Perspectives
Liste des publications
Bibliographie