【摘 要】
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物联网旨在实现万物互联,提供无处不在的服务,支撑着智慧城市、智能家居、工业控制等领域。海量物联网数据接入和分布式服务提供是其广泛应用的核心技术。针对物联网海量设备差异化、通信协议多样化、数据格式私有化、服务提供组合化等导致了物联网数据接入复杂度高、服务组合提供难度大的问题,本文聚焦于异构物联网数据的快速接入和多域物联网服务组合提供方法,设计并实现了物联网平台数据接入和服务提供系统。针对海量异构设备
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物联网旨在实现万物互联,提供无处不在的服务,支撑着智慧城市、智能家居、工业控制等领域。海量物联网数据接入和分布式服务提供是其广泛应用的核心技术。针对物联网海量设备差异化、通信协议多样化、数据格式私有化、服务提供组合化等导致了物联网数据接入复杂度高、服务组合提供难度大的问题,本文聚焦于异构物联网数据的快速接入和多域物联网服务组合提供方法,设计并实现了物联网平台数据接入和服务提供系统。针对海量异构设备数据表征方式不统一、特定场景和设备的资源描述和信息表达不一致的问题,提出了一种基于本体的物联网资源描述方法,设计了从属性、状态、功能、接口、安全等五个方面表征物联网数据的资源模型,实现了异构设备资源的准确和通用描述。针对物联网服务提供方式多样化,无法为应用开发提供一致性视图的问题,提出了基于GraphQL的物联网资源服务化方法,设计了基于设备模型的服务调用接口,使物联网服务具备了服务平台无关性、集成度高、按需提供的优点,支撑了物联网服务的组合。实验表明,本方案相比于采用一对一适配和SDK接入方案的时间开销分别降低了59.09%和32.43%,降低了多源数据接入的复杂性,提升了物联网服务的能力。针对物联网服务类别多样和数量增加,无法提供保证QoS的复杂组合服务需求,研究了基于多种群遗传算法的物联网服务提供方法。针对用户的非功能需求,综合考虑服务成本、响应时间、可用性、地理距离、信誉度等QoS属性,提出了一种基于QoS的物联网服务提供质量模型,根据用户对非功能属性的偏好,建立目标函数,通过求解,寻找出最优的组合服务;针对服务组合时间约束问题,提出了改进多种群遗传算法（Improved Multiple Population Genetic Algorithm,IMPGA）的服务组合方法,通过改进标准多种群遗传算法（Standard Multiple Population Genetic Algorithm,SMPGA）的移民操作,进一步降低SMPGA进入局部最优解的概率,提高了种群的收敛速度。基于上述方法,设计了包含复杂工作流和多种非功能需求的物联网服务组合案例,实验表明,本文提出的IMPGA方案相较于SMPGA和Y-MPGA提出的方案平均收敛效率分别提升了30.61%和35.49%,提升了物联网服务提供的质量。基于所提出的方法,设计并实现了物联网数据接入和服务提供系统,并集成到微物联共享开放平台。所研发的系统将物联网数据接入工作量降低了20%,根据用户需求提供了复杂的物联网组合服务,实现了物联网资源的共享,验证了所提出方法的可行性,已应用于“智慧楼宇”、“智慧园区”、“智能制造”等项目。
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