Kết hợp khai phá dữ liệu và phương pháp hình thức cho bài toán tổ hợp và kiểm chứng dịch vụ web (tt)

Phát biểu vấn đề 1.2 Luận án này nêu lên bài toán cần phải giải quyết là phát triển một phương pháp kết hợp giữa việc sử dụng phương pháp hình thức với kỹ thuật khai phá dữ liệu để giải

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

Bối cảnh nghiên cứu

1.1

Tái sử dụng thành phần được xem là phương pháp phát triển nhanh phần mềm

có nhiều ưu điểm và được sử dụng rộng rãi Kiến trúc hướng dịch vụ (SOA) là

kiến trúc phần mềm giúp xây dựng các hệ thống CNTT thông qua các thành

phần được đóng gói dưới dạng các dịch vụ Do vậy, có thể nói phương pháp phát triển phần mềm dựa trên tái sử dụng được áp dụng trong SOA Dịch vụ Web là dịch vụ mà chúng hoạt động và giao tiếp thông qua môi trường mạng,

sử dụng các giao thức Web Một dịch vụ Web cung cấp hoàn chỉnh một chức năng nào đó Tuy nhiên, một dịch vụ đơn lẻ khó có thể đáp ứng được các yêu

cầu người dùng Do đó, tổ hợp dịch vụ Web (Web Services Composition –

WSC) là một vấn đề hết sức quan trọng của SOA Ngoài các ràng buộc về chức

năng, người dùng còn quan tâm đến các ràng buộc về chất lượng dịch vụ (Quality of Service – QoS) và thứ tự kết hợp giữa các dịch vụ, gọi là ràng buộc quan hệ thời gian

Bài toán tổ hợp nói chung và tổ hợp dịch vụ Web nói riêng là bài toán có độ phức tạp hàm mũ, làm bùng nổ không gian trạng thái tổ hợp, điều này đặc biệt nghiêm trọng khi kích thước các kho dữ liệu tăng lên Để giảm độ phức tạp tính toán, chúng ta cần sàng lọc dịch vụ ứng viên ở mỗi bước tổ hợp bằng các kỹ

thuật khai phá dữ liệu như gom cụm dữ liệu Ngoài ra, để tổ hợp thỏa các loại ràng buộc khác nhau thì phương pháp hình thức, mà cụ thể là kiểm tra mô hình

cần được áp dụng, do các phương pháp truyền thống như lập kế hoạch không thể kiểm tra các ràng buộc này

Phát biểu vấn đề

1.2

Luận án này nêu lên bài toán cần phải giải quyết là phát triển một phương pháp kết hợp giữa việc sử dụng phương pháp hình thức với kỹ thuật khai phá dữ liệu

để giải quyết bài toán tổ hợp và kiểm chứng kết quả tổ hợp các dịch vụ Web

Câu hỏi nghiên cứu

1.3

Để thực hiện nghiên cứu này, luận án phải giải quyết và trả lời các câu hỏi sau:

[RQ1] Đã có một khung thức hay công cụ tổng quát cho việc tổ hợp thành

phần phần mềm nói chung và tổ hợp dịch vụ Web nói riêng hay chưa? Khung thức phải bao hàm các bước: đặc tả thành phần, tổ hợp đáp ứng các loại ràng buộc khác nhau và làm việc tốt với các kho thành phần quy mô lớn

[RQ2] Làm sao để đặc tả hình thức cho dịch vụ Web? Việc đặc tả hình thức

giúp cho quá trình tổ hợp được thực hiện bằng phương pháp kiểm tra

mô hình Đồng thời đặc tả hình thức giúp đảm bảo tính đúng và đầy đủ khi áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu để truy xuất dịch vụ

[RQ3] Tổ hợp được xem là bài toán NP-hard và sẽ làm bùng nổ không gian

trạng thái Vậy làm cách nào để kiểm soát vấn đề bùng nổ không gian trạng thái nhưng vẫn đảm bảo tính đúng và đầy đủ của kết quả tổ hợp?

Mục tiêu nghiên cứu

1.4

Mục tiêu của luận án là giải quyết ba câu hỏi nghiên cứu đã đề ra, cụ thể là: [OB1] Đưa ra một khung thức tổng quát cho việc tổ hợp các thành phần phần

mềm nói chung và tổ hợp dịch vụ Web nói riêng

[OB2] Đưa ra phương pháp đặc tả hình thức cho dịch vụ Web và xây dựng mô

hình cho thư viện dịch vụ Đặc tả này phải phù hợp với kỹ thuật kiểm tra mô hình nhưng có thể biến đổi để áp dụng được trong khai phá dữ liệu

[OB3] Kiểm soát vấn đề bùng nổ không gian trạng thái của bài toán tổ hợp Để

đạt mục tiêu này, chúng ta phải kết hợp phương pháp gom cụm dữ liệu

và áp dụng tìm kiếm heuristic trong quá trình tổ hợp

Những đóng góp chính của nghiên cứu

1.5

Các đóng góp chính của luận án được tóm tắt như sau:

i Luận án đề xuất một khung thức tổng quát cho bài toán tổ hợp và tái sử dụng thành phần phần mềm nói chung và dịch vụ Web nói riêng một cách tự động Các công bố liên quan đến đóng góp này là [CT4], [CT6] và [CT10]

ii Luận án đề xuất cách đặc tả hình thức cho dịch vụ Web và mô hình hóa thư

viện dịch vụ dưới dạng mô hình LTS4WS Do đó, việc tổ hợp và kiểm chứng

được thực hiện theo phương pháp kiểm tra mô hình Đóng góp này được trình bày trong [CT5], [CT7]

iii Luận án đưa ra giải pháp kiểm soát vấn đề bùng nổ không gian trạng thái của bài toán tổ hợp bằng cách áp dụng phương pháp tìm kiếm heuristic và lập chỉ mục dựa trên bit Các công trình liên quan gồm [CT1], [CT7], [CT9], [CT12]

iv Luận án đưa ra phương pháp gom cụm các dịch vụ Web dựa trên luận lý nhằm hỗ trợ truy xuất đúng các dịch vụ cần cho quá trình tổ hợp Đóng góp này được trình bày trong các công trình [CT2], [CT3], [CT11]

v Cuối cùng, luận án cũng đã xây dựng công cụ hoàn chỉnh tên là WSCOVER cho việc tổ hợp và kiểm chứng dịch vụ Web tự động Công bố liên quan đến công cụ WSCOVER là [CT8], [CT10]

Bố cục của luận án

1.6

Luận án được chia thành 8 chương

Chương 1 trình bày về bối cảnh nghiên cứu, đặt vấn đề, câu hỏi nghiên cứu,

mục tiêu nghiên cứu, những đóng góp chính, cũng như bố của luận án

Chương 2 trình bày tổng quan về tình hình nghiên cứu và các kiến thức nền

tảng làm tiền đề cho các công việc trong luận án

Chương 3 trình bày về khung thức tổng quát cho bài toán tổ hợp các thành

phần phần mềm một cách tự động

Chương 4 trình bày về phương pháp tổ hợp và kiểm chứng việc tổ hợp dịch vụ

Web bằng phương pháp kiểm tra mô hình thông qua việc đặc tả hình thức cho

dịch vụ và mô hình hóa thư viện dịch vụ dưới dạng một mô hình LTS4WS

Chương 5 trình bày về các phương pháp kiểm soát vấn đề bùng nổ không gian

trạng thái của bài toán tổ hợp, gồm có phương pháp tìm kiếm dựa trên heuristic

và kỹ thuật lập chỉ mục dựa trên bit nhị phân

Chương 6 trình bày về phương pháp gom cụm dịch vụ Web dựa trên luận lý

Chương này cũng đưa ra cách tính độ tương tự giữa các dịch vụ dựa trên độ

tương tự giữa các biểu thức luận lý và phương pháp gom cụm kiểm soát chất lượng

Chương 7 trình bày về công cụ WSCOVER Đây là công cụ hiện thực hóa tất

cả các lý thuyết đã được trình bày trong luận án

Chương 8 trình bày kết luận và các định hướng nghiên cứu mở rộng của luận

án

CHƯƠNG 2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG

Tình hình nghiên cứu

2.1

Tổ hợp các dịch vụ Web

2.1.1

Rostami đã phân các phương pháp tổ hợp dịch vụ Web ra thành bốn nhóm sau:

Phương pháp tổ hợp tĩnh thủ công: W Dong và cộng sự sử dụng lưu đồ công việc để tổ hợp dịch vụ Web Hamadi và Benatallah đề xuất cấu trúc đại số dựa trên Petri Net và việc tổ hợp được thực hiện trên Petri Net

Phương pháp tổ hợp tĩnh bán tự động: R Wang và cộng sự trình bày cơ chế đề

xuất dịch vụ cho từng tác vụ L A Cotfas và cộng sự đưa ra cách tiếp cận phân đoạn, chia nhỏ yêu cầu tổ hợp và chọn dịch vụ cho từng tác vụ sau khi phân chia

Phương pháp tổ hợp tĩnh tự động: PORSCE II là khung thức tổ hợp dịch vụ

Web tự động sử dụng kỹ thuật lập kế hoạch M AllamehAmiri và cộng sự đã

đề xuất cách tiếp cận tổ hợp dịch vụ Web tự động bằng cách áp dụng giải thuật

di truyền

Phương pháp tổ hợp tự động và thực hiện động lúc chạy: T H Tan và cộng sự

đề xuất cách khôi phục và tổ hợp dịch vụ Web động dựa trên lược đồ các cách

tổ hợp được mô tả bằng ngôn ngữ BPEL A K Tripathy và cộng sự đề xuất

phương pháp gom cụm và lựa chọn dịch vụ Web để tổ hợp động dựa trên đồ thị tác vụ

Kiểm chứng việc tổ hợp dịch vụ Web

2.1.2

Kiểm chứng yêu cầu chức năng: H Foster và cộng sự kiểm chứng tổ hợp dịch

vụ dựa trên mô hình LTS Y Qian và cộng sự chuyển tổ hợp dịch vụ thành

dạng automat thời gian và sử dụng công cụ UPPAAL để kiểm tra

Kiểm chứng yêu cầu phi chức năng: S Koizumi và K Koyama đã kiểm tra thuộc tính thời gian bằng mô hình Timed Petri Net C K Fung và cộng sự đề

xuất mô hình theo dõi thông điệp để kiểm tra các thuộc tính QoS của tổ hợp

Kiểm chứng kết hợp: H Xiao và cộng sự kiểm chứng tổ hợp dựa trên việc mô

phỏng các thuộc tính phi chức năng của dịch vụ M Chen và cộng sự thực hiện kiểm chứng dựa trên mô hình LTS và dùng LTL để biểu diễn các yêu cầu

Nhận xét về các nghiên cứu hiện có

2.1.3

– Chưa có nghiên cứu nào thực hiện việc tổ hợp và kiểm chứng cùng lúc – Việc kiểm chứng được thực hiện từ các lược đồ tổ hợp sẳn có và khó tích hợp kiểm chứng các loại ràng buộc khác nhau

– Các nghiên cứu chưa đưa ra dạng đặc tả tổng quát, phù hợp cho dịch vụ Web mà sử dụng các dạng trung gian sẳn có như BPEL, LTS, …

– Các nghiên cứu chỉ nêu phương pháp xử lý cho từng vấn đề cụ thể mà chưa

có sự kết hợp để tạo thành một nghiên cứu toàn diện, tổng thể

– Các nghiên cứu chưa giải quyết vấn đề bùng nổ trạng thái của bài toán tổ hợp cũng như áp dụng tổ hợp đối với các kho dịch vụ có kích thước lớn

Kiến thức nền tảng

2.2

Các phương pháp hình thức

2.2.1

Các phương pháp hình thức là các phương pháp được sử dụng cho việc đặc tả

và kiểm chứng hay kiểm tra (verifying) các hệ thống

Đặc tả hình thức là một đặc tả được biểu diễn bằng một ngôn ngữ hình thức,

với bộ từ vựng, cú pháp và ngữ nghĩa được định nghĩa dựa trên các khái niệm toán học như lý thuyết tập hợp, luận lý toán học và đại số

Kiểm tra hình thức là quá trình kiểm tra xem thiết kế của một hệ thống có thoả

mãn một số ràng buộc trên các thuộc tính của hệ thống hay không Kiểm tra

hình thức được chia làm hai nhánh chính là kiểm tra mô hình và chứng minh định lý

Kiểm tra mô hình là kỹ thuật kiểm tra xem thuộc tính mong muốn có thỏa trên

mô hình của hệ thống hay không Điều kiện cần kiểm tra có thể được đặc tả bởi

các luận lý thời gian như luận lý thời gian tuyến tính (LTL)

Chứng minh định lý là quá trình tìm ra một chứng minh khẳng định rằng một

thuộc tính được suy luận ra từ tập tiên đề (thông qua tập các luật suy diễn)

Khai phá dữ liệu

2.2.2

Giới thiệu về khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu là một phần của quá trình khám phá tri thức, nhằm mục đích

trích xuất các thông tin từ một tập dữ liệu lớn và chuyển chúng thành các cấu

trúc có thể hiểu được cho mục đích sử dụng sau này Khai phá dữ liệu bao gồm

các vấn đề như phân loại dữ liệu, gom cụm dữ liệu và khai phá luật kết hợp

Trong đó, gom cụm dữ liệu được sử dụng rộng rãi, nhất là trong lĩnh vực Big

Data

Giới thiệu về phân tích gom cụm dữ liệu

Phân tích gom cụm (hay gọi đơn giản là gom cụm) là một kỹ thuật phân tích,

thăm dò dữ liệu nhằm phân loại các đối tượng dữ liệu thành các nhóm, hay các

cụm, và khám phá ra các kiến thức tiềm ẩn từ các cụm này

Các phương pháp gom cụm dữ liệu

– Phương pháp gom cụm theo cách phân hoạch gồm các phương pháp là

k-means và k-medoids với các giải thuật như PAM, CLARA

– Phương pháp gom cụm theo cách phân cấp có hai cách tiếp cận là từ dưới

lên và từ trên xuống với các giải thuật HAC, CURE, ROCK, Chameleon

– Phương pháp gom cụm dựa trên mật độ gồm các giải thuật tiêu biểu như

DBSCAN, DENCLUE

– Các phương pháp khác: gom cụm dựa trên lưới, dựa trên mô hình, dựa trên

mạng nơ ron nhân tạo, dựa trên giải thuật tiến hóa và gom cụm mờ

Tìm kiếm dựa trên heuristic

2.2.3

Giới thiệu về tìm kiếm dựa trên heuristic và giải thuật A*

Heuristic trong bài toán tìm kiếm là sự ước lượng chi phí còn lại từ trạng thái

hiện hành đến trạng thái đích Chi phí này được dùng để đánh giá và lựa chọn

trạng thái triển vọng để chuyển đến trong số các trạng thái có thể chuyển tiếp

Tổng chi phí của một giải pháp mà nó đi qua trạng thái u sẽ là:

Giải thuật tìm kiếm heuristic nổi bật nhất là giải thuật A* Để đánh giá kết quả

tìm kiếm, A* sử dụng hàm tính chi phí như trong công thức (2.1)

Một số ứng dụng của tìm kiếm heuristic

- Bài toán lập kế hoạch

- Kiểm tra hệ thống tự động (Automated System Verification)

Các bài toán lập kế hoạch có thể được giải quyết thông qua bài toán kiểm tra

mô hình Giả sử chúng ta cần lập kế hoạch thỏa mãn điều kiện g, kết quả của việc lập kế hoạch này sẽ là một phản ví dụ khi thực hiện kiểm tra mô hình trên

hệ thống với thuộc tính cần kiểm tra được biểu diễn dưới dạng biểu thức LTL là

f=G(¬g)

CHƯƠNG 3 KHUNG THỨC TỔNG QUÁT TỔ HỢP THÀNH PHẦN

Luận lý bậc nhất (FOL) hay luận lý vị từ là một ngôn ngữ hình thức, là một

dạng mở rộng của luận lý mệnh đề với việc bổ sung các vị từ, lượng từ và các

biến Do đó, FOL cho phép biểu diễn tri thức linh hoạt và nhỏ gọn hơn Trong

khung thức đề xuất, chúng tôi sử dụng FOL để đặc tả các thành phần phần

mềm Một thành phần phần mềm được xem như một hộp đen và gồm các thành

phần sau:

 Name là định danh của thành phần

 Thẻ input chứa danh sách tham số đầu vào kèm theo kiểu dữ liệu của chúng

 Thẻ output chứa danh sách tham số đầu ra kèm theo kiểu dữ liệu của chúng

 Thẻ pre chứa biểu thức FOL mô tả tiền điều kiện của thành phần

 Thẻ post chứa biểu thức FOL mô tả những tác động sau khi sử dụng thành

phần

Tính độ tương tự giữa các thành phần dựa trên luận lý bậc nhất

3.1.2

Gọi Γ là tập các biểu thức FOL, T = {t1, , t m} là tập các ký hiệu (symbol) và

các mệnh đề (term) trong Γ, và c, p là hai biểu thức FOL trong Γ

Định nghĩa 3-1 (Ma trận đặc trưng) Ma trận đặc trưng Φ là một ánh xạ

Định nghĩa 3-3 (Hàm phân loại) Với mỗi biểu thức p trong Γ, một hàm phân

loại (C p(.)) cho biểu thức này được định nghĩa như sau:

Cp( ): (3.3)

Hàm phân loại C p (c) dùng để đo mức độ phù hợp của thành phần p so với yêu

cầu c Để tính C p (c), chúng ta tính góc lệch giữa hai vector đại diện của hai biểu

thức này, hoặc có thể áp dụng một phương pháp học máy như Naive Bayes

Khung thức tổ hợp thành phần phần mềm tổng quát

3.2

Hình 3-1 mô tả kiến trúc tổng quát của khung thức, với ba thành phần chính là:

Thành phần xử lý giao diện người dùng: Cung cấp một giao diện trực quan và

thân thiện người dùng để người dùng thiết lập các yêu cầu và nhận kết quả trả

về

Hình 3-1 Kiến trúc tổng quát của khung thức

Chức năng tổ hợp thành phần: Chức năng này có thể được thực hiện bằng cách

áp dụng kỹ thuật lập kế hoạch trí tuệ nhân tạo hoặc phương pháp kiểm tra mô

hình tùy vào từng yêu cầu hiện thực

Chức năng lựa chọn thành phần: Chức năng này hoạt động như là bước tiền xử

lý của khung thức, giúp chúng ta lọc bớt ứng viên cho quá trình tổ hợp Chức

năng lựa chọn thành phần có vai trò rất quan trọng, ảnh hưởng đến hiệu suất

Gom cụm/ Mô hình xác suất/

… Model checker/AI Planning

Thành phần xử lý giao diện người dùng

Kết quả tổ hợp

của quá trình tổ hợp Các kỹ thuật áp dụng trong việc lựa chọn thành phần phụ thuộc vào tính chất, đặc trưng của từng loại thành phần

CHƯƠNG 4 TỔ HỢP VÀ KIỂM CHỨNG TỔ HỢP DỊCH VỤ WEB DỰA TRÊN KIỂM TRA MÔ HÌNH

Để tổ hợp dịch vụ Web thỏa các loại ràng buộc, đặc biệt là ràng buộc về quan

hệ thời gian, chúng tôi sử dụng phương pháp kiểm tra mô hình Vì vậy, việc đầu tiên là chúng ta cần phải xây dựng mô hình cho bài toán

 là tên định danh của ,

 * + là tập thuộc tính chức năng đầu vào Gọi ̃ là mệnh đề luận

lý đại diện của , ̃ nghĩa là thông tin về đã có và ngược lại

 * + là tập thuộc tính chức năng đầu ra Gọi ̃ là mệnh đề luận

lý đại diện của , ̃ nghĩa là thông tin về đã có và ngược lại

 là biểu thức luận lý thể hiện cho tiền điều kiện của có dạng chuẩn giao của tất cả các mệnh đề luận lý ̃, ̃ ̃ ̃ ⋀ ̃

 là tập biểu thức mô tả cho tác động của có dạng * : ̃ + với là phép gán, được thể hiện đơn giản là * : ̃ +

 là tập thuộc tính QoS, mỗi phần tử có dạng một cặp 〈 : 〉, với

name là tên của thuộc tính và value giá trị tương ứng

Định nghĩa 4-2 (Hệ thống chuyển trạng thái có gán nhãn) Một hệ thống chuyển trạng thái có gán nhãn (Labelled Transition System – LTS) là bộ năm: = (V, S, s0, L, δ), với V là tập các biến, S là tập các trạng thái, s0 ∈ S là trạng

thái khởi đầu, L là tập các nhãn hành động, và δ: S × L → S là tập quan hệ chuyển trạng thái Một quan hệ (s, a, s') ∈ δ được ký hiệu là (s × a → s')

Một chuyển trạng thái có thể có tiền điều kiện (hay điều kiện đảm bảo – guard)

và tác động LTS hỗ trợ các chuyển trạng thái như vậy được gọi là guarded LTS

Định nghĩa 4-3 (Hệ thống chuyển trạng thái có gán nhãn cho dịch vụ Web) Cho tập dịch vụ Web WS = { , …, }, một hệ thống chuyển trạng thái có gán nhãn cho dịch vụ Web (hay mô hình LTS4WS) của tập dịch vụ WS là một guarded LTS = (V, {s0}, s0, L, δ), với V = (⋃ ) ⋃ (⋃ ), {s0} là tập

trạng thái trong đó chỉ có một trạng thái s0, s0 là trạng thái khởi đầu, L= { ,

…, }, δ là một tập các quan hệ chuyển trạng thái, mỗi quan hệ chuyển trạng thái có dạng [ ] s0 × → s0 [ ]

Mô hình LTS4WS được trình bày một cách trực quan trong Hình 4-1 Trong

đó, , lần lượt là tiền điều kiện và tác động của dịch vụ X

sử yêu cầu người dùng được mô tả bởi biểu thức LTL g, kết quả tổ hợp sẽ là một phản ví dụ khi thực hiện kiểm tra mô hình với biểu thức f = G(¬g) Khi đó,

bộ kiểm tra mô hình sẽ tìm trên không gian trạng thái được tạo ra từ mô hình

LTS4WS trạng thái vi phạm biểu thức f, nghĩa là thỏa biểu thức g

Kết quả thực nghiệm

4.2

Để tiến hành thực nghiệm, chúng tôi sử dụng kho dịch vụ Web thực tế được lấy

từ dự án OWLS-TC Từ tập dữ liệu này, chúng tôi chọn ra 5 tập con với số lượng từ 20 đến 1000 dịch vụ như được trình bày trong Bảng 4-1

Services (EDS)

100 Các dịch vụ Web cung cấp thông tin cho việc tìm

kiếm trường học, khóa học và các chương trình học bổng

Economy

Services (ECS)

200 Các dịch vụ Web cung cấp các thông tin về thực

phẩm, nhà hàng, món ăn và việc đặt món,

Global 1000 Gồm 1000 dịch vụ ngẫu nhiên lấy từ dự án OWLS-TC

Để đánh giá và so sánh, chúng tôi tiến hành thực nghiệm với hai cách tiếp cận là:

 Tổ hợp và kiểm chứng dựa trên lược đồ tổ hợp đầy đủ: Đây là cách tổ hợp

dựa trên các buộc chức năng, sau đó kiểm chứng lại với các ràng buộc khác

 Tổ hợp và kiểm chứng on-the-fly: Đây là cách tiếp cận chúng tôi đề xuất,

trong đó việc tổ hợp và kiểm chứng được thực hiện cùng lúc

Chúng tôi đo đạc 3 yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của quá trình tổ hợp là: số trạng thái được mở rộng, số trạng thái được duyệt và thời gian xử lý Hình 4-2

là biểu đồ so sánh trực quan giữa các cách tiếp cận

0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000

TB (20) MS (50) EDS (100) ECS (200)

Tổ hợp và kiểm chứng dựa trên lược đồ tổ hợp đầy đủ

Tổ hợp và kiểm chứng theo cách on-the-fly

Số trạng thái được mở rộng

Số trạng thái được duyệt Thời gian xử lý (ms)

Hình 4-2 Biểu đồ so sánh trực quan giữa các cách tiếp cận

CHƯƠNG 5 KIỂM SOÁT BÙNG NỔ KHÔNG GIAN TRẠNG THÁI

CHO BÀI TOÁN TỔ HỢP DỊCH VỤ WEB

Bài toán tổ hợp nói chung là bài toán NP-hard nên bùng nổ không gian trạng

thái là vấn đề mà chúng ta phải đối mặt Để kiểm soát vấn đề này, chúng tôi đề

xuất hai cách tiếp cận Thứ nhất, chúng tôi áp dụng phương pháp tìm kiếm

heuristic vào kiểm tra mô hình, thay thế cách tìm kiếm vét cạn Thứ hai, chúng

tôi áp dụng kỹ thuật lập chỉ mục dựa trên bit nhị phân cho thư viện dịch vụ

Kiểm tra mô hình nói chung và bộ kiểm tra mô hình PAT nói riêng sử dụng

chiến lược tìm kiếm vét cạn theo chiều rộng hoặc theo chiều sâu Vì vậy, khi sử

dụng PAT, dựa vào tính chất của dịch vụ Web, chúng tôi đã đề xuất sử dụng

giải thuật tìm kiếm heuristic A* để cải tiến quá trình tìm kiếm, giúp có được lời

giải tối ưu và không phải vét cạn không gian trạng thái

Các hàm xử lý tính toán

5.1.2

Tổng chi phí của một giải pháp – F(n)

Tổng chi phí của một giải pháp mà nó đi qua trạng thái n là:

trong đó:

 là các trọng số đánh giá tác động của từng loại chi phí, mặc định là 1

 G(n) là chi phí thực đã trải qua, H(n) là chi phí ước lượng (heuristic)

Chi phí thực đã trải qua từ trạng thái khởi đầu đến trạng thái n – G(n)

0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000

TB (20) MS (50) EDS

(100)

ECS (200)