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République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l"Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Université Constantine 2

Faculté des Nouvelles Technologies de l"information et de la Communication Département des Technologies des Logiciels et des Systèmes d"Information

Mémoire

En vue de l"obtention du diplôme de

Magister en informatique

Option : Systèmes d"Information Avancés et Technologies Web .Thème

Présenté par Dirigé par

Hadjer Mosbah Pr. S. Meshoul

Devant un jury constitué de :

· Dr. Zeghib Nadia, Maître de conférences - A, Université Constantine 2, Président

· Pr. Meshoul Souham, Professeur, Université Constantine 2, Rapporteur

· Dr. Abbassen Sihem, Maître de conférences - A, Université Constantine 2, Examinateur

· Dr. Zitouni Abdelhafid, Maître de conférences - A, Université Constantine2, Examinateur

ANNÉE UNIVERSITAIRE 2013/2014

N° d"ordre : ........................

Série : ..............................

Approches bio-inspirées pour la composition de

services web

Remerciements

Louange à Dieu le tout puissant, qui m"a donné la volonté, le pouvoir, la santé et la patience pour terminer ce travail et pour tout ce qu"il a effectué dans ma vie et pour ce qu"il continue à faire. Ce travail a été effectué sous la direction de Madame Souham Meshoul, Professeur à l"université de Constantine 2 qui trouve ici l"expression de ma gratitude. Je lui exprime mes profonds remerciements pour l"aide compétente qu"elle m"a apportée, pour son oeil critique et pour sa patience et son encouragement à finir ce travail. Mes remerciements les plus vifs aux membres du jury qui ont accepté de valoriser ce travail pour me fournir des précieuses remarques pour l"amélioration et le raffinement de ce travail. Ainsi, je remercie : Dr. Zeghib Nadia, Maître de conférences - A à l"université Constantine 2 Dr. Abbassen Sihem, Maître de conférences - A à l"université Constantine 2 Dr. Zitouni Abdelhafid, Maître de conférences - A à l"université Constantine 2 Je tiens à remercier tous mes enseignants, ainsi que tous mes collègues. C"est un énorme remerciement que j"adresse à ma Mère et mon Père ainsi que mes soeurs et mon frère, sans oublier ma tente Yamina. Je tiens à remercier Tarek. Vous avez su à votre manière, par vos paroles et vos gestes, m"encourager et m"accompagner dans tous les moments de ce mémoire. Tout simplement à tous ceux et celles qui méritent mes remerciements.

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Hadjer Mosbah

Résumé

Les services Web sont des applications modulaires qui peuvent être publiées par les fournisseurs et invoquées par les clients via les technologies Web. Dans la plupart des cas, un service Web offre une fonctionnalité limitée qui est n"est pas suffisante pour répondre aux besoins complexes d"utilisateurs. Afin de résoudre à ce problème, un processus de composition de services devient une tâche indispensable. La composition de services Web est devenue une technologie prometteuse dans les domaines liés aux e-business. La composition de services consiste à composer les services existants ce qui permet de créer des nouveaux

services afin répondre aux besoins d"utilisateurs. Il existe une variété de méthodes et de

modèles pour traiter ce problème sous différents aspects. Généralement, nombreux de services

Web disponibles fournissent des fonctionnalités identiques mais avec qualité de service

différente. La qualité de service représente les divers facteurs non-fonctionnels. La question

est de choisir les services à composer afin d"obtenir une solution optimale en termes de

fonctionnalité et de qualité de service.

La composition basée sur la qualité de service est caractérisée par sa nature

combinatoire. Sous cet angle, dans ce travail la composition de services a été modélisée

comme un problème d"optimisation multi-objectif basée sur un essaim de particules a

comportement quantique. Dans ce cadre, un double traitement a été effectué. Le premier

considère la tâche comme une optimisation bi-objectif sans contraintes permettant une

composition statique et le second comme une optimisation bi-objectif avec contraintes permettant une composition dynamique. La validation de l"approche a montré des résultats très encourageants. Mots clés : service Web, composition de services Web, qualité de service, optimisation multi-objectif.

Abstract

Web services are modular applications that can be advertised by providers and invoked by customers using Web technologies. In many cases, Web services have a limited functionality which is not sufficient to meet user"s complex functional needs. In order to solve this issue, a process of service composition becomes an important task. Web service composition has become a promising technology in a variety of e-business areas. Service composition composes the existing Web services to form a new complex service, satisfying different user requirements. There are a variety of models and methods to deal with this issue from different aspects. Generally, many available Web services provide identical functionality

but with different Quality of Service (QoS). Quality of service consists of various non-

functional factors. The key issue is to select appropriate services to be composed in order to obtain an optimal solution according to functional and non-functional properties. The QoS based web service composition is characterised by its combinatorial nature. Within this context, in this work web service composition problem has been cast as a multi- objective optimization task which we propose to solve using quantum behaved particle swarm optimization. Hence, a twofold treatment was performed. The first one considers the task as a bi-objective unconstrained optimization allowing static composition and the second as a bi- objective constrained optimization allowing dynamic composition. The validation of the approach has shown very encouraging results. Keywords: Web service, Web service composition, quality of service, multi-objective optimization.

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Table des matières

Introduction Générale .............................................................................................................. 1

Chapitre 1 - Optimisation Multi-objectif et les Approches Bio-inspirées .......................... 4

1.1. Introduction ................................................................................................................................4

1.2. Définition ..................................................................................................................................4

1.2.1. Formulation ........................................................................................................ 5

1.2.2. Notion de dominance .......................................................................................... 5

1.2.3. Solution Pareto optimale ..................................................................................... 6

1.2.4. Vecteur idéal ....................................................................................................... 6

1.3. Classification des méthodes de résolution ................................................................................7

1.3.1. Utilisateur ........................................................................................................... 8

1.3.2. Concepteur .......................................................................................................... 9

1.4. Méthodes basées sur la transformation de PMO en mono objectif ...........................................9

1.4.1. Méthodes d"agrégation ....................................................................................... 9

1.4.2. Méthodes

∈-contrainte ..................................................................................... 10

1.4.3. Programmation par but ..................................................................................... 10

1.5. Méthodes Pareto .......................................................................................................................11

1.5.1. Techniques non élitistes .................................................................................... 11

1.5.2. Techniques élitistes ........................................................................................... 12

1.6. Méthodes non Pareto ................................................................................................................12

1.6.1. Sélection parallèle ............................................................................................. 12

1.6.2. Sélection lexicographique ................................................................................. 12

1.7. Approches bio-inspirées ...........................................................................................................12

1.7.1. Algorithmes évolutionnaires ............................................................................. 14

1.7.2. Algorithmes basés essaim ................................................................................. 17

1.8. Conclusion ...............................................................................................................................24

Chapitre 2 - Composition de Services Web : Notions de base ........................................... 25

2.1. Introduction................................................................................................................................25

2.2. Architecture Orientée Services ..................................................................................................26

2.2.1. Définition .......................................................................................................... 26

2.2.2. Architecture Orientée Services de base ............................................................ 27

2.3. Services Web et Web sémantique ...............................................................................................28

2.3.1. Définition de services Web .............................................................................. 28

2.3.2. Caractéristiques de services Web ..................................................................... 29

2.3.3. Infrastructure de services Web ......................................................................... 31

2.3.4. Evolution vers le Web sémantique ................................................................... 38

2.4. Composition de services Web ....................................................................................................41

2.4.1. Définition .......................................................................................................... 41

2.4.2. Classification des approches de composition de services Web ........................ 42

2.4.3. Deux modèles de composition statique de services Web ................................. 43

2.4.4. Langages de composition de services Web ...................................................... 46

2.5. conclusion ...................................................................................................................................50

Chapitre 3 - Etat de l"art : Approches de composition de Services Web ......................... 52

3.1. Introduction.................................................................................................................................52

3.2. Approches automatiques de composition de service Web ..........................................................53

3.2.1. Approches basées sur le flux du travail (Workflow-based approach) ..........................53

3.2.2. Approches basées sur la planification AI (Automated planning) ................................56

3.2.3. Approches basées sur les notions mathématiques .........................................................57

3.2.4. Approches basées sur un modèle ...................................................................................59

3.3. Approches bio-inspirées .............................................................................................................61

3.3.1. Approches basées ACO (Ant Colony Optimization) ........................................... 61

3.3.2. Approches basées GA (Genetic Algorithm) ..................................................... 62

3.3.3. Approches basées PSO (Particle Swarm Optimization) ................................... 64

3.4. conclusion ...................................................................................................................................68

Chapitre 4 - Composition de Services Multi-objectif à base QPSO .................................. 69

4.1. Introduction.................................................................................................................................69

4.2. Formulation du problème ...........................................................................................................69

4.3. Codage des solutions .................................................................................................................71

4.4. Fonctions objectifs ......................................................................................................................72

4.5. Dynamique adoptée ....................................................................................................................73

4.5.1. Optimisation bi-objectif sans contraintes ......................................................... 74

4.5.2. Optimisation bi-objectif avec contraintes ........................................................ 77

4.6. conclusion ...................................................................................................................................79

Chapitre 5 - Evaluation de l"Approche Proposée ............................................................... 80

5.1.Introduction ................................................................................................................... 80

5.2.Setup expérimental ........................................................................................................ 80

5.3.Expérimentations et résultats ......................................................................................... 81

5.3.1. Optimisation bi-objectif sans contraintes ......................................................... 82

5.3.2. Optimisation bi-objectif avec contraintes ......................................................... 86

5.4. Conclusion ..................................................................................................................... 91

Conclusion Générale et Perspectives .................................................................................... 92

Références Bibliographiques ................................................................................................. 93

Liste des figures

Fig. 1.1. Optimalité Pareto ......................................................................................................... 6

Fig. 1.2. Solutions supportées et non-supportées ....................................................................... 7

Fig. 1.3. Classification des méthodes d"optimisation multi-objectif ......................................... 8

Fig. 1.4. Taxonomie des divers algorithmes d"optimisation bio-inspirés regroupés par la

source d"inspiration ................................................................................................................... 13

Fig. 1.5. Plan général des algorithmes évolutionnaires ............................................................ 14

Fig. 1.6. Algorithme génétique GA .......................................................................................... 16

Fig. 1.7. Algorithme ACO ....................................................................................................... 17

Fig. 1.8. Liste non exhaustive des applications d"algorithmes ACO regroupées par type de

problème ................................................................................................................................... 19

Fig. 1.9. Algorithme PSO ......................................................................................................... 21

Fig. 1.10. Algorithme MOPSO ................................................................................................ 23

Fig. 2.1. Architecture orientée services de base ....................................................................... 28

Fig. 2.2. Modèle d"un service Web .......................................................................................... 32

Fig. 2.3. Structure d"un document WSDL ............................................................................... 33

Fig. 2.4. Pile des protocoles de service Web............................................................................ 34

Fig. 2.5. Représentation visuelle du message SOAP ............................................................... 35

Fig. 2.6. Différentes informations dans un registre UDDI ....................................................... 37

Fig. 2.7. Principaux types de données UDDI ........................................................................... 38

Fig. 2.8. Evolution du Web ...................................................................................................... 39

Fig. 2.9. Architecture du Web sémantique en couches ............................................................ 40

Fig. 2.10. Modèles de composition statique ............................................................................. 43

Fig. 2.11. Orchestration versus Chorographie ......................................................................... 44

Fig. 2.12. Orchestration de services Web ................................................................................ 45

Fig. 2.13. Chorégraphie de services Web ................................................................................ 46

Fig. 2.14. Pile de service Web ................................................................................................. 47

Fig. 2.15. Flux du processus BPEL4WS .................................................................................. 48

Fig. 2.16: Collaboration WSCI ................................................................................................ 49

Fig. 3.1. Différentes classes de méthodes de composition de services web ............................ 53

Fig. 3.2. Approches bio-inspirées pour la composition de services web ................................. 61

Fig. 4.1. Eléments de base du problème traité ......................................................................... 71

Fig. 4.2. Codage des solutions ................................................................................................. 72

Fig. 4.3. Dynamique adoptée ................................................................................................... 74

Fig. 4.4. MOQPSO for Web Service Composition ................................................................. 75

Fig. 4.5. Initialisation des particules ....................................................................................... 76

Fig. 4.6. Sélection de global best ............................................................................................ 76

Fig. 4.7. Construction d"un service composite - sans contraintes ........................................... 77

Fig. 4.8. Construction d"un service composite - avec contraintes .......................................... 77

Fig. 5.1. Evolution de GBA ..................................................................................................... 82

Fig. 5.2. Composition statique - scénario simple .................................................................... 83

Fig. 5.3. Composition statique - scénario moyen .................................................................... 84

Fig. 5.4. Composition statique - scénario complexe ............................................................... 85

Fig. 5.5. Composition dynamique - scénario simple ............................................................... 87

Fig. 5.6. Composition dynamique - scénario moyen ............................................................... 88

Fig. 5.7. Composition dynamique - scénario complexe .......................................................... 90

Liste des tableaux

TAB. 5.1. Temps d"exécution en secondes, composition statique - scénario simple ............ 83

TAB. 5.2. Temps d"exécution en secondes, composition statique - scénario moyen ............ 84

TAB. 5.3. Temps d"exécution en secondes, composition statique - scénario complexe ........ 85

TAB. 5.4. Temps d"exécution moyen en secondes, composition statique .............................. 86

TAB.5.5. Temps d"exécution en secondes, composition dynamique - scénario simple ........ 86 TAB. 5.6. Temps d"exécution en secondes, composition dynamique - scénario moyen ........ 88 TAB. 5.7. Temps d"exécution en secondes, composition dynamique - scénario complexe ... 89 TAB. 5.8. Temps d"exécution moyen en secondes, composition dynamique ......................... 91

Liste des Acronymes

Liste des acronymes

ABC Artificial Bee Colony

ACO

Ant Colony Optimization

ACS

Ant Colony System

AI

Artificial Intelligence

AIS

Adaptive Immune System

AS

Ant System

AWC

Average Wavelet Component

BBO

Biography-Based Optimization

BFA

Bacterial Foraging Algorithm

BPEL

Business Process Execution Language

BPEL4WS

Business Process Execution Language for Web Services BPML

Business Process Modeling Language

BWAS

Best-Worst Ant System

CORBA

Common Object Request Broker Architecture

DE

Differential Evolution

EA

Evolutionary Algorithm

EC

Evolutionary Computation

ES

Evolution Strategies

FA

Firefly Algorithm

FSA

Fish Schooling Algorithm

FSM

Final State Machine

GA

Genetic Algorithm

GP

Genetic Programming

GSO

Glowworm swarm optimization

HTTP

HyperText Transfer Protocol

IBM

International Business Machine

IIOP

Internet Inter-ORB Protocol

IWD

Intelligent Water Drops Algorithm

J2EE

Java 2 Enterprise Edition

M-GA

Micro-Genetic Algorithm

MMAS

Max-Min Ant System

Liste des Acronymes

MOGA Multi Objective Genetic Algorithm

MOQPSO

Multi Objective Quantum Particle Swarm Optimization

MOQPSO4WS

Multi Objective Quantum Particle Swarm Optimization for Web Service MOP

Multi objective problem

MOPSO

Multiple Objective Particle Swarm Optimization

NPGA

Niched Pareto Genetic Algorithm

NSGAquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40

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