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在经济全球化、网络化、信息化的背景下,整个物流行业的运作环境、操作技术和行业规则发生了巨大的变化。在广域网中,各物流企业甚至是企业中的业务部门都将自己的私有业务流程封装为具有公开接口和公共协作过程模型的Web服务。因此,如何提供一种有效机制,实现广域网环境下,组建一个不涉及资产合并的柔性的松散的物流企业联盟,就成为当前物流信息化、全球化进程中一个亟待解决的问题。虚拟物流企业(Virtual Logistics Enterprise,VLE)是基于物流业务基础和网络技术,不涉及资产合并的柔性的松散的物流企业联盟。以虚拟物流企业形式进行物流运作,具有便捷、高效、成本低的特性,符合经济全球化、网络化、信息化对物流行业发展的要求。因此研究物流行业的网络计算与服务架构的关键技术和运作机理,建立基于语义Web服务的虚拟物流企业模型具有重要的理论意义和应用价值。[1]基于语义Web服务的虚拟物流企业模型(Virtual Logistics Enterprise Modelbased on Semantic Web Services,SWSVLEM)的研究该模型以动态定义的业务流程模板集与物流任务目标为指导,利用模型中“服务垂直组装模块”与“服务水平组装模块”对物流行业的Web服务进行筛选,并将筛选后的Web服务映射到相应的业务流程模板上,最后得到一个最优的虚拟物流企业联盟。该虚拟物流企业联盟的形成不仅很好地满足了物流活动的业务流程和业务目标,而且还充分地体现了网络环境下虚拟物流企业组建及运作的动态性、灵活性和智能性。[2]基于Web服务选择的物流领域本体的研究基于语义Web服务的虚拟物流企业模型的实现基础是Web服务。为了使分布于Internet上的物流Web服务能够更自动化、智能化地交互,提出并建立了物流领域本体来解决目前网络上广泛存在的信息格式的异构性、信息语义的多重性以及信息关系的匮乏和非统一性的问题。[3]虚拟物流企业Web服务的研究为了解决由SWSVLEM组建的VLE更加符合实际商业运作过程中对于伙伴选择与评价的问题,提出了将KPI(Key Performance Index,关键绩效指标)加入到语义Web服务的定义中。将KPI引入到Web服务的定义中,会使SWSVLEM组建的VLE更准确、更符合商业运作惯例。同时为了保证用于Web服务定义的KPI是科学的、规范的、受用户个人喜好影响较小的指标,为了保证服务组装模块进行Web服务组装的效率和准确率,设计了KPI指标选取模型。[4]Web服务选择的研究针对虚拟物流企业组建的实际情况,利用改进的CLIQUE算法进行改进,并提出了网格平移补偿(Grid Translating and Compensating)算法进行剪枝计算。这样不仅有效地解决了海量数据选择中Web服务分类的问题,而且更有效地体现了模块的柔性特点,即能够为尚未执行的Web服务或者性能不满足用户要求的Web服务找到替代者。并且为了确保组建的物流企业联盟具有便捷、高效、成本低的特性,提出了在SWSVLEM中引入蚁群算法,实现了在满足所形成的业务链最优的同时,还保证了整个虚拟物流企业物流成本最优,以及每个Web服务成本最优