Modélisation D’une Approche Basée Agent Et Logique Floue Pour La Qualité Des Services Web

Résumé: La sélection d'un service Web parmi plusieurs services similaires est devenue une tâche très délicate pour le consommateur de services car il est confronté à l'embarras du choix et il sera incapable de décider quel service est le plus approprié. La seule différence entre des services Web similaires peut être leur qualité de service (QoS) et plus précisément leurs propriétés non fonctionnelles qui ont une grande influence sur la sélection du meilleur service. D'autre part, les critères de qualité des services liés aux services Web consommateurs sont imprécis et parfois incertains et ambigus car les données quantitatives sont insuffisantes pour modéliser des situations réelles donc la logique floue vient pour traduire cette évaluation en présentant les critères de qualités d'une manière adéquate pour le consommateur. Dans ce travail, nous proposons une approche basée agent et logique floue de sélection des services Web afin de prendre en compte les données floues linguistiques du consommateur et de le rendre ensuite les services web souhaités. L'utilisation de la notion d'agent pour les services web est donc un défi majeur pour équiper les services web avec des capacités intéressantes d'agents logiciels. Notre travail consiste en l'ajout d'un module flou qui consiste en la fuzzification des critères quantitatifs ainsi que le classement multicritères de services web similaires. Pour le classement des services Web similaires, nous avons opté pour deux solutions: la première consiste en l'utilisation d'un moteur d'inférence flou qui repose sur des règles floues; la seconde utilise la technique de l'ordre de préférence par similitude à la solution idéale (TOPSIS) puisque nous sommes confrontés à un problème MCDM.

Publié dans la revue: