1.一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述服务演化方法包括以下步骤：第一步、结合Bigraph理论，建立一个服务演化框架，分为信息抽取和细胞建模及服务行为演化分析两阶段；

1.1、信息抽取和细胞建模：提取服务的相关描述信息，得到服务描述元数据，基于抽取的服务信息，根据服务的语法信息匹配服务操作参数与资源状态，基于Bigraph理论构建数据细胞和数据细胞簇的结构及生物特性，代表服务的状态信息与服务间潜在的调用关系；

1.2、服务行为演化：将数据细胞和数据细胞簇作为服务的演化行为方式的载体，选取数据细胞和细胞簇，按照吸收消化、进化生物细胞行为定义服务的组合生长规则，模拟服务生成组合服务的行为模式；构建基于数据细胞的服务演化模型；

第二步、基于所述的框架提出的基于数据细胞模型的服务演化方法，过程如下：步骤2.1：Web服务的信息抽取

在Web服务的信息抽取阶段，将服务的名称映射为s，每个服务对应一个控制C，唯一，组成规则为：C＝s:cotrol；将服务的可用性度量映射为U，将服务的端口的ID、名称和类型分别映射为pI、pN和pT，另外将端口的控制类型映射为pC，代表此端口是输入、输出还是输入/输出；将此服务和其他服务的依赖状态映射为CL，组成规则为：CL＝，其中，DL是当前服务的依赖层次，CN则是与之依赖的另一个服务的控制名称；

步骤2.2：细胞建模

对于服务的形式化建模需要根据映射规则，将服务的结构和消息交互行为加以映射到对应形式化结构和动作，从而通过形式化的方法对服务及其组合进行进程演算；

步骤2.3：服务行为演化

服务组合以服务间的按需聚合为主要运行模式，以动态适应、随需演化作为其运行特征，在不可预测的用户需求驱动下，各协同服务形成错综复杂的交互关系，各服务进程需要与其他服务以一系列操作序列形式进行会话，结合服务与生物细胞特性构建数据细胞模型DCEM，随着用户需求与资源变更的变化，数据细胞发现现有的内部服务结构已经不能提供高质量的服务能力，需要进行相应的行为演化，使之在需求频繁变更和资源动态更新的情况下也能够高效的提供服务。

2.如权利要求1所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤

2.2中，给出的形式定义如下：

定义1.数据细胞的Bigraph定义是一个五元组DC＝:→，其中，(1)S是数据细胞内包含有限的服务集， 称为一个数据服务；对于数据细胞DCi，其内最多可有Ni个数据服务；

(2)E是包含服务集的有限边集合， 称为一条连接边；

(3)Ctrl:S→C，代表服务到控制C的映射图；

(4)CP、CL为位置图和连接图，分别表示各计算服务的所在位置和服务之间的依赖关系；

(5)内部接口代表数据细胞的Bigraph形式中有m个根和一组内连接边集合X，外部接口代表有n个site和一组外连接边集合Y；

定义2.服务的控制C是五元组C＝，代表该服务的上下文关系，其中，(1)CN和CT分别是该服务控制的名称和类型；

(2)P是当前服务控制上端口的有限集， 称为一个端口；

(3)CL＝，代表该服务当前的依赖状态，DL是当前服务的依赖层次，CN是与之依赖的控制名称；

(4)U是当前服务的可用性度量，是一个概率值；

定义3.服务的依赖层次DL代表该服务的组合结构，取值来自状态集{⊙《, ,》}，其中⊙ ,《,》分别代表此服务和其他服务为无依赖、前置依赖、后置依赖等关系；

定义4.端口的定义是一个四元组p＝，其中，(1)pI和pN分别是该端口的ID和名称；

(2)pT是该端口的类型，代表接口参数的类型；

(3)pC是该端口的控制属性，取值来自状态集 其中 分别代表该端口是输入端口、输出端口还是输入/输出端口；

数据细胞的Bigraph定义目的在于构造数据细胞的结构和生物特性，每一个数据细胞对应一个原子服务或者复合服务，从而体现服务的结构资源特点和相互依赖关系，数据细胞的具体结构和元素定义详见表1，一个数据细胞对应Bigraph中的root，数据细胞中的每个服务对应Bigraph中的节点，服务之间的依赖关系为Bigraph中节点的连接边，每个服务的基本信息和上下文关系对应Bigraph中节点的控制，服务的每个输入、输出端口对应Bigraph中节点端口的形状；

表1

由于单个数据细胞提供的服务功能相对较为单一，但在实际应用中，为满足用户日益复杂的需求，需要从网络上选择合适的服务并按照一定的业务规则进行组合，构建可伸缩的松耦合的组合，数据细胞簇基于服务组合的四种工作流模式，由多个数据细胞按照功能属性和需求调用动态聚集组合而成；数据细胞基于Bigraph的合成、并置规则从而形成数据细胞簇，数据细胞簇同样能够消化从环境中感知吸收和其他数据细胞交流的信息，智能地与其他数据细胞进行互动，从而可以提供更加精确复杂的服务功能；DCEM中数据细胞簇的相关形式定义如下：定义5.数据细胞簇的定义是一个三元组DCC＝，其中，(1)DCS是一个数据细胞的有限集， 称为一个数据细胞；

(2)CS是数据细胞组合结构的有限集；

(3)LinkS是数据细胞簇中各端口的连接集合， 称为两个端口的连接关系；

定义6.数据细胞的组合结构cs是一个三元组cs＝，其中，(1)DCi、DCj分别代表数据细胞i和数据细胞j，且满足DCi∩DCj＝Φ；

(2)St是该组合数据细胞的依赖结构，取值来着状态集{·、+、||、*}，分别代表这数据细胞DCi与DCi组合是顺序、选择、并行或者循环结构；

定义7.端口的连接关系是一个二元组Link＝，其中，pi、pj分别代表两个不同数据服务的端口，且满足pi∩pj＝Φ；

项语言是Bigraph动态演化的形式化规约和性质验证的基础，不同工作流模式的数据细胞簇项语言定义具有通用特征，为了更好的描述不同服务结构数据细胞簇的项语言定义，归纳总结一系列符号和定义，如表2所示：符号 定义

DCm 第m个数据细胞

Sn 第n个数据服务

ei 第i条数据服务连接边

ij, 第j个内部名

Ij, 用外部名替换的第j个内部名

ok 第k个外部名

表2

通过Bigraph中项语言的表达理论和表2中基于数据细胞结构的相关定义，对上文所述的基于服务组合工作流模式构造的数据细胞簇分析，在数据细胞簇项语言形式化上下文中，定义基本代数概念，所述基本代数概念包括基调和项集；

定义8：数据细胞簇形式化定义上的基调∑由类子：数据细胞集DC、数据服务集S、边集E、内部连接集I、外部连接集O、地点集N和一系列操作符·、+、||、*组成，每个操作符f的操作数记为ar(f)；

定义9：令Σ是数据细胞簇形式化定义上的基调，则基调Σ上的项集∏(Σ)是满足以下条件的最小集合：(1)每个类子变量都是项集中的元素；

(2)

(3)如果f∈Σ，且DC1,DC2,...,DCiar(f)∈∏(Σ),那么f(DC1,DC2,…,DC iar(f))∈∏(Σ)；

定义10：令Σ是数据细胞簇形式化定义上的基调，∏(Σ)是基调Σ上的项集,若u(f)∈∏(Σ),则称u(f)为基于操作f的项；项的定义也可采用结构归纳定义，表示成以下形式：其中::＝表示归纳定义，ELrule代表数据细胞簇Bigraph形式中边和连接的形式化定义，DCi代表单个数据细胞的项语言定义，m为数据细胞的个数。

3.如权利要求2所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤

2.3中，吸收消化和进化的流程如下：

2.3.1吸收消化行为

在需求动态变化的环境中，当现有的数据服务不能很好的满足需求，或者发现细胞内服务的缺失时，数据细胞可以通过吸收消化行为获取其他数据细胞内的服务，从而完善自身的服务能力；吸收消化不同于进化，吸收消化行为是两个细胞之间的服务迁移组合，而进化行为则是两个数据细胞的结构重组为一个满足需求的数据细胞；

2.3.2进化行为

数据细胞的进化分为两种，一种是吞噬作用，由具有吞噬作用的细胞吞噬其他数据细胞，被吞噬的细胞成为吞噬细胞内部的一部分，从而达到内部结构更复杂，服务能力更完善的目的；另外一种是聚集作用，包含相似功能以及相近过程服务的细胞聚集在一起形成细胞簇的形式，通过聚集行为构造候选服务集，在服务发现、服务替换时可以很快定义所需服务，缩小服务的查找能耗，从而提高服务的发现效率和自适应能力。

4.如权利要求3所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤

2.3.1中，数据细胞的吸收消化行为基于Bigraph的迁移操作，其流程包括：

2.3.1.1：细胞DCG吸收消化细胞DCF的前提是DCG的服务和DCF中的某服务存在连接边，其表现在服务与服务之间有关联关系，可构成服务组合，其关联关系通过端口映射实现；

2.3.1.2：查看DCG和DCF是否有连接边，如果这两个细胞没有连接边，则代表这两个Bigraph不相交，即|F|#|G|，则转步骤2.3.1.3，否则转2.3.1.2.1；

2.3.1.2.1：查询DCG和DCF的服务连接边e，以及该连接边对应连接的服务sG和sF；

2.3.1.2.2：复制DCF中sF服务的所有信息，包括服务名称s、服务控制C和服务到控制的映射Ctrl；

2.3.1.2.3：将步骤2.3.1.2.2中复制的信息添加到DCG中，在DCG的服务集合S中添加服务sF，在端口集合P中添加sF服务的端口，在DCG的位置图Gp和连接图GL中添加node sF，如果sF有内/外连接或者site，则对应也要在DCG中添加这些元素；

2.3.1.2.4：删除DCF中sF服务的所有信息，包括删除DCF的服务集合S中的服务sF，端口集合P中sF服务的端口，删除DCF的位置图Fp和连接图FL中的node sF，如果sF有内/外连接或者site，则对应也要在DCF中删除这些元素；

2.3.1.2.5：定义DCG和DCF中不同内接口Ii＝(i＝G,F)的迁移操作原则为DCG和DCF中不同外接口Ji＝(i＝G,F)的迁移操作原则为其中nG∪nF代表DCG吸收消化DCF后新的外部接口的site为两个Bigraph的site并集，代表DCF的内/连接边向DCG迁移，则细胞DCG：IG→JG和细胞DCF：IF→JF发生吸收消化行为后，计算迁移操作之后的接口为

2.3.1.3：该细胞DCG不满足吸收消化细胞DCF的条件，不能进行吸收消化行为操作。

5.如权利要求3所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤

2.3.1中，吞噬和聚集的过程如下：

2.3.2.1细胞吞噬

细胞的吞噬行为基于Bigraph的合成操作，为了使服务组合能力能够具有动态适应性，对基于Bigraph合成操作的数据细胞吞噬规则进行扩展，定义最后生成的数据细胞进行接口的增加、删除；

2.3.2.2细胞聚集

细胞的聚集行为对应Bigraph的扩展乘积操作，细胞DCG和细胞DCF的聚集是将DCG和DCF作为同一类聚集在一起；细胞聚集不同于细胞吞噬，细胞聚集时细胞的总数量不变，只是细胞位置关系更加紧密。

6.如权利要求5所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤

2.3.2.1中，细胞吞噬的流程如下；

2.3.2.1.1：细胞DCG吞噬细胞DCF的前提是DCF的值域和DCG的定域是相同的，其中，值域为Bigraph的外部接口，定域为Bigraph的内部接口；

2.3.2.1.2：查看细胞DCG和细胞DCF是否有连接边，如果这两个细胞没有连接边，则代表这两个Bigraph不相交，即|F|#|G|，则转步骤2.3.2.1.2.1，否则转2.3.2.1.3；

2.3.2.1.2.1：查看DCG的接口IG→JG和DCF的接口IF→JF，如果IG＝JF，则转步骤

2.3.2.1.2.2，否则转2.3.2.1.3；

2.3.2.1.2.2：将DCG中的内连接和DCF的外连接相连，使之成为DCG内服务的连接边；

2.3.2.1.2.3：复制DCF中的服务集S、服务的控制C、边集E、服务到控制的映射Ctrl以及内部的site添加到DCG中；

2.3.2.1.2.4：在DCG的位置图Gp和连接图GL中添加DCF中的服务集S、边集E和步骤

2.3.2.1.2.2中形成的连接边，如果S中有内连接或者site，则对应也要在DCG中添加这些元素；

2.3.2.1.2.5：删除DCF中的所有信息，包括删除DCF中的服务集S、服务的控制C、边集E、服务到控制的映射Ctrl以及内部的site，删除DCF的位置图Fp和连接图FL；

2.3.2.1.2.6：为了使服务组合能力能够具有动态适应性，对基于Bigraph合成操作的数据细胞吞噬规则进行扩展，定义最后生成的细胞可以进行接口的增加、删除等相应变化；

则 细胞 DC G 吞 噬 细 胞 D C F行 为 基 于 B i g r a ph 合 成 规 则 的 公 式 为 ：其中IF′、JG′分别代表将合成的接口IF、JG进行扩展

后的新接口，代表新的细胞继续保持吞噬其他细胞的能力；

2.3.2.1.3：该细胞DCG不满足吞噬细胞DCF的条件，不能进行吞噬进化操作。

7.如权利要求5所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤

2.3.2.2中，细胞聚集的流程如下：

2.3.2.2.1：细胞DCG和细胞DCF的前提是DCG和DCF中不存在连接边，并且其内部组成的服务功能相似；

2.3.2.2.2：查看细胞DCG和细胞DCF是否有连接边，如果这两个细胞没有连接边，则代表这两个Bigraph不相交，即|F|#|G|，则转步骤2.3.2.2.2.1，否则转2.3.2.2.3；

2.3.2.2.2.1：复制DCF中的所有信息，包括服务集S、服务的控制C、边集E、服务到控制的映射Ctrl以及内部的site添加到DCG中；

2.3.2.2.2.2：基于Bigraph的扩展乘积原则，定义DCG和DCF中不同内接口Ii＝(i＝G,F)的扩展乘积操作原则为 DCG和DCF中不同外接口Ji＝(i＝G,F)的扩展乘积操作原则为 修改DCG的位置图Gp和连接图GL；

2.3.2.2.2.3：删除DCF中的所有信息，包括删除DCF中的服务集S、服务的控制C、边集E、服务到控制的映射Ctrl以及内部的site，删除DCF的位置图Fp和连接图FL；

2.3.2.2.2.4：修改DCG和DCF的接口，如果细胞DCG：IG→JG和细胞DCF：IF→JF不相交，它们接口的扩展乘积为 则细胞DCG和细胞DCF聚集行为基于Bigraph扩展乘积规则的公式为：

2.3.2.2.3：该细胞DCG不满足和细胞DCF发生聚集行为的条件，不能进行聚集进化操作。

8.如权利要求1～7之一所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，所述步骤1.2中，数据细胞具有类似生物细胞进行智能活动的能力，结合服务自身实际，数据细胞应具有以下特征：可进行吸收消化和进化；

吸收消化：数据细胞能够积极自发地从环境中感知信息，有三类可以被数据细胞感知的信息，包括查询服务的信息、查询所涉及的服务资源信息、资源状态的信息，数据细胞根据感知的环境信息进行资源调整，通过吸收消化其他数据细胞内的数据服务信息进行服务之间的通信交流；

进化：基于用户需求和资源状态的变化，数据细胞能够自发性进化，通过进化行为，数据细胞改变其内部服务的结构。

9.如权利要求8所述的一种基于数据细胞模型的服务演化方法，其特征在于，数据细胞将进化分解为吞噬和聚集两类行为，其中：吞噬行为代表单个数据细胞可以吞噬其他细胞从而形成内部服务结构更为复杂、服务依赖关系更强的细胞，吞噬行为具有传递性，不仅会造成现有数据细胞结构的改变、服务功能的增强，同时也会造成被吞噬数据细胞的消亡与其内包含服务的失效；聚集行为代表数据细胞可以对相似的服务进行聚类，从而聚合成功能更为庞大的数据细胞簇。