物联网的环境下基于QoS的Web服务组合优化

发布时间：2017-10-14 15:41

  本文关键词：物联网的环境下基于QoS的Web服务组合优化

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【摘要】：在物联网中,由于智能设备能够不受时间和地域的限制,随时随地对物体进行信息采集和交互。从而大幅度增强对社会各项活动的洞察力,在决策上实现了智能操作。目前,各国将具有环境感知能力的各类电子设备广泛应用到社会生产的各个方面,进而改善了管理水平,大幅提升了产品质量与生产效率,有效地减小企业经营成本。与此同时,近些年来随着web服务的迅猛发展,能够提供相同功能的web服务越来越多,从而导致web服务组合的规模海量增加。但是,即使具有相同的功能,不同的web服务也具有不同QoS属性值,所以如何将单个的web服务有效地组合起来,构成具有高属性值的web组合服务是本文研究的重点之一。结合上述两点,针对物联网的实时性和动态性,本文将基于QoS的web服务组合优化问题作为研究对象。本文结合web服务组合的实际应用问题,构建了基于物联网的QoS计算模型。采用多目标优化的方法,建立了基于多约束条件的MCP模型。同时在此基础上,针对没有web服务能够满足约束的情况下,建立MCGP模型,通过放松约束条件,寻求能够最小程度违反约束条件的可接受解。另外,由于启发式算法可以有效解决大规模问题及NP难问题,因此在本课题研究过程中将引入遗传算法来实现web服务组合优化,提出了利用遗传算法来寻求web服务组合优化模型的最优解。但是经过反复实验发现,遗传算法具有收敛速度慢,局部搜索能力差,存在早熟等不足之处。于是此次研究提出了基于种群多样性的多种群遗传算法。该算法采用多个种群并行进化的结构形式,将适应值低的个体给予同样的机会进行匹配进化,有效地增加了个体的多样性,使得多种群遗传算法克服了传统遗传算法的缺陷,无论是在寻找最优解的质量上还是收敛速度上都得到了很大的提高。通过对模拟实验结果的分析,可以得出,与遗传算法相比多种群遗传算法在性能上具有较大的优越性,在发挥原本遗传算法优势的基础上避开其缺陷,加快算法的收敛速度,提升搜索最优解的能力,提高规模大的web服务组合优化问题的性能,具有很好的经济应用价值。
【关键词】：物联网 web服务组合 QoS 多种群遗传算法
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究意义9-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.3.1 物联网的国内外研究现状11-12
• 1.3.2 web服务组合的国内外研究现状12-13
• 1.4 本文主要创新点13-14
• 1.5 本文组织结构14-16
• 第二章 相关基础知识介绍16-23
• 2.1 物理网16-19
• 2.1.1 物联网概述16
• 2.1.2 物联网特性16-17
• 2.1.3 物联网关键技术17-18
• 2.1.4 物联网应用案例18-19
• 2.2 web服务组合19-23
• 2.2.1 web服务概述19-20
• 2.2.2 web服务组合概述20
• 2.2.3 web服务组合方式20-21
• 2.2.4 web服务组合相关定义21-23
• 第三章 基于QoS的web服务组合模型23-31
• 3.1 物联网环境下QoS属性23
• 3.2 web服务组合基本结构23-24
• 3.3 QoS计算模型24-25
• 3.4 多约束条件下的多目标规划模型25-31
• 3.4.1 一般多目标规划模型25
• 3.4.2 多目标规划解的概念25-27
• 3.4.3 多目标规划的目标和约束条件27-28
• 3.4.4 MCP模型28-29
• 3.4.5 MCGP模型29-31
• 第四章 算法的建立31-45
• 4.1 遗传算法31-37
• 4.1.1 遗传算法概述31
• 4.1.2 遗传算法的常用术语31-32
• 4.1.3 遗传算法的基本思想32
• 4.1.4 遗传算法的主要操作32-35
• 4.1.5 遗传算法的基本流程35-36
• 4.1.6 遗传算法的特点和不足36-37
• 4.2 多种群遗传算法37-45
• 4.2.1 多种群遗传算法概述37-38
• 4.2.2 多种群遗传算法的结构形式38-40
• 4.2.3 多种群遗传算法的基本思想40-41
• 4.2.4 多种群遗传算法的基本流程41-43
• 4.2.5 多种群遗传算法的特点43-45
• 第五章 性能评估45-58
• 5.1 实验环境及数据集45-48
• 5.1.1 实验环境45
• 5.1.2 数据集45-48
• 5.2 实验结果及分析48-58
• 5.2.1 适应值比较分析48-56
• 5.2.2 算法运行时间对比分析56-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 参考文献60-63
• 致谢63-64

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本文编号：1031891