基于文化社会认知算法的云服务优化组合研究

发布时间：2018-03-08 10:10

  本文选题：云服务　切入点：云服务组合　出处：《计算机科学》2013年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：QoS感知的云服务优化组合是云计算领域亟需解决的问题。针对该问题,首先对社会认知算法进行了改进,然后将改进的社会认知算法纳入文化算法的框架之内,构造了新颖的文化社会认知算法,并采用该算法解决QoS感知的云服务优化组合问题。实验结果表明,文化社会认知算法在求解云服务优化组合问题时具有较强的搜索能力和较快的收敛速度;同时,该算法具有很强的推广性,可以用来求解其他类似的组合优化问题。
[Abstract]:The optimal composition of cloud services perceived by QoS is a problem that needs to be solved in the field of cloud computing. In order to solve this problem, we first improve the social cognitive algorithm, and then incorporate the improved social cognitive algorithm into the framework of cultural algorithm. A novel cultural and social cognitive algorithm is constructed, and the algorithm is used to solve the cloud service composition problem of QoS perception. The experimental results show that, The cultural society cognition algorithm has strong searching ability and fast convergence speed in solving the cloud service optimization composition problem. At the same time, the algorithm has strong generalization and can be used to solve other similar combinatorial optimization problems.
【作者单位】： 河南理工大学计算机科学与技术学院;河海大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上基金项目(61175066),国家自然科学基金青年基金项目(60905041,61202136) 中国博士后科学基金(20110490396) 河南省高校科技创新人才资助计划(2011GGJS-056) 河南理工大学博士基金资助
【分类号】：TP393.09

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本文编号：1583456