一种QoS感知的服务全局优化选择算法

发布时间：2018-08-28 18:30

【摘要】：将服务选择问题建模为带QoS约束的非线性最优化问题,并提出了一种参数自适应的改进遗传算法(IPAGA).构造了基于双曲正切函数的非线性参数变换函数,当迭代次数或种群多样性程度增加时,使遗传算法的交叉和变异概率相应地非线性递减,以保证算法的全局收敛性和收敛速度.实验结果表明:算法能够快速搜索出全局近似最优解,具有很高的有效性和可行性.
[Abstract]:The service selection problem is modeled as a nonlinear optimization problem with QoS constraints, and a parameter adaptive improved genetic algorithm (IPAGA).) is proposed. A nonlinear parameter transformation function based on hyperbolic tangent function is constructed. When the number of iterations or the degree of population diversity increases, the crossover and mutation probability of genetic algorithm decrease correspondingly. In order to ensure the global convergence and convergence rate of the algorithm. The experimental results show that the algorithm can quickly search the global approximate optimal solution and has high efficiency and feasibility.
【作者单位】： 海军工程大学计算机工程系;
【基金】：总装预研基金资助项目(9140A27040413JB11407) 国家自然科学基金资助项目(61170217)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2210239