基于云仿真的Web服务选择研究

发布时间：2019-03-01 21:31

【摘要】：针对当前Web服务海量增加,而现有的Web服务选择算法低效、缓慢的问题,提出了一种基于云计算的粒子群优化算法的Web服务选择方法。该方法在云平台下对粒子分群映射、相似分群并行化简、适时更新分群,并且寻找与用户需求最相似、服务质量最好的策略。实验表明,该方法能有效减少流程执行过程中Web服务选择导致的时间开销,并提高Web服务选择的可靠性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current Web service increases greatly, but the existing Web service selection algorithm is inefficient and slow, a new Web service selection method based on cloud computing particle swarm optimization (PSO) is proposed. In this method, the particle clustering mapping is implemented in cloud platform, the similarity clustering is simplified in parallel, the clustering is updated in time, and the best quality of service strategy is found which is most similar to the user's needs and the best quality of service (QoS). Experiments show that this method can effectively reduce the time overhead caused by Web service selection and improve the reliability of Web service selection.
【作者单位】： 江西理工大学信息工程学院;
【基金】：江西省教育厅科技项目(GJJ12345,GJJ12349)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2432821