改进蚁群算法在基于服务质量的Web服务组合优化中的应用

发布时间：2017-10-01 23:34

  本文关键词：改进蚁群算法在基于服务质量的Web服务组合优化中的应用

  更多相关文章： Web服务 服务组合技术 蚁群算法 Pareto最优解 局部优化

【摘要】：为了克服基础蚁群算法存在的前期搜索速度较慢、后期极易陷入局部最优解的缺点,提出初始信息素分布策略和局部优化策略;同时还提出了依赖解的质量的信息素更新依据,以增强算法过程中信息素的有效积累。将该改进蚁群算法应用于基于服务质量(Qo S)的Web服务组合优化问题中,通过在数据集QWS2.0上的实验对改进蚁群算法的可用性和有效性进行了验证。结果表明改进的蚁群算法与基础蚁群算法、利用解与理想解距离更新信息素的改进蚁群算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法相比,能够找到更多的非劣解,寻优能力更优,表现出了较稳定的性能。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学);
【关键词】： Web服务 服务组合技术 蚁群算法 Pareto最优解 局部优化
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271071,71490725);国家自然科学基金青年项目(71301041) 国家863计划项目(2011AA040501)
【分类号】：TP18;TP393.09
【正文快照】： 0引言随着计算机应用的飞速发展,人们的研究重点已从网络层系统互联向应用层服务集成迁移,面向服务的新型计算模式——服务计算(service computing)也应运而生。作为面向服务的体系架构(Service Oriented Architecture,SOA)的一个重要拓展方向,Web服务技术也随之发展起来,并逐

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本文编号：956348