基于混沌机制与Levy变异烟花算法的服务组合优化

发布时间：2025-01-09 00:39

　　 为了在大规模Web服务环境中筛选出满足用户复杂应用需求且综合性能高的服务组合,提出一种混合混沌机制与Levy变异的改进烟花算法。首先利用混沌理论产生初始烟花群体,避免种群个体分散不均,造成重复多次局部寻优现象;然后在搜索过程中引入Levy变异算子,提高算法的全局搜索能力,有效避免早熟收敛;最后采用精英选择策略筛选下一代烟花种群,降低了算法的时间开销。通过大量实验结果说明了该算法的寻优性能和稳定性。

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【部分图文】：

图１Ｌｏｇｉｓｔｉｃ映射Ｆｉｇｕｒｅ１Ｌｏｇｉｓｔｉｃｍａｐ

１）区间，分别给式（１４）赋ｍ个具有极小差异的初始值（注意初始值不能选不动点０，０．２５，０．７５，１），最终得到Ｎ个初始混沌个体。利用式（１５）将选定的Ｎ个初始混沌个体分别映射到具体服务组合中，由此得到Ｎ个初始群体。Ｘ（ｕ＋１）ｉ＝β（ｕ＋１）ｉ×ｎ（１５）其中，ｎ为候选服务集....

图３不同算法的寻优性能对比Ｆｉｇｕｒｅ３Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｓｅａｒｃｈｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ

（Ｒ）１５００爆炸火花数调节常数（Ｍ）３００变异火花个数（Ｌ）６０变异概率（ｐ）０．１５ＤＦＷＡ果蝇种群大小（Ｎ）１２０步长（Ｓｔｅｐ）３０ＭＤＰＳＯ粒子种群大小（Ｎ）１２０惯性权重（ｗ）［０．３，０．９］学习因子１（Ｃ１）［０．２，２］学习因子２（Ｃ２）［０．２，２］Ｆｉｇｕｒ....

图４不同算法的稳定性对比５．３．３运行时间分析结束语Ｆｉｇｕｒｅ４Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ

Ｆｉｇｕｒｅ４Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ图４不同算法的稳定性对比５．３．３运行时间分析由文献［８－１１］可知，ＭＤＰＳＯ、ＤＦＯＡ、ＩＦＷＡ和ＣＦＷＡ的时间复杂度均为Ｏ（ｎ３），前文分析可得ＣＬＦＷＡ的时间复杂度也为....

本文编号：4024871