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      基于語(yǔ)義與事務(wù)屬性的QoS感知的服務(wù)優(yōu)化選擇

      2017-12-14 | rar | 0.85 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　服務(wù)級(jí)別協(xié)議（SLA）等級(jí)感知的服務(wù)選擇是NP難題。針對(duì)服務(wù)選擇中維度與粒度方面的問題，提出結(jié)合語(yǔ)義與事務(wù)屬性的服務(wù)質(zhì)量（ QoS）感知的服務(wù)優(yōu)化選擇模型。該模型從語(yǔ)義鏈接匹配度、QoS與事務(wù)三個(gè)維度對(duì)服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化選擇，并設(shè)計(jì)了支持多粒度的編碼策略。針對(duì)服務(wù)選擇中時(shí)間復(fù)雜度高的問題，提出了克隆選擇與遺傳算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法。該算法首先采用動(dòng)態(tài)適應(yīng)度函數(shù)，逐代淘汰不滿足約束的個(gè)體；其次給出了事務(wù)屬性的優(yōu)先級(jí)，并根據(jù)優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)了知識(shí)啟發(fā)式的交叉與變異算子，以保證個(gè)體滿足事務(wù)屬性要求；最后在遺傳算法中對(duì)優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)行克隆選擇，以增強(qiáng)對(duì)最優(yōu)解的搜索能力。仿真實(shí)驗(yàn)中，該算法在服務(wù)選擇的精確度和成功率方面均優(yōu)于遺傳算法；在時(shí)間花費(fèi)上稍高于遺傳算法但遠(yuǎn)低于窮舉法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能在較少時(shí)間花費(fèi)的基礎(chǔ)上保證服務(wù)選擇的質(zhì)量。

      基于語(yǔ)義與事務(wù)屬性的QoS感知的服務(wù)優(yōu)化選擇

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