本文關(guān)鍵詞：面向領(lǐng)域服務(wù)組合的人工蜂群優(yōu)化算法S-ABC及其支持工具

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【摘要】：隨著服務(wù)計(jì)算、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等高新技術(shù)的快速發(fā)展與成熟,各個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)了大規(guī)模智能業(yè)務(wù)服務(wù)。而用戶的需求也變得越來(lái)越復(fù)雜,單個(gè)服務(wù)無(wú)法滿足用戶的需要,這就需要根據(jù)用戶需求做服務(wù)組合,從而形成滿足用戶需求的組合服務(wù)。所以,如何根據(jù)用戶需求在大規(guī)模智能業(yè)務(wù)服務(wù)中快速的組合成用戶滿意的服務(wù)組合方案成為當(dāng)今研究的熱點(diǎn),引起了廣泛的關(guān)注。與此同時(shí),隨著對(duì)大數(shù)據(jù)的研究,不同領(lǐng)域呈現(xiàn)出一定的領(lǐng)域特性,許多服務(wù)領(lǐng)域存在其自身的特性和運(yùn)行規(guī)律,這些特性在服務(wù)組合問(wèn)題中都起著一定的作用。因此,如何在新的服務(wù)環(huán)境下利用服務(wù)領(lǐng)域的特性,提高服務(wù)組合問(wèn)題求解的效率具有重要意義。本文針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題進(jìn)行研究,提出了面向領(lǐng)域服務(wù)組合的人工蜂群優(yōu)化算法S-ABCsc范型,并從以下三個(gè)方面展開(kāi)詳細(xì)研究:(1)人工蜂群算法用于服務(wù)組合問(wèn)題的優(yōu)越性分析:為了更好的利用人工蜂群算法解決服務(wù)組合問(wèn)題,本文對(duì)人工蜂群算法進(jìn)行剖析,包括候選服務(wù)空間的劃分、食物源的生成、鄰域搜索、算法判優(yōu)準(zhǔn)則等。(2)S-ABCsc范型基礎(chǔ)理論及算法的研究:為了研究服務(wù)領(lǐng)域特性對(duì)服務(wù)組合問(wèn)題求解效率的影響,歸納總結(jié)了三大服務(wù)領(lǐng)域特性,包括是先驗(yàn)性、相似性和關(guān)聯(lián)性。根據(jù)這三大領(lǐng)域特性,分析服務(wù)組合問(wèn)題及其求解算法,從而將這三大領(lǐng)域特性與人工蜂群算法結(jié)合形成面向領(lǐng)域服務(wù)組合的人工蜂群優(yōu)化算法S-ABCsc范型。該范型提出了面向領(lǐng)域服務(wù)組合的人工蜂群算法框架,包括服務(wù)空間搜索策略,面向領(lǐng)域服務(wù)組合的食物源生成策略、適應(yīng)度函數(shù)、雇傭蜂階段、觀察蜂階段、偵察蜂階段,算法判優(yōu)準(zhǔn)則。其中,根據(jù)兩種的服務(wù)空間搜索策略形成了兩類算法,即基于優(yōu)先級(jí)搜索策略的S-ABCsc算法和基于均衡搜索策略的S-ABCsc算法。另外,為了分析兩種服務(wù)空間搜索策略的使用條件,提出了先驗(yàn)性和相似性的具體度量指標(biāo),并進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)總結(jié)出相關(guān)規(guī)則。(3)S-ABCsc范型支持工具的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā):為了更方便的使用S-ABCsc范型解決服務(wù)組合問(wèn)題,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了該范型的支持工具。該系統(tǒng)包含模塊:算法預(yù)制及執(zhí)行、服務(wù)流程管理、候選服務(wù)管理、需求分類管理和歷史數(shù)據(jù)管理。
【關(guān)鍵詞】：領(lǐng)域服務(wù) 人工蜂群算法 服務(wù)組合 面向服務(wù)的ABC優(yōu)化算法范型
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP18;TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題來(lái)源與研究意義10-12
• 1.1.1 課題來(lái)源10-11
• 1.1.2 課題研究意義11-12
• 1.2 課題相關(guān)技術(shù)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 服務(wù)領(lǐng)域特性12-13
• 1.2.2 服務(wù)組合問(wèn)題13-14
• 1.2.3 人工蜂群算法在服務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用14-15
• 1.2.4 人工蜂群算法現(xiàn)有的改進(jìn)方法15-16
• 1.2.5 現(xiàn)有研究的不足16-18
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排18-20
• 第2章 領(lǐng)域服務(wù)組合問(wèn)題與人工蜂群算法20-33
• 2.1 特定領(lǐng)域服務(wù)中的三大領(lǐng)域特性20-25
• 2.1.1 先驗(yàn)性20-21
• 2.1.2 相似性21
• 2.1.3 關(guān)聯(lián)性21-22
• 2.1.4 三大特性的度量指標(biāo)22-25
• 2.2 服務(wù)組合問(wèn)題25-27
• 2.2.1 Qo S感知的服務(wù)組合問(wèn)題25-26
• 2.2.2 服務(wù)組合方案的優(yōu)化機(jī)理26-27
• 2.3 人工蜂群算法剖析27-32
• 2.3.1 人工蜂群算法27-28
• 2.3.2 人工蜂群算法的優(yōu)化機(jī)理28-29
• 2.3.3 人工蜂群算法框架29-30
• 2.3.4 實(shí)驗(yàn)30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第3章 面向領(lǐng)域服務(wù)組合問(wèn)題的S-ABCsc范型及其服務(wù)空間搜索策略33-50
• 3.1 面向領(lǐng)域服務(wù)組合問(wèn)題的S-ABCsc范型33-43
• 3.1.1 S-ABC范型33
• 3.1.2 服務(wù)空間劃分33-35
• 3.1.3 服務(wù)空間偏序關(guān)系35-36
• 3.1.4 S-ABCsc范型36-43
• 3.2 S-ABCsc范型服務(wù)空間搜索策略43-45
• 3.2.1 S-ABCsc范型范型中服務(wù)應(yīng)用需求的處理過(guò)程43-44
• 3.2.2 服務(wù)空間優(yōu)先級(jí)搜索策略44-45
• 3.2.3 服務(wù)空間均衡搜索策略45
• 3.3 服務(wù)空間搜索策略判定方法研究45-48
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)配置45-47
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-50
• 第4章 基于優(yōu)先級(jí)搜索策略的S-ABCsc算法50-60
• 4.1 算法設(shè)計(jì)50-51
• 4.2 食物源生成策略51-53
• 4.2.1 數(shù)學(xué)優(yōu)化模型51-52
• 4.2.2 問(wèn)題求解原理52
• 4.2.3 求解步驟52-53
• 4.3 適應(yīng)度函數(shù)53
• 4.4 雇傭蜂階段53-56
• 4.4.1 先驗(yàn)性服務(wù)集內(nèi)的新食物源生成策略53-55
• 4.4.2 相似性服務(wù)集內(nèi)的新食物源生成策略55
• 4.4.3 一般性服務(wù)集內(nèi)的新食物源生成策略55-56
• 4.5 觀察蜂階段56
• 4.6 偵察蜂階段(全局搜索策略)56-58
• 4.7 算法判優(yōu)準(zhǔn)則58
• 4.8 實(shí)驗(yàn)58-59
• 4.9 本章小結(jié)59-60
• 第5章 基于均衡搜索策略的S-ABCsc算法60-69
• 5.1 算法設(shè)計(jì)60-61
• 5.2 食物源生成策略61-63
• 5.2.1 數(shù)學(xué)優(yōu)化模型61-62
• 5.2.2 問(wèn)題求解原理62
• 5.2.3 求解步驟62-63
• 5.3 適應(yīng)度函數(shù)63
• 5.4 雇傭蜂階段63-64
• 5.5 觀察蜂階段64-65
• 5.6 偵察蜂階段(全局搜索策略)65-66
• 5.7 算法判優(yōu)準(zhǔn)則66
• 5.8 實(shí)驗(yàn)66-67
• 5.9 兩大算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比67-68
• 5.10 本章小結(jié)68-69
• 第6章S-ABCsc范型支持工具的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證69-93
• 6.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)69-71
• 6.1.1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)69-71
• 6.1.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)71
• 6.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)71-86
• 6.2.1 需求參數(shù)化及組合問(wèn)題表達(dá)71
• 6.2.2 自動(dòng)生成算法的框架配置71-73
• 6.2.3 算法預(yù)制及執(zhí)行73-81
• 6.2.4 服務(wù)流程管理81-82
• 6.2.5 候選服務(wù)管理82-83
• 6.2.6 需求分類管理83-85
• 6.2.7 歷史數(shù)據(jù)管理85-86
• 6.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證86-92
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)配置86
• 6.3.2 基于優(yōu)先級(jí)搜索策略的S-ABCsc算法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證86-89
• 6.3.3 基于均衡搜索策略的S-ABCsc算法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證89-91
• 6.3.4 兩大算法實(shí)驗(yàn)比較91-92
• 6.4 本章小結(jié)92-93
• 結(jié)論93-95
• 參考文獻(xiàn)95-99
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果99-101
• 致謝101-102
• 附錄1 兩大類算法在支持工具中實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證時(shí)的服務(wù)流程bpel文件102-104
• 附錄2 兩大類算法在支持工具中實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證時(shí)的數(shù)據(jù)表104-111

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 李素粉;范玉順;李秀;;支持服務(wù)應(yīng)用關(guān)聯(lián)的服務(wù)選擇方法[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2012年03期

2 吳健;陳亮;鄧水光;李瑩;鄺礫;;基于Skyline的QoS感知的動(dòng)態(tài)服務(wù)選擇[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2010年11期

3 溫濤;盛國(guó)軍;郭權(quán);李迎秋;;基于改進(jìn)粒子群算法的Web服務(wù)組合[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2013年05期

4 王尚廣;孫其博;楊放春;;基于全局QoS約束分解的Web服務(wù)動(dòng)態(tài)選擇[J];軟件學(xué)報(bào);2011年07期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 陶春華;QoS感知的Web服務(wù)發(fā)現(xiàn)與組合研究[D];天津大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1123141