本文選題：語義鏈接匹配度 + 服務(wù)質(zhì)量��； 參考：《計算機應(yīng)用》2016年08期

【摘要】：服務(wù)級別協(xié)議(SLA)等級感知的服務(wù)選擇是NP難題。針對服務(wù)選擇中維度與粒度方面的問題,提出結(jié)合語義與事務(wù)屬性的服務(wù)質(zhì)量(QoS)感知的服務(wù)優(yōu)化選擇模型。該模型從語義鏈接匹配度、QoS與事務(wù)三個維度對服務(wù)進行優(yōu)化選擇,并設(shè)計了支持多粒度的編碼策略。針對服務(wù)選擇中時間復(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。該算法首先采用動態(tài)適應(yīng)度函數(shù),逐代淘汰不滿足約束的個體;其次給出了事務(wù)屬性的優(yōu)先級,并根據(jù)優(yōu)先級設(shè)計了知識啟發(fā)式的交叉與變異算子,以保證個體滿足事務(wù)屬性要求;最后在遺傳算法中對優(yōu)秀個體進行克隆選擇,以增強對最優(yōu)解的搜索能力。仿真實驗中,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;在時間花費上稍高于遺傳算法但遠低于窮舉法。實驗結(jié)果表明,所提算法能在較少時間花費的基礎(chǔ)上保證服務(wù)選擇的質(zhì)量。
[Abstract]:Service level Agreement (SLA)-aware service selection is a NP problem. In order to solve the problem of dimension and granularity in service selection, a QoS aware service optimization model based on semantic and transaction attributes is proposed. The model optimizes service selection from three dimensions of semantic link matching, QoS and transaction, and designs a multi-granularity coding strategy. Aiming at the problem of high time complexity in service selection, a hybrid optimization algorithm combining clone selection and genetic algorithm is proposed. Firstly, the algorithm uses dynamic fitness function to eliminate individuals who do not meet the constraints generation by generation, and then gives the priority of transaction attributes, and designs the knowledge heuristic crossover and mutation operators according to the priority. In order to ensure that the individual meets the requirements of transaction attributes, and finally in the genetic algorithm to clone the selection of outstanding individuals to enhance the search ability of the optimal solution. In the simulation experiment, the algorithm is superior to the genetic algorithm in the accuracy and success rate of service selection, and the time cost is slightly higher than the genetic algorithm but far lower than the exhaustive method. Experimental results show that the proposed algorithm can guarantee the quality of service selection on the basis of less time.
【作者單位】： 同濟大學電子與信息工程學院;山東交通學院理學院;同濟大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41405097) 山東交通學院科研基金資助項目(Z201342)~~
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1783253