本文選題：服務領域特性 + 人工蜂群算法��； 參考：《計算機學報》2015年11期

【摘要】：服務計算優(yōu)化問題(如服務選擇、服務組合、服務資源調度等)隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展而變得日益復雜.另一方面,各服務行業(yè)在其長期演化中逐漸形成了特有的領域特性(如服務先驗性、關聯(lián)性、相似性等).這些特性對服務優(yōu)化問題求解有重要影響,如果對其考慮不充分,將導致服務優(yōu)化問題求解的效率與效果不理想.因此,如何構建面向服務領域的服務優(yōu)化算法范型及高效求解算法與優(yōu)化策略成為亟待解決的關鍵問題.文中分析了服務領域特性對服務優(yōu)化問題求解的影響規(guī)律,據(jù)此改進了人工蜂群算法的優(yōu)化策略,提出了面向服務領域的人工蜂群算法范型(Service domain-oriented Artificial Bee Colony algorithm paradigm,S-ABC),闡述了S-ABC范型的優(yōu)化機理,并通過驗證實驗證實了該算法范型的優(yōu)化效果.該研究工作為利用服務領域特性指導服務優(yōu)化問題求解算法的設計提供了新的研究思路和方法,深化了群體智能算法在服務領域的應用,擴展了群體智能算法的優(yōu)化理論.
[Abstract]:With the rapid development of cloud computing, Internet of things and big data, service computing optimization problems (such as service selection, service composition, service resource scheduling, etc.) have become increasingly complex. On the other hand, various service industries have gradually formed special domain characteristics (such as service priori, relevance, similarity, etc.) in their long-term evolution. These characteristics have an important impact on the service optimization problem solving, if it is not fully considered, it will lead to the service optimization problem solving efficiency and effect is not ideal. Therefore, how to construct service-oriented service optimization algorithm paradigm and efficient algorithm and optimization strategy becomes a key problem to be solved. In this paper, the influence of service domain characteristics on the solution of service optimization problem is analyzed, based on which the optimization strategy of artificial bee colony algorithm is improved. In this paper, a service oriented artificial bee colony algorithm is presented, which is called Service domain-oriented Artificial Bee Colony algorithm paradigm S-ABC, and the optimization mechanism of S-ABC norm is expounded, and the optimization effect of this algorithm is verified. This work provides a new research idea and method for the design of service optimization problem solving algorithm using service domain characteristics, deepens the application of swarm intelligence algorithm in service field, and extends the optimization theory of swarm intelligence algorithm.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61033005,61472106,61272187,61300124)資助~~
【分類號】：TP393.09;TP18

【參考文獻】

相關期刊論文 前7條

1 張明衛(wèi);張斌;張錫哲;朱志良;;一種基于劃分的組合服務選取方法[J];計算機研究與發(fā)展;2012年05期

2 李素粉;范玉順;李秀;;支持服務應用關聯(lián)的服務選擇方法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2012年03期

3 代鈺;楊雷;張斌;高巖;;支持組合服務選取的QoS模型及優(yōu)化求解[J];計算機學報;2006年07期

4 葉世陽;魏峻;李磊;黃濤;;支持服務關聯(lián)的組合服務選擇方法研究[J];計算機學報;2008年08期

5 張明衛(wèi);魏偉杰;張斌;張錫哲;朱志良;;基于組合服務執(zhí)行信息的服務選取方法研究[J];計算機學報;2008年08期

6 李喜彤;范玉順;;Web服務流程相容性和相似性分析[J];計算機學報;2009年12期

7 溫濤;盛國軍;郭權;李迎秋;;基于改進粒子群算法的Web服務組合[J];計算機學報;2013年05期

【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

1 王勇;代桂平;侯亞榮;方娟;毛國君;;基于遺傳算法實現(xiàn)服務組合中信任感知的成員服務選擇[J];北京工業(yè)大學學報;2010年01期

2 王勇;代桂平;侯亞榮;方娟;毛國君;;基于結構化模型的組合服務選擇算法[J];北京工業(yè)大學學報;2010年06期

3 林劍;趙龍;徐劍;余節(jié)約;;基于人工蜂群優(yōu)化的印刷色彩分色[J];包裝工程;2011年05期

4 印瑩;張斌;張錫哲;;基于具體事務的補償支持服務替換QoS模型[J];東北大學學報(自然科學版);2010年01期

5 張莉;張斌;黃利萍;朱志良;;預測Web QoS的協(xié)作過濾算法[J];東北大學學報(自然科學版);2011年02期

6 王喜鳳;李必信;廖力;謝春麗;關秀翠;;基于優(yōu)化逆問題的Web服務選擇[J];東南大學學報(自然科學版);2011年03期

7 劉家良;孫俊麗;姜利群;;一種面向云計算的QoS評價模型[J];電腦知識與技術;2010年31期

8 王勇;代桂平;姜正濤;侯亞榮;方娟;任興田;;信任增強的服務組合調度算法[J];電子學報;2009年10期

9 萬長林;韓旭;牛溫佳;王文杰;史忠植;;基于動態(tài)描述邏輯的服務組合及質量模型[J];電子學報;2010年08期

10 張廣泉;戎玫;王f;;時間感知Web服務交互行為建模與失配檢測方法研究[J];電子學報;2011年11期

相關會議論文 前10條

1 周相兵;;基于Ontology的語義Web服務聚合自動機研究及應用[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

2 李麗;程玉榮;牛奔;;離散人工蜂群算法求解旅行商問題[A];第十三屆中國管理科學學術年會論文集[C];2011年

3 楊琳;孔峰;;基于梯度蜂群混合算法的電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流計算[A];中南六省（區(qū)）自動化學會第二十九屆學術年會論文集[C];2011年

4 李昌志;付曉東;田強;王威;夏永瀅;;一種費用最小化的Veb服務組合可靠性優(yōu)化分配方法[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

5 Jun-hua Duan;Yu-Jie Yang;Kai-zhou Gao;Jun-qing Li;Quan-ke Pan;;A Speed-up Method for calculating total flowtime in permutation flow shop scheduling problem[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

6 劉勝;商秀芹;劉希未;呂宜生;熊剛;朱鳳華;董西松;;基于分析樹的Web組合服務組合優(yōu)化方法[A];第八屆（2013）中國管理學年會論文集（選編）[C];2013年

7 Hongzhi Liu;Liqun Gao;Xiangyong Kong;Shuyan Zheng;;An Improved Artificial Bee Colony Algorithm[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年

8 初佃輝;尉愛平;徐曉飛;王忠杰;;面向陸海聯(lián)運的服務選擇組合優(yōu)化模型及算法[A];山東計算機學會2013學術年會論文集[C];2013年

9 Peng Zhang;Hong Liu;Yanhui Ding;;Dynamic Bee Colony Algorithm Based on Multi-species Coevolution[A];山東計算機學會2013學術年會論文集[C];2013年

10 劉勝;商秀芹;劉希未;呂宜生;熊剛;朱鳳華;董西松;;基于分析樹的Web組合服務組合優(yōu)化方法[A];第八屆（2013）中國管理學年會——平行管理分會場論文集[C];2013年

相關博士學位論文 前10條

1 吳德烽;計算智能在三維表面掃描機器人系統(tǒng)中的應用研究[D];大連海事大學;2010年

2 羅彬;基于MMOI方法的電信客戶流失預測與挽留研究[D];電子科技大學;2010年

3 尹可挺;Internet環(huán)境中基于QoS的Web服務組合研究[D];浙江大學;2010年

4 付曉東;Web服務組合服務質量保障關鍵問題研究[D];昆明理工大學;2008年

5 董旭初;Bayesian網(wǎng)的最優(yōu)樹分解研究[D];吉林大學;2011年

6 劉莉平;動態(tài)Web服務組合關鍵技術研究[D];中南大學;2011年

7 龍軍;基于信任感知與演化的服務組合關鍵技術研究[D];中南大學;2011年

8 李德勝;基于Pi演算的Web服務組合研究[D];北京郵電大學;2011年

9 王文彬;移動自組織網(wǎng)絡環(huán)境下服務組合若干關鍵技術的研究[D];北京郵電大學;2011年

10 王尚廣;基于QoS度量的Web服務選擇關鍵技術研究[D];北京郵電大學;2011年

相關碩士學位論文 前10條

1 張祥濤;基于語義Web服務的多層次匹配模型的研究與實現(xiàn)[D];華南理工大學;2010年

2 姜飛;混合智能優(yōu)化算法及其應用[D];西安電子科技大學;2011年

3 苑慶濤;基于QoS的動態(tài)Web服務組合系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];西安電子科技大學;2010年

4 魏麗;群體動畫中運動生成模塊的模型研究[D];山東師范大學;2011年

5 邵超杰;基于WEB服務的虛擬人體繪制的研究與改進[D];武漢理工大學;2011年

6 張旭云;Web服務組合中QoS評估及服務選擇的關鍵技術研究[D];南京大學;2011年

7 張守明;基于人工蜂群的模糊聚類數(shù)據(jù)挖掘算法研究[D];蘭州理工大學;2011年

8 梁建慧;新型智能優(yōu)化算法及其在圖像分割中的應用研究[D];陜西師范大學;2011年

9 黃旭;群智能優(yōu)化算法及其在PPI網(wǎng)絡中的應用研究[D];陜西師范大學;2011年

10 魏濤;基于.NET的高�？蒲泄芾硐到y(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];南京理工大學;2011年

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 殷昱煜;李瑩;鄧水光;尹建偉;;Web服務行為一致性與相容性判定[J];電子學報;2009年03期

2 范玉順;;面向服務的企業(yè)的體系結構與關鍵技術[J];航空制造技術;2010年03期

3 于明遠;朱藝華;梁榮華;;基于混合微粒群算法的網(wǎng)格服務工作流調度[J];華中科技大學學報(自然科學版);2008年04期

4 曾建潮,崔志華;一種保證全局收斂的PSO算法[J];計算機研究與發(fā)展;2004年08期

5 韓燕波;王洪翠;王建武;閆淑英;張程;;一種支持最終用戶探索式組合服務的方法[J];計算機研究與發(fā)展;2006年11期

6 范小芹;蔣昌俊;方賢文;丁志軍;;基于離散微粒群算法的動態(tài)Web服務選擇[J];計算機研究與發(fā)展;2010年01期

7 倪晚成;劉連臣;吳澄;;Web服務組合方法綜述[J];計算機工程;2008年04期

8 李喜彤;范玉順;;Web服務過程建模及其邏輯正確性驗證[J];計算機集成制造系統(tǒng);2008年04期

9 錢柱中;陸桑璐;謝立;;基于Petri網(wǎng)的Web服務自動組合研究[J];計算機學報;2006年07期

10 郭玉彬;杜玉越;奚建清;;Web服務組合的有色網(wǎng)模型及運算性質[J];計算機學報;2006年07期

，

本文編號：1810271