發(fā)布時(shí)間：2019-03-01 21:31

【摘要】：針對(duì)當(dāng)前Web服務(wù)海量增加,而現(xiàn)有的Web服務(wù)選擇算法低效、緩慢的問題,提出了一種基于云計(jì)算的粒子群優(yōu)化算法的Web服務(wù)選擇方法。該方法在云平臺(tái)下對(duì)粒子分群映射、相似分群并行化簡(jiǎn)、適時(shí)更新分群,并且尋找與用戶需求最相似、服務(wù)質(zhì)量最好的策略。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能有效減少流程執(zhí)行過程中Web服務(wù)選擇導(dǎo)致的時(shí)間開銷,并提高Web服務(wù)選擇的可靠性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the current Web service increases greatly, but the existing Web service selection algorithm is inefficient and slow, a new Web service selection method based on cloud computing particle swarm optimization (PSO) is proposed. In this method, the particle clustering mapping is implemented in cloud platform, the similarity clustering is simplified in parallel, the clustering is updated in time, and the best quality of service strategy is found which is most similar to the user's needs and the best quality of service (QoS). Experiments show that this method can effectively reduce the time overhead caused by Web service selection and improve the reliability of Web service selection.
【作者單位】： 江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ12345,GJJ12349)
【分類號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 牟玉潔;曹健;張申生;張建宏;;面向服務(wù)質(zhì)量的交互式Web服務(wù)選擇[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2006年05期

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本文編號(hào)：2432821