伴隨著云計算化云為雨、落地生根，作為云服務(wù)的主要實現(xiàn)技術(shù)，Web服務(wù)的研究也必將重新受到重視，單個原子Web服務(wù)顯然無法滿足云環(huán)境中用戶的需求，所以Web服務(wù)組合也就顯得尤為重要，而Web服務(wù)選擇是Web服務(wù)組合的關(guān)鍵步驟之一，算法是解決Web服務(wù)選擇的具體方法，當(dāng)前多數(shù)的Web服務(wù)選擇算法具有單目標(biāo)、局部最優(yōu)的缺點，而更符合實際用戶需求的多目標(biāo)的QoS全局最優(yōu)Web服務(wù)選擇算法的研究還比較少。多目標(biāo)魚群算法是有一種新型智能尋優(yōu)算法，具有魯棒性強、全局收斂性好、對初值的敏感性小等特性，在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文首先將QoS全局最優(yōu)Web服務(wù)選擇問題轉(zhuǎn)化為一個帶約束條件的多目標(biāo)服務(wù)組合優(yōu)化問題并建立了相應(yīng)的服務(wù)選擇模型，還建立了原子和組合服務(wù)QoS模型。然后提出了一種基于多目標(biāo)魚群的Web服務(wù)選擇算法MOAFSA4WSS（multi-objective artificial fish swarm algorithm for Web services selection）來求解服務(wù)選擇模型，針對算法本身進(jìn)行了人工魚的編碼、Pareto最優(yōu)解集的構(gòu)造和四種基本行為的調(diào)整等工作，并利用有... 

【文章來源】：武漢輕工大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Web 服務(wù)組合過程

圖 4.1 人工魚的狀態(tài)編碼中的每個元素為對應(yīng)于候選服務(wù)集中的一個具體 Web 服覓食、聚群、追尾和隨機行為，使得魚群中各條人工魚向動并更新自己的狀態(tài)，這一過程不斷的進(jìn)行，也就實現(xiàn)了，最終全局最優(yōu)值在群體中突現(xiàn)出來，得到一組人工魚，areto 最優(yōu)前端的組合服務(wù)。的相關(guān)處理4WSS 算法作為一種多目標(biāo)魚群算法的應(yīng)用，不能直接使，需要作相應(yīng)的調(diào)整和處理，主要包括以下兩個方面。 最優(yōu)解集的構(gòu)造；首先，在單目標(biāo)優(yōu)化問題中，只需要即可對其進(jìn)行評估。而多目標(biāo)優(yōu)化問題包括多個目標(biāo)，所值進(jìn)行評估，需要采用 Pareto 支配的概念對人工魚進(jìn)行評記錄已經(jīng)找到的 Pareto 最優(yōu)解，當(dāng)每完成一次迭代，就對到的 Pareto 最優(yōu)解保存至外部檔案，與此同時去除檔案

圖 4.2 算法流程圖斂性分析預(yù)備知識 4.1 （極小元和極小元集）設(shè) 是嚴(yán)格偏序集 S , 的子集，若不 x a，則 a 稱為 的極小元；定義集合 M , a | x:x a關(guān)于 的極小元集。若對于每一個 x 都至少有一個 , x M則極小元集 為完全的。 4.2 （有限 Markov鏈）若 S 是一個有限集并且 0X: tNt 是 中

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多目標(biāo)優(yōu)化的航空器離場時隙控制方法[J]. 王飛,穆巍煒,董健康.  西南交通大學(xué)學(xué)報. 2012(04)
[2]人工魚群算法的全局收斂性證明[J]. 黃光球,劉嘉飛,姚玉霞.  計算機工程. 2012(02)
[3]基于QoS的Web服務(wù)選擇算法綜述[J]. 李金忠,夏潔武,唐衛(wèi)東,曾勁濤,王翔,吳蘭英.  計算機應(yīng)用研究. 2010(10)
[4]SVM性能的免疫魚群多目標(biāo)優(yōu)化研究[J]. 劉勝,李高云,江娜.  智能系統(tǒng)學(xué)報. 2010(02)
[5]QoS全局最優(yōu)的多目標(biāo)Web服務(wù)選擇算法[J]. 方其慶,劉慶華,彭曉明,胡亞慧.  計算機應(yīng)用研究. 2009(12)
[6]面向Pareto最優(yōu)遺傳算法的服務(wù)組合方法[J]. 胡煥耀,董渭清,符銳,張星,趙曉昳.  西安交通大學(xué)學(xué)報. 2009(12)
[7]基于人工魚群算法的制導(dǎo)炸彈多目標(biāo)魯棒PID控制器設(shè)計[J]. 王航,薛曉中,孫瑞勝,梁卓.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2009(06)
[8]信任感知的組合服務(wù)動態(tài)選擇方法[J]. 王勇,代桂平,侯亞榮.  計算機學(xué)報. 2009(08)
[9]基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化的服務(wù)選擇算法[J]. 孫學(xué)勝,曹玖新,劉波,胡波,李和光.  東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2009(04)
[10]蟻群算法在Web服務(wù)組合中的應(yīng)用[J]. 彭曉明,何炎祥,朱兵艦.  計算機工程. 2009(10)

博士論文
[1]人工魚群算法及其應(yīng)用研究[D]. 王聯(lián)國.蘭州理工大學(xué) 2009

碩士論文
[1]多目標(biāo)粒子群算法在Web服務(wù)組合中的應(yīng)用研究[D]. 王陽陽.河南大學(xué) 2010
[2]基于多智能體人工魚群算法應(yīng)用研究[D]. 姚玉霞.西安建筑科技大學(xué) 2008



本文編號：3375797