本文關(guān)鍵詞：運(yùn)用備份服務(wù)位置和概率QoS模型的Web服務(wù)組合算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)工作流服務(wù)數(shù)的增加過(guò)程中最初規(guī)劃的潛在成本較高以及很多服務(wù)組合算法可靠性不足等問(wèn)題,提出了一種利用備份服務(wù)位置和概率服務(wù)質(zhì)量(QoS)模型的服務(wù)組合算法。該算法計(jì)算服務(wù)集群的QoS優(yōu)化選擇,為每個(gè)服務(wù)包含足夠數(shù)量的備份服務(wù),且考慮了備份服務(wù)位置,以便在單個(gè)故障點(diǎn)上進(jìn)行評(píng)估。由于這些備份服務(wù)分布均勻,防止了任務(wù)失敗的發(fā)生。對(duì)于服務(wù)選擇問(wèn)題,采用一種改進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化(MOO)算法,利用聚類和QoS模型來(lái)計(jì)算可行解集合。仿真實(shí)驗(yàn)采用JMETAL 3.1框架,評(píng)估備份服務(wù)位置的收益以及算法的可靠性。結(jié)果表明,相比于其他MOO算法,提出的算法可靠性更高,從備份服務(wù)位置所獲得的收益更高。
【作者單位】： 新疆交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 工作流 服務(wù)組合 概率服務(wù)質(zhì)量 多目標(biāo)優(yōu)化 聚類
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 1引言面向服務(wù)的架構(gòu)在工作流中,通過(guò)安排服務(wù)以創(chuàng)建新的功能。許多情況下,不同開發(fā)商提供的服務(wù)質(zhì)量[1](quality-of-service,Qo S)不同,但可能會(huì)執(zhí)行相同的任務(wù)。運(yùn)行時(shí),可以使用服務(wù)質(zhì)量感知算法來(lái)優(yōu)化給定的工作流表1圖1的擴(kuò)展場(chǎng)景,產(chǎn)生了分散的聚類服務(wù)組合部分S11{S21,S2

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本文編號(hào)：506056