本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Skyline計(jì)算相結(jié)合的服務(wù)組合方案研究

  更多相關(guān)文章： 服務(wù)組合 QoS 多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí) Skyline計(jì)算 自適應(yīng)性

【摘要】：在服務(wù)計(jì)算領(lǐng)域,簡(jiǎn)單原子服務(wù)的有限功能很多時(shí)候不能滿足復(fù)雜的用戶需求,這種場(chǎng)景下,組合已有的原子服務(wù)來達(dá)成用戶的需求成為一個(gè)研究熱點(diǎn),即服務(wù)組合。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,功能性屬性相同QoS屬性不同的Web服務(wù)數(shù)量快速增長,以及組合業(yè)務(wù)流程的復(fù)雜性,服務(wù)組合面臨一個(gè)效率問題。QoS感知的服務(wù)組合方法,為的是最大化滿足用戶需求,成為服務(wù)組合研究熱點(diǎn)。一方面,由于服務(wù)組合面臨不斷變化的環(huán)境和服務(wù)自身的演化,Web服務(wù)組合技術(shù)應(yīng)該根據(jù)相應(yīng)的變化做出調(diào)整,從而維持或達(dá)到更好的性能。另一方面,已有的服務(wù)組合方法把QoS屬性綜合成一個(gè)效用函數(shù),沒有考慮到這些QoS屬性是否沖突�？紤]到以上問題,本文提出了一個(gè)基于多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Skyline計(jì)算相結(jié)合的服務(wù)組合優(yōu)化方案。對(duì)于具有多維QoS屬性的Web服務(wù),我們利用Skyline計(jì)算抽取不被支配的Web服務(wù)縮減組合空間,達(dá)到降低復(fù)雜度的目的。利用多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的服務(wù)組合的自適應(yīng)性和存在多個(gè)沖突目標(biāo)情況下的服務(wù)組合問題。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)方法的一個(gè)主要分支,用來解決序列決策問題。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,學(xué)習(xí)agent通過不斷與動(dòng)態(tài)不確定的環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)得到最優(yōu)的動(dòng)作策略,因此強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠適應(yīng)變化的環(huán)境。然而,傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法目標(biāo)是學(xué)習(xí)得到最高獎(jiǎng)賞的策略,也就是常用的單目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)。對(duì)于多口標(biāo)約束下的自適應(yīng)服務(wù)組合問題,傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)不再合適,因此我們使用多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)來應(yīng)對(duì)這個(gè)問題。最后,我們做了一系列實(shí)驗(yàn),通過實(shí)驗(yàn)證算法的有效性、可擴(kuò)展性和自適應(yīng)性。
【關(guān)鍵詞】：服務(wù)組合 QoS 多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí) Skyline計(jì)算 自適應(yīng)性
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 本論文專用術(shù)語的注釋表9-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 問題提出及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 研究問題與動(dòng)機(jī)11-12
• 1.2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究內(nèi)容13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 Web服務(wù)組合概述15-21
• 2.1 Web服務(wù)15-18
• 2.1.1 Web服務(wù)協(xié)議棧16-17
• 2.1.2 常用Web服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)17-18
• 2.2 Web服務(wù)組合18-20
• 2.2.1 Web服務(wù)組合方法19-20
• 2.3 Web服務(wù)質(zhì)量20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Skyline計(jì)算21-30
• 3.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)21-23
• 3.2 馬爾可夫決策過程23-25
• 3.2.1 MDP典型求解方法24-25
• 3.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)經(jīng)典算法25-26
• 3.3.1 時(shí)序差分(Temporal Difference,TD)算法25
• 3.3.2 Q學(xué)習(xí)算法(Q-Learning)25-26
• 3.4 多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Multi-Objective Reinforcement Learning,MORL)26-28
• 3.5 Skyline計(jì)算28-29
• 3.6 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Skyline計(jì)算的服務(wù)組合模型30-43
• 4.1 場(chǎng)景描述30-31
• 4.2 模型建立31-37
• 4.2.1 基于多目標(biāo)馬爾可夫決策過程的服務(wù)組合31-35
• 4.2.2 評(píng)價(jià)函數(shù)35-36
• 4.2.3 策略選擇36-37
• 4.3 求解方法37-42
• 4.3.1 單策略方法39-41
• 4.3.2 多策略方法41-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第五章 實(shí)驗(yàn)與分析43-52
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置43-44
• 5.2 單策略服務(wù)組合方法實(shí)驗(yàn)分析44-49
• 5.2.1 驗(yàn)證有效性實(shí)驗(yàn)44-46
• 5.2.2 驗(yàn)證自適應(yīng)性實(shí)驗(yàn)46-47
• 5.2.3 驗(yàn)證可擴(kuò)展性實(shí)驗(yàn)47-49
• 5.3 多策略服務(wù)組合方法實(shí)驗(yàn)分析49-51
• 5.3.1 驗(yàn)證有效性實(shí)驗(yàn)49-50
• 5.3.2 驗(yàn)證自適應(yīng)性實(shí)驗(yàn)50-51
• 5.3.3 驗(yàn)證可擴(kuò)展性實(shí)驗(yàn)51
• 5.4 本章小結(jié)51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 本文總結(jié)52
• 6.2 未來工作52-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表的論文59

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