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计算机科学与应用｜应用于服务组合的改良粒子群算法

汉斯出版社

2022-06-13

导读：

当今社会，互联网、物联网、云计算以及大数据的快速发展和普及使得网络应用越来越广，越来越多的行业和相应的网络进行越来越深地融合。许多原本属于线下的服务经过封装后被搬上了网络上，同类型的服务也越来越多。如何在互联网大数据环境下快速找到满足用户个性化需求的服务组合已经成为亟需解决的问题。

基本信息：

应用于服务组合的改良粒子群算法

Improved Particle Swarm Optimization for Service Composition

作者：

丁洋, 王红斌*：昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室，云南昆明

关键词:

服务组合；服务质量；服务计算；优化算法；粒子群算法；Service Composition；Quality of Service；Service Computing；Optimal Algorithm；Particle Swarm Algorithm

基金项目：

国家重点研发计划资助“科技服务协同技术及平台研发”(编号 2018YFB1402900)。

原文链接：

https://doi.org/10.12677/CSA.2022.125145

内容简介：

在汉斯出版社《计算机科学与应用》期刊中，有论文本提出了一种改良粒子群服务组合方法，此改良粒子群算法根据服务组合问题的特点分别从四个方面加入了逃出局部最优的机制，根据用户的服务组合请求去快速组合出更优的服务组合方案。

目前的Web组合方法一般都是基于QoS感知的Web服务组合方法，针对基于QoS感知的Web服务组合优化问题，目前的解决方法很多，大致可以分为三大类：1)局部搜索方法，不同的QoS属性值通过一个聚合函数被映射为单一指标，参照多指标从每个候选服务集中选择一个具体的服务来构成一个服务组合方案。这种方法对于有少量QoS属性限制条件的服务组合有效果，但对于大量的有QoS属性限制的服务组合效率较低。2)全局优化方法，这种方法将整个服务组合问题转化为混合线性规划问题，通过一个线性函数寻找解决方案。这种方法对选择最优组合服务的算法有一定的限制，所求的目标函数必须是线性的，不能完全用于解决Web服务组合问题。3)智能优化算法，该方法解决了全局优化算法的缺点，这也是目前用来解决Web服务组合问题的主流方法。

本文针对服务组合问题提出了改良粒子群服务组合算法，该算法根据服务组合问题的特点从对候选服务集进行排序、合理设定控制参数、一定迭代次数后重置粒子位置、设置参照最优值四个方面来预防粒子早熟。实验表明本文所提出的算法在最优性、收敛性、时间复杂度三个方面都表现出良好的性能。但是，本文所提出算法的控制参数的设定并没有实现自动化的设定，此外，本文所提出的算法时间性能并没有明显的优势。未来，本研究打算使用机器学习的相关技术去实现算法控制参数的自动化设定，然后使用大数据的相关技术从历史服务方案中发掘先验知识去指导服务组合，企图降低算法的时间复杂度。

1、张娜, 金瑜婷, 涂小妹, 董亮亮, 包晓安. 基于改进粒子群算法的组合测试用例生成方法[J]. 软件工程与应用, 2020, 9(2): 148-158.

https://doi.org/10.12677/SEA.2020.92018

2、宋丽娜, 何茂伟, 陈瀚宁, 赵建军, 孙丽玲. 融合的差分进化和粒子群算法的改进及应用[J]. 计算机科学与应用, 2018, 8(10): 1518-1526.

https://doi.org/10.12677/CSA.2018.810165

3、李自杰, 魏海光, 周志鹏, 周成平. 基于改进粒子群算法的航迹规划方法[J]. 计算机科学与应用, 2012, 2(1): 6-11.

http://dx.doi.org/10.12677/csa.2012.21002

4、王胜春, 安宏, 李文豪, 杨峻涵, 王晓伟. 粒子群优化算法在工程中的应用[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(8): 1431-1436.

https://doi.org/10.12677/CSA.2020.108148

5、岳朗, 孟令启, 李进, 束仁东. 基于改进粒子群算法的PID控制参数整定[J]. 建模与仿真, 2021, 10(2): 400-408.

https://doi.org/10.12677/MOS.2021.102041

所属期刊

-Computer Science and Application-

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