计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2012年
8期
89-92
,共4页
Web服务组合%服务质量%组合计划%模板%遗传算法
Web服務組閤%服務質量%組閤計劃%模闆%遺傳算法
Web복무조합%복무질량%조합계화%모판%유전산법
传统遗传算法在种群初始化的时候,普遍采用均匀取种法或随机取种法,这些方法生成的种群的平均适应度比较低,难以保证算法的搜索效率.文中提出一种改进的遗传算法用于QoS敏感的Web服务组合,采用两种不同的算法进行服务选择,避免了随机生成初始种群给算法带来的负面影响.并且,该算法将路径模板化以减少服务组合的工作量,用染色体可变长的编码方式来解决组合服务的多路径选择问题.通过仿真实验,与传统的算法相比,所提出的算法在实现服务组合时收敛更快,最优解的适应度更高.
傳統遺傳算法在種群初始化的時候,普遍採用均勻取種法或隨機取種法,這些方法生成的種群的平均適應度比較低,難以保證算法的搜索效率.文中提齣一種改進的遺傳算法用于QoS敏感的Web服務組閤,採用兩種不同的算法進行服務選擇,避免瞭隨機生成初始種群給算法帶來的負麵影響.併且,該算法將路徑模闆化以減少服務組閤的工作量,用染色體可變長的編碼方式來解決組閤服務的多路徑選擇問題.通過倣真實驗,與傳統的算法相比,所提齣的算法在實現服務組閤時收斂更快,最優解的適應度更高.
전통유전산법재충군초시화적시후,보편채용균균취충법혹수궤취충법,저사방법생성적충군적평균괄응도비교저,난이보증산법적수색효솔.문중제출일충개진적유전산법용우QoS민감적Web복무조합,채용량충불동적산법진행복무선택,피면료수궤생성초시충군급산법대래적부면영향.병차,해산법장로경모판화이감소복무조합적공작량,용염색체가변장적편마방식래해결조합복무적다로경선택문제.통과방진실험,여전통적산법상비,소제출적산법재실현복무조합시수렴경쾌,최우해적괄응도경고.
