系统工程与电子技术
繫統工程與電子技術
계통공정여전자기술
SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS
2013年
8期
1758-1763
,共6页
Web服务选择%多目标离散粒子群算法%全局最优%服务质量
Web服務選擇%多目標離散粒子群算法%全跼最優%服務質量
Web복무선택%다목표리산입자군산법%전국최우%복무질량
Web services selection%multi-objective discrete particle swarm optimization%global optimization%quality of service (QoS)
针对服务质量(quality of service,QoS)全局最优Web服务选择问题,提出了一种双种群协同进化QoS全局最优Web服务选择算法.算法在多目标离散粒子群算法基础上设计一种双种群协同进化框架以同步进行非支配排序和精英粒子保留,并定义了一种新的离散粒子位置更新算子.同时为保证粒子的多样性和算法的全局收敛能力,算法采用基于距离的粒子多样性度量算子、基于适应值排序的粒子选择算法和基于轮盘赌的全局最优解选择策略.仿真实验结果表明该算法能同时优化多个目标,并得到一组满足约束的Pareto最优解,且具有较好的性能和鲁棒性,解集的质量和分布也优于非支配排序遗传(nondominated sorting genetic algorithm, NSGA)算法的改进算法NSGA-Ⅱ,能有效解决QoS全局最优的Web服务选择问题.
針對服務質量(quality of service,QoS)全跼最優Web服務選擇問題,提齣瞭一種雙種群協同進化QoS全跼最優Web服務選擇算法.算法在多目標離散粒子群算法基礎上設計一種雙種群協同進化框架以同步進行非支配排序和精英粒子保留,併定義瞭一種新的離散粒子位置更新算子.同時為保證粒子的多樣性和算法的全跼收斂能力,算法採用基于距離的粒子多樣性度量算子、基于適應值排序的粒子選擇算法和基于輪盤賭的全跼最優解選擇策略.倣真實驗結果錶明該算法能同時優化多箇目標,併得到一組滿足約束的Pareto最優解,且具有較好的性能和魯棒性,解集的質量和分佈也優于非支配排序遺傳(nondominated sorting genetic algorithm, NSGA)算法的改進算法NSGA-Ⅱ,能有效解決QoS全跼最優的Web服務選擇問題.
침대복무질량(quality of service,QoS)전국최우Web복무선택문제,제출료일충쌍충군협동진화QoS전국최우Web복무선택산법.산법재다목표리산입자군산법기출상설계일충쌍충군협동진화광가이동보진행비지배배서화정영입자보류,병정의료일충신적리산입자위치경신산자.동시위보증입자적다양성화산법적전국수렴능력,산법채용기우거리적입자다양성도량산자、기우괄응치배서적입자선택산법화기우륜반도적전국최우해선택책략.방진실험결과표명해산법능동시우화다개목표,병득도일조만족약속적Pareto최우해,차구유교호적성능화로봉성,해집적질량화분포야우우비지배배서유전(nondominated sorting genetic algorithm, NSGA)산법적개진산법NSGA-Ⅱ,능유효해결QoS전국최우적Web복무선택문제.
