高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2014年
2期
131-137
,共7页
服务组合优化%Top-k%理想点法(TOPSIS)%多目标遗传算法(MOGA)%服务质量(QoS)
服務組閤優化%Top-k%理想點法(TOPSIS)%多目標遺傳算法(MOGA)%服務質量(QoS)
복무조합우화%Top-k%이상점법(TOPSIS)%다목표유전산법(MOGA)%복무질량(QoS)
service composition optimization%Top-k%technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS)%multi-objective genetic algorithm (MOGA)%quality of service (QoS)
针对组合服务QoS优化中单目标优化建模需要精确定义QoS权重和多目标优化建模返回的Pareto最优解集数目过多的问题,借鉴多目标遗传算法(MOGA)和多属性决策领域的理想点法(TOPSIS),提出了一个能够快速返回Top-k最优组合服务、适用于较大规模服务组合问题求解的使用了TOPSIS的多目标遗传算法——T_MOGA.该算法在MOGA的方案评估阶段引入理想点法对组合服务进行评估,并通过选择、交叉、变异等操作对种群迭代以获取QoS更好的组合服务方案.T_MOGA有效简化了MOGA的非支配排序过程,减少了算法运行时间,并只返回Pareto最优解集Top-k最优组合服务,方便用户选择.通过实验,从算法的运行时间及得到集合的质量两个方面验证了T_MOGA的有效性.
針對組閤服務QoS優化中單目標優化建模需要精確定義QoS權重和多目標優化建模返迴的Pareto最優解集數目過多的問題,藉鑒多目標遺傳算法(MOGA)和多屬性決策領域的理想點法(TOPSIS),提齣瞭一箇能夠快速返迴Top-k最優組閤服務、適用于較大規模服務組閤問題求解的使用瞭TOPSIS的多目標遺傳算法——T_MOGA.該算法在MOGA的方案評估階段引入理想點法對組閤服務進行評估,併通過選擇、交扠、變異等操作對種群迭代以穫取QoS更好的組閤服務方案.T_MOGA有效簡化瞭MOGA的非支配排序過程,減少瞭算法運行時間,併隻返迴Pareto最優解集Top-k最優組閤服務,方便用戶選擇.通過實驗,從算法的運行時間及得到集閤的質量兩箇方麵驗證瞭T_MOGA的有效性.
침대조합복무QoS우화중단목표우화건모수요정학정의QoS권중화다목표우화건모반회적Pareto최우해집수목과다적문제,차감다목표유전산법(MOGA)화다속성결책영역적이상점법(TOPSIS),제출료일개능구쾌속반회Top-k최우조합복무、괄용우교대규모복무조합문제구해적사용료TOPSIS적다목표유전산법——T_MOGA.해산법재MOGA적방안평고계단인입이상점법대조합복무진행평고,병통과선택、교차、변이등조작대충군질대이획취QoS경호적조합복무방안.T_MOGA유효간화료MOGA적비지배배서과정,감소료산법운행시간,병지반회Pareto최우해집Top-k최우조합복무,방편용호선택.통과실험,종산법적운행시간급득도집합적질량량개방면험증료T_MOGA적유효성.
