異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的啟發(fā)式服務(wù)組合算法的研究.pdf

1、面向服務(wù)計算正成為新一代計算的核心，Web服務(wù)技術(shù)與之緊密相關(guān)聯(lián)。輕量級的Web服務(wù)很難滿足復雜業(yè)務(wù)的需求，Web服務(wù)組合作為Web服務(wù)的一項重要的增值功能得到了廣泛關(guān)注。Web服務(wù)組合是將多個Web服務(wù)組合成大粒度流程服務(wù)的過程，由于服務(wù)提供者服務(wù)能力的差異，結(jié)合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特點，需要定義對Web服務(wù)的非功能性屬性的全局限制。QoS是Web服務(wù)眾多非功能屬性的體現(xiàn)，QoS參數(shù)可以從多方面反映異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的特點，包括計算能力，網(wǎng)絡(luò)狀況和網(wǎng)絡(luò)能

2、力的差異性。面對眾多功能相似的服務(wù)，如何根據(jù)Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量選擇一組滿足全局約束的最優(yōu)的服務(wù)路徑，是服務(wù)組合問題的關(guān)鍵。
　　 保證QoS約束的Web服務(wù)組合問題是一個多目標多選擇問題，利用數(shù)學工具可以抽象為類似多維0-1背包的數(shù)學模型，目前，解決這類問題比較核心的方法LIP被廣泛使用，雖然LIP是一個良好的優(yōu)化算法，但是LIP的計算時間隨著問題實體數(shù)目的生長而成指數(shù)增長。已經(jīng)存在的啟發(fā)式算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，蟻群算法，

3、遺傳算法等，都有非常鮮明的缺點。本文根據(jù)現(xiàn)有的工作的思想，設(shè)計一種輕量級、協(xié)同計算的啟發(fā)式算法，以降低算法時間復雜度，加快收斂速度，更加適用于真實的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
　　 本文設(shè)計的啟發(fā)式算法分為兩個階段，首先利用遺傳算法對待求解問題解空間的快速學習的特點，設(shè)計遺傳算子和制定算法敏感參數(shù)，控制算法的收斂速度，得到待求解問題的一組可行解，并將其轉(zhuǎn)化為蟻群系統(tǒng)的節(jié)點的初始信息素分布；然后利用蟻群系統(tǒng)的分布式計算、自組織和正反饋等系統(tǒng)學