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(jì)算正成為新一代計(jì)算的核心，Web服務(wù)技術(shù)與之緊密相關(guān)聯(lián)。輕量級(jí)的Web服務(wù)很難滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)的需求，Web服務(wù)組合作為Web服務(wù)的一項(xiàng)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(gè)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(diǎn)，需要定義對(duì)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(diǎn)，包括計(jì)算能力，網(wǎng)絡(luò)狀況和網(wǎng)絡(luò)能

2、力的差異性。面對(duì)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(gè)多目標(biāo)多選擇問題，利用數(shù)學(xué)工具可以抽象為類似多維0-1背包的數(shù)學(xué)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(gè)良好的優(yōu)化算法，但是LIP的計(jì)算時(shí)間隨著問題實(shí)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(diǎn)。本文根據(jù)現(xiàn)有的工作的思想，設(shè)計(jì)一種輕量級(jí)、協(xié)同計(jì)算的啟發(fā)式算法，以降低算法時(shí)間復(fù)雜度，加快收斂速度，更加適用于真實(shí)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。
　　 本文設(shè)計(jì)的啟發(fā)式算法分為兩個(gè)階段，首先利用遺傳算法對(duì)待求解問題解空間的快速學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)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(diǎn)的初始信息素分布；然后利用蟻群系統(tǒng)的分布式計(jì)算、自組織和正反饋等系統(tǒng)學(xué)