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為進行服務組合優(yōu)化及適應服務組合優(yōu)化過程中 Ｗｅｂ服務的動 態(tài) 性、不穩(wěn)定性以及多種 ＱｏＳ屬 性 限 制等問題，提出一種多信息素動態(tài)更新的蟻群算法 ＭＰＤＡＣＯ，包 括 ＭＰＤＡＣＯ 局部優(yōu)化算法和 ＭＰＤＡＣＯ全局優(yōu)化算法，該算法基于建立的服務組合模型，在基本蟻群算法基礎上進行研究和改進，可以適應服務組合優(yōu)化過程中發(fā)生的服務無效以及服務中 ＱｏＳ變化等情況．另外，為使算法能較快地收斂于最優(yōu)解，在實驗基礎上對蟻群算法策略進行了改進．為驗證以上算法的有效性，在一個旅游領域的服務推薦系統(tǒng)中對算法進行了仿真實驗，實驗結果表明文中提出的算法較基本蟻群算法及一種應用于服務選擇的遺傳算法有更好的性能。
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