資料介紹
服務(wù)級(jí)別協(xié)議(SLA)等級(jí)感知的服務(wù)選擇是NP難題。針對(duì)服務(wù)選擇中維度與粒度方面的問題,提出結(jié)合語義與事務(wù)屬性的服務(wù)質(zhì)量( QoS)感知的服務(wù)優(yōu)化選擇模型。該模型從語義鏈接匹配度、QoS與事務(wù)三個(gè)維度對(duì)服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化選擇,并設(shè)計(jì)了支持多粒度的編碼策略。針對(duì)服務(wù)選擇中時(shí)間復(fù)雜度高的問題,提出了克隆選擇與遺傳算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法。該算法首先采用動(dòng)態(tài)適應(yīng)度函數(shù),逐代淘汰不滿足約束的個(gè)體;其次給出了事務(wù)屬性的優(yōu)先級(jí),并根據(jù)優(yōu)先級(jí)設(shè)計(jì)了知識(shí)啟發(fā)式的交叉與變異算子,以保證個(gè)體滿足事務(wù)屬性要求;最后在遺傳算法中對(duì)優(yōu)秀個(gè)體進(jìn)行克隆選擇,以增強(qiáng)對(duì)最優(yōu)解的搜索能力。仿真實(shí)驗(yàn)中,該算法在服務(wù)選擇的精確度和成功率方面均優(yōu)于遺傳算法;在時(shí)間花費(fèi)上稍高于遺傳算法但遠(yuǎn)低于窮舉法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法能在較少時(shí)間花費(fèi)的基礎(chǔ)上保證服務(wù)選擇的質(zhì)量。
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