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服务级别协议(SLA)等级感知的服务选择是NP难题。针对服务选择中维度与粒度方面的问题,提出结合语义与事务属性的服务质量(QoS)感知的服务优化选择模型。该模型从语义链接匹配度、QoS与事务三个维度对服务进行优化选择,并设计了支持多粒度的编码策略。针对服务选择中时间复杂度高的问题,提出了克隆选择与遗传算法相结合的混合优化算法。该算法首先采用动态适应度函数,逐代淘汰不满足约束的个体;其次给出了事务属性的优先级,并根据优先级设计了知识启发式的交叉与变异算子,以保证个体满足事务属性要求;最后在遗传算法中对优秀个体进行克隆选择,以增强对最优解的搜索能力。仿真实验中,该算法在服务选择的精确度和成功率方面均优于遗传算法;在时间花费上稍高于遗传算法但远低于穷举法。实验结果表明,所提算法能在较少时间花费的基础上保证服务选择的质量。 相似文献
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基于多目标粒子群优化算法的Web服务组合 总被引:1,自引:0,他引:1
基于服务质量(QoS)的Web服务组合是一个非线性、多目标优化求解问题,属于NP难问题.提出一种多目标粒子群优化算法来求解基于QoS的Web服务组合问题,在Web服务组合模型中考虑了服务执行代价、时间、可用性等五方面的因素.针对基于QoS的Web服务组合特点,借鉴运动学速度分解原理对粒子每维的速度进行相应分解,采用多目标指导粒子的飞行;基于Pareto支配关系来更新粒子的个体极值,采用精英归档技术维持种群多样性,粒子的全局极值由外部档案库中的非劣最优解提供;针对粒子群易陷入局部最优问题,采用了变异策略来改善.与基于遗传算法的Web服务组合算法相比,基于多目标粒子群优化的Web服务组合算法可以快速收敛,并获得综合QoS较好的解. 相似文献
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在基于服务质量(QoS)的Web服务组合中,提出一种采用路径模板编码机制的遗传算法来解决多路径全局优化问题.该方法首先在服务依赖图中基于语义匹配度约束获得多路径子图,并通过路径模板表示每条执行路径,然后采用路径模板机制控制初始种群个体的生成和交叉变异的产生,通过定义多路径选择结构的QoS聚合公式,设计多路径统一的适应度函数,从而使得代表不同路径的个体可以共存和统一处理,并通过单次运行实现多路径的全局优化,克服了传统的一维编码机制在多路径情况下需要多次编码,多次运行的缺点.最后通过实验以及与其他多路径算法比较,证明了该算法在收敛性和时间复杂度等方面的优越性. 相似文献
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基于遗传算法的QoS感知的Web服务选择 总被引:42,自引:4,他引:38
提出一种用于QoS感知的Web服务选择的遗传算法.该算法采用关系矩阵编码方式,克服了一维编码方式表示的局限性,并且可以通过简单的方法来表示组合服务重计划及Web服务循环路径等情况,通过该算法一次运行,就可以从所有组合路径的组合方案中选出满足用户QoS需求的组合方案,而一维编码遗传算法在多路径情况下需多次编码、多次运行.算法还采用一种变异策略来提高算法的适应度.通过仿真比较,关系矩阵编码遗传算法比一维编码遗传算法获得了更优解,变异策略在提高算法适应度方面也发挥了作用. 相似文献
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针对不确定服务质量(QoS)感知的云服务组合优化问题的求解,提出一种不定长时间序列(ULST)模型和锦标赛策略的改进遗传算法(T-GA)。首先,基于用户对服务不同时间段的访问规律,将服务质量的长期变化构建为不定长时间序列模型,该模型能够准确地描述一段时间内用户对服务的真实QoS访问记录。其次,提出一种基于不确定QoS模型的改进遗传算法,该算法采用锦标赛选择策略代替基本遗传算法中的轮盘赌选择策略。最后,在真实数据上进行了大量实验,所提的不定长时间序列模型能够有效地解决不确定QoS感知云服务组合问题,而锦标赛策略的改进遗传算法在寻优结果和稳定性方面均优于基于精英选择策略的遗传算法(E-GA)算法,且运行速度提高近1倍,是可行、高效且稳定的算法。 相似文献
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基于混沌遗传算法的网格工作流调度应用 总被引:1,自引:0,他引:1
动态网格环境中, 多QoS(服务质量)约束下的工作流调度问题是决定其任务执行成功与否及效率高低的关键。现有的网格工作流调度算法难以满足实际应用中的不同需求, 同时算法欠优化, 难以提供多种策略, 由此提出了一种基于期限与预算两个QoS约束的改进型混沌遗传算法。首先, 为避免算法出现收敛停滞将混沌机制引入遗传算法并对变异概率进行自适应处理。其次, 提出时间和预算的线性结合概念, 将目标函数转换为适应值函数。最终基于工作流调度中的平衡结构和非平衡结构测试了算法的有效性。 相似文献
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一种复合算法在短期负荷预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高电力系统短期负荷预测精度,文中提出一种基于改进遗传算法优化的径向基函数神经网络短期电力负荷预测模型,该模型采用改进的选择策略、自适应交叉和变异概率防止出现早熟现象;将自适应交叉和变异操作的改进遗传算法与梯度下降法混合交互运算,作为径向基函数神经网络的学习算法,将上述模型和算法应用于某地区电网的短期负荷预测,取得良好的预测效果. 相似文献
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田东平 《计算机应用与软件》2010,27(11)
在系统分析和研究自适应遗传算法特点的基础上,提出一种基于群体适应度均值商的自适应遗传算法.一方面,算法设计了群体早熟收敛的定量计算公式和引入了早熟收敛的判定阈值;另一方面,算法采用了改进的交叉和变异策略,即对陷入局部收敛的群体,依据平均适应度值将其一分为二:对性能优于平均适应度者实施先变异后交叉,而对性能劣于平均适应度者实施先交叉后变异.该算法应用在函数优化中,仿真结果表明其能有效提高全局寻优的性能,且鲁棒性好. 相似文献
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Valeria Cardellini Valerio Di Valerio Vincenzo Grassi Stefano Iannucci Francesco Lo Presti 《International Journal of Software and Informatics》2013,7(2):195-220
Service selection has been widely investigated by the SOA research community as an effective adaptation mechanism that allows a service broker, offering a composite service, to bind at runtime each task of the composite service to a corresponding concrete implementation, selecting it from a set of candidates which differ from one another in terms
of QoS parameters. In this paper we present a load-aware per-request approach to service selection which aims to combine the relative benefits of the well known per-request and perflow approaches. Our service selection policy represents the core methodology of the Plan phase of a self-adaptive service oriented system based on the MAPE-K reference loop. Since the service broker operates in a variable and uncertain environment where the QoS levels negotiated with the service providers can fluctuate, it requires some mechanism to enforce the QoS constraints with its users. To this end, we also propose an algorithm for the Analyze phase of MAPE-K which is based on the adaptive Cusum algorithm and allows to determine whether a change in the QoS level requires a service selection replanning. We
present experimental results obtained with a prototype implementation of a service broker. Our results show that the proposed load-aware approach is superior to the traditional perrequest one and combines the ability of sustaining large volume of service requests, as the perflow approach, while at the same time offering a finer customizable service selection, as the per-request approach. Furthermore, the results show that the adaptive Cusum algorithm
can quickly detect changes in the execution environment and trigger a new optimization plan
before the system performance degrades. 相似文献
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当前,服务组合方法只考虑组合服务QoS的优化而不考虑组合服务的能耗优化.针对这一问题,文中首先根据不同情况提出了两种服务能耗模型;其次在基于工作流的服务组合环境下,提出了一种能耗感知的多路径服务组合方法 EAMSC.该方法对服务组合的能耗优化问题进行了数学建模,并提出了一种基于启发式的多路径服务组合算法,该算法包括两个部分:一是组合服务的可行路径查找,即在满足端到端QoS约束的前提下找出若干条可行的服务组合路径;二是请求速率的分配,即在可行的服务组合路径上依据服务能耗模型分配请求流量以降低组合服务的总体能耗.最后,仿真实验结果表明:能耗感知的多路径服务组合方法与传统的服务组合方法相比,能够在保证端到端QoS约束的基础上有效地减少组合服务的总能耗. 相似文献
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面向服务的架构(SOA)下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH。首先基于服务质量(QoS)建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法。然后在磷虾群(KH)算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡。最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化(PSO)算法、人工蜂群(ABC)算法和花朵授粉算法(FPA)进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务。 相似文献
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基于Agent的面向服务选择的Web
Service架构研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更灵活有效地发现Web Service中最合适的服务,文中在阐述了Web Service的核心概念和Agent技术的主要优点基础上,提出了一个基于Agent技术的面向服务选择的Web Service框架,强调应根据QoS选择Web Service,同时给出了一个服务质量评估算法,用户根据此算法可以获得更高质量的、更理想的Web Service。 相似文献
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QoS驱动的主体服务匹配 总被引:9,自引:1,他引:9
分析了目前主体服务匹配的研究现状和存在的问题,为了正确匹配到用户最满意的主体,提出了一个服务质量(Quality of Service,QoS)模型,该模型比较客观的反映了主体服务非功能属性的特征,并研究了该QoS模型上的各种计算和评价方法,在QoS模型的基础上,重点研究了一种QoS驱动的主体服务匹配算法,该算法克服了KSycara,K Arisha、G J Wickler和Z Zhang等人提出的主体服务匹配算法中存在的不足,最后用仿真实验验证了提出的主体服务匹配算法的有效性。 相似文献
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随着面向服务计算(Service-oriented Computing,SOC)的不断发展,基于服务质量(Quality of Service,QoS)的Web服务组合研究成为了必然趋势。鉴于QoS属性的多维性及相互矛盾性,提出将基于QoS的Web服务组合优化问题转化为多属性决策问题进行求解。采用折中系数 对每个组合服务实例到正负理想点的距离进行累加求和,最终得到一组最优服务排序结果,用户可以根据自身偏好进行选择。传统的多属性决策方法无法有效地处理大规模的组合服务搜索空间,因此,为了有效地解决Web服务组合优化这一NP难题,提出一种结合多属性决策方法和自适应遗传算法的新型优化算法来解决该问题。实验采用真实的QoS综合服务数据集进行验证,实验结果表明,该方法能够在较短时间内找到全局近似最优解,且解集的排序结果接近于实际的最优服务排序。同时,该方法对于解决大规模的Web服务组合优化问题具有良好的可伸缩性。 相似文献
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