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当前服务互联网(IoS)中的服务资源呈现精细化、专业化的趋势,功能单一的服务无法满足用户复杂多变的需求,服务集成调度方法已经成为服务计算领域的热点。现有的服务集成调度方法大都只考虑用户需求的满足,未考虑IoS生态系统的可持续性。针对上述问题,提出一种基于自适应多目标强化学习的服务集成方法,该方法在异步优势演员评论家(A3C)算法的框架下引入多目标优化策略,从而在满足用户需求的同时保证IoS生态系统的健康发展。所提方法可以根据遗憾值对多目标值集成权重进行动态调整,改善多目标强化学习中子目标值不平衡的现象。在真实大规模服务环境下进行了服务集成验证,实验结果表明所提方法相对于传统机器学习方法在大规模服务环境下求解速度更快;相较于权重固定的强化学习(RL),各目标的求解质量更均衡。 相似文献
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为合理利用制造资源、缩短开发周期、降低生产成本、提高产品质量,本文针对离散制造行业的工艺规划方法进行了研究.在考虑资源工艺能力、状态以及工序优先关系对工艺方案可行性的约束的基础上,建立了多目标非线性的零件工艺规划模型,对零件工艺方案的质量、成本、工期、环境消耗等多个维度进行了优化,并利用改进的人工蜂群算法对模型进行了求解.最后通过一个代表性的实例证明了模型及算法的有效性. 相似文献
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针对目前构件模型缺乏行为语义和脆弱接口的问题,提出了一个面向服务的业务构件模型,该模型采用有限状态机来描述业务构件的行为语义,采用基于XML的标记数据类型来表示业务数据类型,基于此模型,提出了动作、动作序列和业务构件3个层次的语义匹配关系,借鉴数据库查询语言,提出业务构件检索语言以支持业务构件的自动获取.结果表明:所提出的方法为大规模的业务构件复用提供了有利的技术支持.开发了业务构件库管理工具验证了该法方法的可行性和有效性. 相似文献
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基于多线程机制的电力数据采集系统设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大规模数据采集系统中采集速率低、服务器负载过重以及数据节点网络地址不稳定等问题,提出基于多线程机制的电力数据采集系统设计方案。通过合理配置多个数据采集线程并发工作完成从多个数据节点采集实时数据,通过建立监听线程来保障系统与数据节点间通信连接的可靠性。最后从100个数据节点进行数据采集测试,取得1832条/min的数据采集速率和30 s左右的数据更新周期。结果表明该系统能够完成大规模网络的数据采集,拥有高效的采集速率,能够保证电力数据的实时性。 相似文献
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全球化市场的发展与多企业合作经营的生产方式要求ERP系统具有高度的柔性和敏捷性以适应企业的过程重构及协作方式的变化.本文分析了传统ERP系统在过程集成和企业间集成方面的不足,讨论了工作流管理系统的基本概念和体系结构,提出了动态可重构ERP系统中的工作流引擎的构件,最后阐述了工作流管理系统在ERP系统中的应用. 相似文献