資料介紹
服務級別協(xié)議(SLA)等級感知的服務選擇是NP難題。針對服務選擇中維度與粒度方面的問題,提出結合語義與事務屬性的服務質量( QoS)感知的服務優(yōu)化選擇模型。該模型從語義鏈接匹配度、QoS與事務三個維度對服務進行優(yōu)化選擇,并設計了支持多粒度的編碼策略。針對服務選擇中時間復雜度高的問題,提出了克隆選擇與遺傳算法相結合的混合優(yōu)化算法。該算法首先采用動態(tài)適應度函數(shù),逐代淘汰不滿足約束的個體;其次給出了事務屬性的優(yōu)先級,并根據(jù)優(yōu)先級設計了知識啟發(fā)式的交叉與變異算子,以保證個體滿足事務屬性要求;最后在遺傳算法中對優(yōu)秀個體進行克隆選擇,以增強對最優(yōu)解的搜索能力。仿真實驗中,該算法在服務選擇的精確度和成功率方面均優(yōu)于遺傳算法;在時間花費上稍高于遺傳算法但遠低于窮舉法。實驗結果表明,所提算法能在較少時間花費的基礎上保證服務選擇的質量。
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