求解服务选取问题的混合蚁群优化算法

摘要：

为解决大规模服务选取问题,提出了一种混合蚁群优化(HACO)算法.该算法先采用动态skyline服务查询过程过滤抽象服务类相关的冗余候选服务,以大力缩减空间提高查找效率,然后利用聚类设计动态构造图来引导蚂蚁的搜索方向,从而确定局部服务选取的搜索区域；基于已经确定的局部服务选取的搜索区域,利用启发式策略选取具体的组合服务.采用标准的真实数据集和综合产生的数据集对所提的方法进行试验评估,以及和最近提出的相关组合服务算法进行对比.实验结果在解的质量和处理时间方面效果显著.

关键词：蚁群优化、服务选取、聚类、启发信息、信息素

所属期刊栏目：34

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61100090,61073062,61100027;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目N11024006

在线出版日期：2015-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：931-934,943