基于多目标粒子群优化的服务选择算法

摘要：

基于多目标粒子群优化算法提出一种高效的服务选择算法(MOPSOSS).首先将服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题;其次,根据支配的概念构造远小于原子服务集的新子服务集;最后基于多目标粒子群优化算法求解由新子服务集构成的服务选择问题,从而获得一组满足约束的pareto最优解.理论分析表明,MOPSOSS能正确、高效地求出原问题的全局最优解.与遗传算法(GA)的对比结果表明当问题规模大于150时,MOPSOSS的平均运行时间仅为GA的7%,求出的解的个数是GA的1.15倍,75%的解能支配GA求出的解,分布广度是GA的1.5倍.随着约束强度的增加,MOPSOSS的平均运行时间减少,而解的质量并无显著下降.与GA相比,MOPSOSS能用更短的时间求出更多高质量的解.

关键词：服务组合、服务选择、pareto最优解、多目标优化、粒子群优化

所属期刊栏目：39

分类号：TP301.6;TP393.4(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90604004,60773103;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目200802860031;江苏省自然科学基金重点资助项目BK2007708,BK2008030;江苏省网络与信息安全重点实验室资助项目BM2003201;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室资助项目93K-9

在线出版日期：2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：684-689