一种支持高效服务选择的混合增强ABC算法
为了高效地实现服务选择,利用服务聚合方法构建最大化满足用户需求的复杂软件服务系统,提出了一种混合增强人工蜂群(hybrid enhancement artificial bee colony,HEABC)算法.该算法将K-means算法、KNN(K-nearest neighbor)算法与ABC算法融合,保证ABC算法在离散解空间更新解时,始终保持连续性.通过增加蜜蜂群体之间信息共享的能力,增强了蜜蜂群体的探索和开发能力.在对软件服务的非功能性感知方面,引入了服务契约的概念,以实现更加全面的满足用户个性化、动态化需求.仿真实验使用了60组不同的数据集,在质量和执行时间方面与其他算法进行了比较.结果 表明,与其他算法相比,该算法在求解时间和求解质量上均有所提高.
复杂软件服务系统、服务选择、人工蜂群算法、信息共享
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金
2021-06-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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