基于改进蚁群优化算法的服务组合与优化方法

摘要：

针对传统蚁群算法存在初期信息素积累时间长、易陷入局部最优等不足,在满足用户全局服务质量约束的条件下,提出一种改进的基于蚁群系统的云服务组合算法.借鉴遗传算法的思想得到蚁群系统的初始信息素分布,通过社会认知优化改进蚂蚁寻优路径,并采取优化的蚁群信息素更新策略,从而提高算法搜索效率.实验结果表明,改进的蚁群优化算法在求解云服务组合问题上具有更优的搜索性能.

关键词：云服务、全局约束、蚁群系统、遗传算法、社会认知优化算法、服务组合

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金61300124;河南省基础与前沿技术研究计划项目152300410212;河南省科技攻关计划项目162102310426,172102310250;河南省教育厅自然科学基金17A520034

在线出版日期：2019-03-18（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：68-73