利用优先级双重深度强化学习的自适应Web服务组合方法

摘要：

针对大规模Web服务组合在动态环境下难以实现高可靠性、高动态适应能力的问题,提出一种结合优先级双重强化学习和POMDP的自适应Web服务组合方法;首先,采用POMDP对大规模Web服务组合优化策略进行建模,简化了组合优化分析的步骤,提高了大规模Web组合服务的效率;然后,在POMDP基础上,利用双重深度强化学习方法对优化策略进行分层重构,并求取最优解,提高了组合服务对动态服务环境的适应能力;实验结果表明,与现有优秀方法相比,所提方法在可靠性、效率和动态环境适应能力方面均有显著提升.

关键词：双重深度强化学习、部分可观察马尔科夫决策过程、Web服务组合

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-06-16（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：197-202