基于知识的人工蜂群服务组合优化算法

摘要：

近年来,Web服务组合问题一直是研究热点,是典型的NP难题.随着Web服务技术的发展,用户更加注重服务质量.目前,将人工蜂群算法应用于连续性优化问题的研究比较多,然而将其用于解决Web服务组合这一离散化问题却不多见.为了提高在大量Web服务中快速有效找到针对特定问题的最优Web服务组合的效率,以满足用户对服务质量日益提高的需求,文中提出一种基于服务顺序知识的人工蜂群算法(KABC)来解决这一NP问题.首先,建立了单个服务的QoS评估模型,并提出了应用于Web服务组合优化问题的QoS数学模型.其次,算法运用当前较优解的服务顺序知识来指导后续解的更新,加快了算法的收敛速度,提高了精度.实验结果表明,与原始的ABC、PSO算法相比较,KABC具有更快、更优的搜索能力以及更好的求解质量.

关键词：Web服务组合、NP、人工蜂群算法、知识

所属期刊栏目：26

分类号：TP301.6(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61401225

在线出版日期：2016-06-22（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：46-50,55