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1、粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择2009年8月第32卷第4期北京邮电大学JournalofBeijingUniversityofPostsandTelecommunicationsAug.2009Vo1.32NO.4文章编号:1007—5321(2009)04—0063—05粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择夏虹,(1.西安交通大学计算机系统结构与网络研究所,西安710049;2夸增锴北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876)摘要:针对现有web服务组合中服务选择技术的不足,提出
2、了一种基于粒子群优化算法的多目标优化策略,用于解决web服务组合中基于服务质量(QoS)的服务选择全局最优化问题.将web服务选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标粒子群算法的智能优化原理,通过同时优化多个QoS参数,最终产生一组满足约束条件的Pareto最优解.实验结果证明了该算法的可行性和有效性.关键词:web服务;服务组合;服务质量;粒子群算法中图分类号:TP311文献标识码:AAParticleSwarmOptimizationAlgorithmforServiceSelectionP
3、roblemBasedonQualityofServiceinWebServicesCompositionXIAHong,LIZeng—zhi(1.InstituteofComputerSystemArchitectureandNetwork,Xi'anJiaotongUniversity,Xi'an710049,China;2.StatekeyLaboratoryofNetworkingandSwitchingTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Ber
4、ing100876,China)Abstract:Aglobaloptimalalgorithmbasedonparticleswarmoptimization(PSO)ispresentedtore—solveservicesselectionwithqualityofservice(QoS)globaloptimalinwebservicecomposition.Thismethodwilltransformawebserviceselectionglobaloptimalproblemintoanoptimizationpr
5、oblembasedonwebserviceQoS.Thisalgorithmisutilizedmulti—objectiveparticleswarmoptimizationintel—ligentoptimizationprincipletoproduceasetofoptimalParetowithconstraintprinciplebyoptimizingmultiQoSparameterssimultaneously.Experimentsshowthefeasibilityandefficiencyofthisal
6、go—rithm.Keywords:webservice;servicecomposition;qualityofservice;particleswarmoptimizationWeb服务已成为目前面向服务的体系结构中研究的热点_1J.文献[2]提出以服务组合为研究重点,而服务组合中的服务发现和满足用户请求的服务选择又是其核心的问题之一.目前,解决web服务组合中服务选择问题的方法是用户直接利用web服务描述模型的功能和非功能属性,并用它搜索和选择满足用户请求的web服务[3-6].当前已提出了各种基于QoS的服务组合方法_3J
7、,可是这些基于Qos的服务选择方法大都仅考虑单一优化目标,而对服务选择的QoS全局最优问题,研究工作尚不多.文献[8-9]通过把服务组合流程的各个QoS约束参数线性加权转化为1个单目标函数,但没有解决多目标的优化问题,且对权重向量敏感,优化结果单一,并要求目标函数和约束均为线性的,限制了算收稿日期:2009—03—14基金项目:国家自然科学基金项目(90304006;60673170;60803162)作者简介:夏虹(1977一),女,博士生,E—mail:hxiaxjtu@tom.corn;李增智(1938一),男,教授,博士生
8、导师北京邮电大学第32卷法的实用性.此外,由于这些方法计算量大且复杂度高,也没有融入优化智能搜索算法,随着服务数目的增加,整个服务组合的性能将会受到影响.所以,研究web服务组合中基于服务质量的服务选择问题的智能优化算法及其实现显得尤为重要.本文给
