一种基于混合智能优化的服务选择模型

《一种基于混合智能优化的服务选择模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第!!卷!第""期计!!算!!机!!学!!报5678!!(68""#$"$年""月%&'()*)+,-.(/0,1%,23-4).*(698#$"$!一种基于混合智能优化的服务选择模型陈彦萍"$&#$张建科!$&R$孙家泽#$郑庆华"$李增智"$!!!!"$#西安交通大学计算机系!西安!A"$$R<$#$#西安邮电学院计算机学院!西安!A"$"#"$!$#西安电子科技大学理学院!西安!A"$$A"$R$#西安邮电学院理学院!西安!A"$"#"$摘!要!基于SGT服务功能属性与非功能属性分离的思想&提出了在组合服务流程确定情况下基于非功能属性的组合SGT服务选择模型8考虑到非功能属性之间的不

2、可公度性和矛盾性&设计了一种基于极大熵函数和社会认知算法的新型混合智能优化算法来解决全局服务选择问题8最后给出了数值实验&实验表明文中的方法可以综合考虑服务组合的非功能要求&从而实现自动的全局服务选择8关键词!SGT服务选择"SGT服务组合"服务质量"极大熵"社会认知理论中图法分类号43!""!!!!"#号!"$8!A#R'*38+8"$";8#$"$8$#"";$%&'()*&%&+&*,)-./-0&+12).3/)4&0#.,&++)3&.,"5,)6)78,)-."$&#$!$&R$#$"$"$%&)(UCH:3DHK!?&/(V+DCH:WG!*-(+DC:?G!?&)(VXDH

3、K:&MC!0'?FGHK:?FD"$#!"#$%&'"(&)*+)'#,&"%-./"(."&0/1$(2/$)&)(34(/5"%6/&7&0/1$(!A"$$R<$#$#-.8))9)*+)'#,&"%-./"(."&0/1$(:(6&/&,&")*;)6&$(<="9".)'',(/.$&/)(6&0/1$(!A"$"#"$!$#-.8))9)*-./"(."&0/$&8"'$&/.6$(<;876/.6&0/1$(:(6&/&,&")*;)6&$(<="9".)'',(/.$&/)(6&0/1

4、$(!A"$"#"$$92,'8*,!YCPGO6HNFGNF6MKFN6ZPGJC[CNDHKH6H:ZMHEND6HC7J[6JG[NDGPZ[6BZMHEND6HC7J[6JG[:NDGP6ZSGT*G[9DEG&CE6BJ6PDND6HSGT*G[9DEGPG7GEND6HB6OG7TCPGO6HH6H:ZMHEND6HC7J[6JG[:NDGPDPJMNZ6[C[O&DHFDEFGLGEMNDHKPG]MGHEG6ZNFGE6BJ6PDND6HPG[9DEGFCPTGGHKD9GH8,HCEE6MHN6ZT6NFDHE6BBGHPM[CTD7DNICHOE6HZ7DEND6H

5、CB6HKH6H:ZMHEND6HC7J[6JG[NDGP&CHGBDLGODHNG77DKGHN6JNDBD^CND6HC7K6[DNFBBC_DHKMPG6ZT6NFNFGCO9CHNCKG6Z2CLDBMB)HN[6JI2GNF6OCHO*6EDC7%6KHDND9G,JNDBD^CND6HDPDHN[6OMEGON6CEFDG9GNFG6JNDBC7[GPM7NZ6[NFGPG[9DEGPG7GE:ND6HB6OG781DHC77I&HMBG[DEC7GLJG[DBGHNPC[GKD9GH&FDEFOGB6HPN[CNGNFCNH6H:ZMHEND6HC7[G:]MD[GBGH

6、NPECHTGE6BJ[GFGHPD9GE6HPDOG[GOZ6[CEFDG9DHKNFGK76TC7CMN6BCNDEPG[9DEGPG7GEND6H8:&;<-'02!SGTPG[9DEGPG7GEND6H"SGTPG[9DEGE6BJ6PDND6H"]MC7DNI6ZPG[9DEG"BCLDBMBGHN[6:JIBGNF6O"P6EDC7E6KHDND9G6JNDBD^CND6H据不同的应用需求&将服务组合成了功能更加复杂=!引!言的组合服务8SGT服务组合大幅度提高了应用的开发速度&为跨企业跨组织的应用合作&实现单个服务SGT服务组合将SGT服务视为基本元素&根无法完成的任务提供了

7、途径&成为企业级服务集成收稿日期!#$"$:$;:$<"最终修改稿收到日期!#$"$:"$:#$8本课题得到国家自然科学基金创新群体项目#;$=#"$$!$%国家自然科学基金#;$<#>#$#&;$<$!";#$%陕西省自然科学基金#*+$<:?4">$和中央高校基本科研业务费专项资金#@++#$"$$$>#$资助8陈彦萍&女&"=A=年生&博士&副教授&研究方向为网络管理%服务计算8):BCD7!EFGHICHJDHK