基于量子粒子群优化算法的web服务组合机制研究

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4、ubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByQiYanSupervisor:Prof.HaiyanWangMarch2016摘要随着服务计算技术的飞速发展以及云计算等复杂网络应用环境的日益普及，传统的单一的Web服务很难满足当前应用发展的需求，复杂的Web应用通常需要组合多个Web服务协同工作。然而，Web服务的种类和服务数量不断增加，导致服务选择和服务组合复杂度大幅度提升

5、；此外，网络上存在多个满足用户需求的相似候选服务，给服务请求者挑选并组合服务带来困难。如何利用服务的非功能性属性，实现准确高效、符合用户需求的Web服务组合已成为当前的研究热点之一。本文对Web服务组合问题、群智能优化算法进行了研究和分析，并将群智能优化算法应用于服务组合，提高服务组合的效率。本文首先对传统的粒子群算法进行了分析，针对其收敛慢、局部搜索能力不强等问题，设计并实现了一种改进的量子粒子群优化算法（ImprovedQuantumParticleSwarmOptimization，IQPSO），改进

6、的IQPSO方案比原有的粒子群算法具有更好的性能。在此基础之上，本文将其应用于Web服务组合问题中，设计并实现了基于改进量子粒子群算法的Web服务组合（IQPSO-basedWebServiceComposition，IWSC）方案。仿真对比实验表明，IWSC方案具有更好的稳定性，收敛速度更快，成功率更高。最后，本文以IWSC方案为核心，设计并实现了一个基于MVC（ModelViewController）架构的分布式Web服务组合仿真系统。通过确立该系统各模块的功能，构建系统结构，并在此基础上进一步验证IW

7、SC的可行性。通过与集中式Web服务组合仿真系统的对比测试，验证了该系统在满足用户需求、缩短查询时间方面具有更好的优势。关键词：Web服务,服务组合,群智能优化算法，粒子群优化算法,量子粒子群优化算法IAbstractWiththerapiddevelopmentofServicesComputingtechnologyandtheincreasingpopularityofcomplexnetworkapplicationenvironmentssuchascloudcomputing,atraditio

8、nallysingleWebservicecannotmeettheusers’requirementsanymore.ComplexWebapplicationsusuallyneedthecombinationofmultipleWebservicestoworkcollaboratively.However,theincreaseoftypesandthenumberofWebservicesmakesse