基于qos的服务选择

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1、ZSTUZhejiangSci-TechUniversity硕士学位论文Master’sThesis中文论文题目:基于QoS的服务选择英文论文题目：ServiceselectionbasedonQoS学科专业：数学作者姓名：龙仕美指导教师：丁佐华完成日期：2016-1-5浙江理工大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示

2、谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江理工大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：签字日期：年月日导师签名：签字日期：年月日浙江理工大学硕士学位论文基于QoS的服务选择摘要Web服务具有跨平台性、低耦合性以及语言无关性等特点，它已经成为了电子商务和分布式计算的重要解决方案。针对复杂的业务需求，单一Web服务无法满足

3、其需求，因此将多个Web服务组合起来已成为必要。由于具有相同功能而QoS（服务质量）各不相同的Web服务数量众多，选择出具有最佳QoS且满足用户QoS限制的Web服务组合成为了当前待解决的问题。针对这个问题，目前大量的研究集中在寻找组合的近似解，因为他们能更快的接近最优解。比较常用的方法是利用遗传算法，其原因是遗传算法具有简单，并行搜索性好等特点。但随着Web服务组合规模的扩大，标准遗传算法在Web服务选择过程中逐渐表现出了它的缺点，主要是收敛速度慢，不易收敛到全局最优解。针对于以上的问题，本文主要做了以下几点工作：1）提出了一种模糊精英遗传算法(FuzzyEliteGeneticAlgor

4、ithm,简称FEGA)。它针对于遗传算法收敛速度慢，不易收敛于全局最优解等缺点对其进行了改进。主要利用精英个体对遗传算法的影响，将每一代种群模糊划分为两个子种群。其中一个与最优个体进行进化操作，而另一个则进行常规的进化操作。子种群的划分则通过模糊控制根据当前算法的运行参数来确定。最后将操作后的两个子种群合并生成下一代的种群。2）运用FEGA算法解决Web服务选择问题。根据旅行计划服务组合实例对FEGA算法在Web服务选择中的有效性进行了验证。结果表明它可以快速地、有效地选出满足用户QoS需求的组合方案，解决了具有全局QoS限制的Web服务选择问题。关键字：Web服务选择；QoS；遗传算法；

5、模糊控制；精英个体；优良基因I浙江理工大学硕士学位论文基于QoS的服务选择AbstractWebservicehasseveralcharacteristics,suchascross-platform,lowcoupling,aswellaslanguage-independent,andsoon.ithasbecomeanimportantsolutionfore-commerceanddistributedcomputing.Duetothecomplexbusinessrequirements,asinglewebserviceisnotabletofullymeettheirnee

6、ds,whichthusmaketheservicecompositionbecomenecessary.ThereisalwaysalargenumberofwebserviceswiththesamefunctionalitywhiledifferentQoS(QualityofService)ontheinternet,therefore,howtoselectwebservicesforcompositionwiththepurposeofhavingthebestQoSandalsosatisfyinguserrestrictionsofQoShasbecomeanurgentpr

7、oblemtobesolved.Existingworkmainlyfocusedonfindingacombinationofapproximatesolution,thereasonisthatthissolutioncanapproachtotheoptimalsolutionfaster.Onecommonlyusedmethodisgeneticalgorithm,becauseitissimple