基于SPEA2+算法的Web服务选择研究
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Computer Engineering and Applications计算机工程与应用
2011,47(14)
基于SPEA2+算法的Web服务选择研究
李金忠,曾劲涛,夏洁武,罗文浪
LI Jinzhong, ZENG Jintao, XIA Jiewu, LUO Wenlang
井网山大学电子与信息工程学院,江西吉安343009
School of Electronic and Information Engineering, Jinggangshan University, Ji an, Jiangxi 343009, China
LI Jinzhong, ZENG Jintao, XA Jiewu, et al. Research on Web services selection based On SPEA2+ algorithm. Computer
Engineering and Applications, 2011, 47(14): 83-86.
Abstract The algorithm of services selection is a key factor which can affect the Qos of composite service and the perfor-
mance of service composition. The problem of Web service selection based on Qos hasnt been essentially solved by a class
of selection algorithms that aggregate multiple Qos parameters to form a composite objective function for optimization using
weighted scoring method. In this paper, a Web service selection approach based on an improved strength Pareto evolutionary
al thm(SPEA2+)is designed to solve this problem by multiobjecitve optimization The Pareto-optimal solutions are ob-
tained by simultaneously minimizing service time and servic cost(C)with satisfying the constrains of the parameters
reputation(RE), reliability( R ) and availability(A).Some experiments are made to compare SPEA2+with SPEA for solving
this problem and the results show both SPEA2+ and SPEA2 have their advantages and disadvantages in some cases, and us
ers can select solutions according to their preferences for T or C
Key words: Quality of Service(Qos); Web Service services selection SPEA2+
摘要:服务选择算法是影响组合服务的Q0S和服务组合性能高低的关健因素。针对将多维QoS属性加权聚合为一个目标函数
进行优化的逸择算法不能实质性地解决基于QoS的Web服务选择问题,采用改进的强度 Pareto进化算法(SPEA2+)多目标优化
求解谅问题,设计了一种Web服务选择算法。该算法在满足声、可靠性和可利用性属性的约東下,同时最小化服务时间T和服
务费用GC,以产生 Pareto 3最优解集。通过与运用SPEA2算法求解问题的实验对比,表明了两算法所获取的 Pareto I最优解集中
QoS属性7和C各均値各有优劣,用户可依据对T或C的偏好择优选择。
关键词:服务质量;Web服务;服务选择;SREA2+
DOL:10.37803iss100-8331.201114.03文章编号:1002-8331(2011)14-0083-04文献标识码:A中图分类号:TP391
基于QoS的Web服务选择问题是一个组合优化问题,是是对组合服务中Wb服务的每个Qos属性赋予一个权值,通
服务组合中的一个关键问题,属于NP难问题。服务选择的结过某种方法如加权法等把用户的多个Qos属性要求聚合在
果不仅直接关系到服务能否成功组合,而且对组合服务的质个目标函数中,计算各服务的综合QoS值,再优化该函数,从
量有着至关重要的影响"。当前较流行的基于QoS的Web服而获得全局QS综合最优解。但由于Web服务的各维QoS属
务选择算法主要是采用启发式算法,如遗传算法、粒子群优化性值间的可比性难以衡量和把握,往往较难准确地给出QoS
算法、蚁群算法及一些融合算法等。范小芹等设计了一种基属性的权值,且所获得的解是满足约東条件的单目标最优解,
于离散微粒群算法的动态Web服务选择算法。所提算法不依难以体现用户对QoS的偏好和个性化需求,导致难以正常实
赖于候选服务的数量,保证了算法的鲁棒性。胡建强等提出施优化或优化效果差,从某种实际意义上并没有真正解决多
了一个基于多维服务质量的局部最优服务选择模型,有效缩Qos属性的Web服务选择问题,在一定程度上限制了算法的
小全局最优服务选择的求解空间。苏森等提出面向分布式实用性间。在实际应用中所要找的最优解往往并不一定是所
环境的迭代选择算法聚合局部最优服务以适应网络环境变有QoS属性的最优解,而是在满足QoS属性约束下的 Pareto优t
化。務哲远等提出了基于遗传算法的动态的QoS感知Web化解,故需要寻找能同时多目标优化多维QoS属性的Web服
服务选择方法。华利等門提出了一种基于离散二进制粒子务选择算法。多目标进化算法应用于Web服务选择是一个重
群算法的Web服务推荐策略以解决web服务的优化选择。
要的研究方向,当前的研究并不多。本文运用一种多目标进
这些服务选择算法绝大部分是单目标优化,其做法主要化算法一SPEA2+算法解决基于QoS的Web服务选择问
基金项目:江西省自然科学基金资助项目(N200GS0062)。
作者简介:李金忠(197-),男,讲师,研究方向:服务计算,智能算法,网格计算等;曾劲涛(1978-),男,讲师,通讯作者;夏清武(1969-),女,教
授;罗文浪(1967-),男,教授,博士。B- mail: racehorse@
163,c0m
收稿日期:2010-10-29;回日期:201-01-18
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