一种基于任务粒化的服务组合优化方法

被引：4

作者：

张以文

崔光明

郭星

张燕平

机构：

[1] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

来源：

电子学报 | 2018年 / 46卷 / 01期

关键词：

服务组合; 任务粒化; 分层模型; PSO;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在big service背景下,越来越多的资源以服务的形式发布与使用,用户需求越来越复杂,导致服务组合计算规模呈指数级增长.本文提出一种任务粒化算法(TgA,Task-granular Algorithm),用于快速有效地求解大规模服务组合优化问题.首先,构建任务粒化分层服务组合模型,并分析了该模型的计算复杂性;其次,根据现有QoS属性计算方式,从理论上分析其在任务粒化过程中的可行性;最后,大量仿真实验结果表明,相比于经典的PSO算法,TgA可以将服务组合优化时间性能提高约4至7倍,且寻优精度提高10%以上.

引用

页码：245 / 251

页数：7

共 5 条

[1]

An Optimization Algorithm for Service Composition Based on an Improved FOA[J]. Yiwen Zhang,Guangming Cui,Yan Wang,Xing Guo,Shu Zhao.Tsinghua Science and Technology. 2015(01)

[2] 一种求解SLA等级感知服务组合问题的多目标离散粒子群优化算法 [J].