提出了一种基于遗传算法的Web服务选取方法,使得组合形成的增值服务不仅能完成预定义任务,还能满足用户的特定需求。该方法采用动态适应度函数,提高了服务组合的适应度,通过计算个体间服务质量的海明距离和实施最优个体保存策略,提高了服务组合的质量。实验结果证明了该方法的有效性。

面向微服务实例在不同资源中心的组合部署与调度问题,构建微服务组合部署与调度最优化问题模型。以资源服务中心计算及存储资源利用率、负载均衡率和微服务实际使用率等为优化目标,以服务的完备性、资源与存储资源总量和微服务序列总量为约束条件,提出基于进化多目标优化算法(NSGA-Ⅲ, MOEA/D)求解方法,寻求微服务序列在不同资源中心的实例组合部署与调度策略。通过真实数据集实验对比,在全部满足用户服务请求的约束下,该策略比传统微服务组合调度策略的计算、存储资源平均空闲率和微服务实际空闲率要分别低13.21%、5.2%和16.67%。

改进杜娟鸟搜索算法的Web服务组合优化.pdf

基于可靠性可信性分析的云制造服务组合优化.pdf

针对静态配置的Web服务组合系统无法适应组件服务QoS的动态变化,以及对易错环境缺乏自适应性和不能反映系统不断演进特征的问题,提出了一种QoS敏感的服务组合系统动态配置方法.通过扩展Petri网对服务依赖关系进行建模,形成一个形式化的系统配置方案;利用无循环依赖关系验证算法和最终状态合法性验证算法验证了系统配置方案的正确性;提出了一种最优配置选择算法以选取具有最优QoS的服务配置.仿真实验对比了动态配置、静态配置和随机配置对用户服务请求满意度的影响,结果表明,所提建模方法和相应算法能大幅改善组合服务的QoS.

为了在大数据背景下从大量候选服务集中选择出合适的 Ｗｅｂ服务，并组合成能够完成复杂增值业务过程需求的组合服务，提出一种改进的烟花算法，首次应用于离散服务组合优化问题。