基于Pareto多目標人工蜂群算法的Web服務(wù)組合優(yōu)化研究.pdf

1、Web服務(wù)是一個嶄新的分布式計算模型，能有效地實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)和信息的集成，是集成技術(shù)新的發(fā)展方向。由于現(xiàn)在功能相同但QoS不同的Web服務(wù)越來越多，這導(dǎo)致了服務(wù)的搜索空間不斷增大，也使得服務(wù)組合問題變得更加復(fù)雜。
　　基于此，本文設(shè)計了一個Pareto多目標人工蜂群算法來解決服務(wù)組合優(yōu)化問題，主要工作如下：
　　首先，本文給出了一種Pareto解集的構(gòu)造方法，在解決多目標優(yōu)化問題時，通常直接比較當前進化種群中每個解的適應(yīng)度值

2、，最終只產(chǎn)生一個最優(yōu)解推薦給用戶。但在處理 Web服務(wù)組合這一實際問題時，由于網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)錯綜復(fù)雜，甚至?xí)幸恍┨摷俜?wù)，單個的組合方案很難滿足用戶的特定需求。所以，本文采用構(gòu)造當前種群Pareto解集的方式來解決多目標優(yōu)化問題，最后推薦給用戶一組非劣解，以此來更好的解決Web服務(wù)組合這一實際問題。
　　接著，本文對蜂群算法進行了改進，原始算法在解的選擇階段采用輪盤賭策略進行解的選擇，但這種策略會使算法容易過早收斂，種群的多樣性較

3、差。基于此，本文采用Bolzmann策略來改進算法，該策略可使算法的全局搜索能力更好，種群的多樣性也能夠得到提高。同時，本文對蜜源放棄策略做了相應(yīng)的調(diào)整，對領(lǐng)域搜索公式進行了相應(yīng)改進，以適應(yīng)Web服務(wù)組合這一實際問題。
　　最后，通過仿真實驗驗證本文提出的改進方案的可行性。實驗表明改進方案可以使種群的多樣性增加，有效地避免“早熟”現(xiàn)象，最后產(chǎn)生的組合方案更能滿足實際情況中用戶需求。從而表明該方法可以更好地處理 Web服務(wù)組合優(yōu)化問