基于人工鱼群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由能力,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此QoS路由基于的信息实际上是模糊的.同时,在网络运营日益商业化的环境下,支持ABC需要兼顾用户和网络提供方利益,考虑双方效用共赢.为此,文中引入模糊数学、概率论和博弈论知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间形式描述用户QoS需求和边(链路)参数,引入用户满意度和边评价,通过博弈分析,基于人工鱼群算法,寻找使用户和网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.

基于人工鱼群算法的QoS全局最优Web服务选择的研究

针对现有的服务选择算法单目标、局部最优等不足,提出基于人工鱼群的Web服务选择算法。首先建立QoS全局最优Web服务选择模型,之后运用人工鱼群算法来求解该模型,可以在有限迭代次数内产生一组满足用户需求的非劣组合服务集。最后通过仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。为解决服务选择问题提供了新方案。

基于双种群协同进化的QoS全局最优Web服务选择算法

针对服务质量(quality of service,QoS)全局最优Web服务选择问题,提出了一种双种群协同进化QoS全局最优Web服务选择算法。算法在多目标离散粒子群算法基础上设计一种双种群协同进化框架以同步进行非支配排序和精英粒子保留,并定义了一种新的离散粒子位置更新算子。同时为保证粒子的多样性和算法的全局收敛能力,算法采用基于距离的粒子多样性度量算子、基于适应值排序的粒子选择算法和基于轮盘赌的全局最优解选择策略。仿真实验结果表明该算法能同时优化多个目标,并得到一组满足约束的Pareto最优解,且具有较好的性能和鲁棒性,解集的质量和分布也优于非支配排序遗传(nondominated sorting genetic algorithm,NSGA)算法的改进算法NSGA-Ⅱ,能有效解决QoS全局最优的Web服务选择问题。

基于模拟退火的多约束路径优化选择算法

多约束QoS路由是下一代互联网的核心问题之一.为解决QoS路由算法容易陷入局部最优的问题,将模拟退火方法与路由计算结合起来,提出一种新的组合优化算法.该算法可以及时从无效的迭代中跳出到其他空间,提高搜索效率,具有全局收敛性,可在有限次数迭代中快速找到可行路径.实验表明,该算法性能高,同时对网络规模和多约束个数具有很好的可扩展性.

全局效用启发式网格元任务调度策略

在满足用户QoS需求的前提下,为研究提高网格系统性能的方法,提出一种网格环境下元任务全局效用启发式调度策略,并设计MGU立即调度算法以及Global USufferage批调度算法。仿真实验结果表明,该策略在获得较高用户满意度的同时,能够保证系统的吞吐率和稳定性。

融合遗传蚁群算法的Web服务组合研究

为了提高Web服务组合流程中服务选择技术的收敛性能,提出了一种基于遗传算法与蚁群算法相融合的多目标优化策略,用于解决基于QoS的Web服务组合问题。本文首先将Web服务组合的全局最优化问题转化为寻求一条QoS最优解的路径问题,并通过改进遗传算法得到蚁群算法中初始路径的信息素分布,再通过改进蚁群算法来求得最优解。仿真实验结果表明,该改进算法能在较少的进化代数下得到最优路径,提高了Web服务组合的快速全局搜索能力。

基于改进花朵授粉算法的Web服务组合优化

对于大量功能相似而服务质量不同的Web服务,服务组合优化可使其满足客户不同需求并被广泛应用,但现有Web服务组合优化方法普遍存在搜索效率低和寻优不精准的问题。为此,提出一种改进的花朵授粉算法,通过实现全局搜索和局部搜索的动态转换,促进种群优化。将差分进化算法的变异和交换操作加入到花朵授粉算法中,增强花朵的有效性和多样性,同时利用贪心策略选择适应度值高的花朵,加快算法收敛速度,增强其寻优能力。实验结果表明,与DE、KDE、FPA和EFPA算法相比,该算法在求解服务组合问题上具有更快的收敛速度和更好的寻优性能。

全局优化的分层动态Web服务组合

优化选取服务是动态Web服务组合的关键技术之一。在对分层组合算法研究的基础上,利用产生式规则和接口语义规则对Web服务建模,引入了备选服务的QoS性能指标和用户请求对响应时间、成本、成功率、可靠性和组合率的多条件约束,给出了一种全局优化的分层动态Web服务组合算法,通过仿真工具Weblogic 8.1 application server+Oracle BPEL Process Manager 10验证,结果表明,该算法能够有效提高动态Web服务组合的成功率和组合率。

基于MapReduce离散萤火虫群优化算法的服务选择方法

针对云计算环境下求解大规模的Web服务选择问题,提出基于MapReduce模式的并行离散萤火虫群优化算法。该算法重新定义个体的编码,计算个体间的距离,改进位置更新,提高高维空间中的搜索能力,并采用分群分治思想和理想点方法进行优化,以避免过早陷入局部最优,提高处理大规模问题的能力。实验结果表明,该算法在求解服务选择问题上具有可行性和有效性,且扩展性较好。

北斗系统服务质量评估模型与指标体系

针对北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)多种类型服务综合评估的问题,将网络通信中的服务质量(QoS)概念引入到北斗系统服务评估,提出了一种北斗系统QoS分层模型,给出了初步的分类评估指标设计,涵盖北斗系统全球定位导航授时(RNSS)服务、星基增强服务(SBAS)、精密单点定位服务(PPP)、区域短报文通信服务(RSMC)、全球短报文通信服务(GSMC)、国际搜救服务(SAR)和地基增强服务(GAS).通过分析服务的保障机制与指标映射关系,提供了在复杂情况下实现多QoS指标优化以及异常情况下快速定位故障源头的途径,确保了北斗系统服务的稳定性与可靠性.研究结果可为我国北斗卫星导航系统综合性能评估提供参考.