一种支持高效服务选择的混合增强ABC算法

为了高效地实现服务选择,利用服务聚合方法构建最大化满足用户需求的复杂软件服务系统,提出了一种混合增强人工蜂群(hybrid enhancement artificial bee colony,HEABC)算法。该算法将K-means算法、KNN(K-nearest neighbor)算法与ABC算法融合,保证ABC算法在离散解空间更新解时,始终保持连续性。通过增加蜜蜂群体之间信息共享的能力,增强了蜜蜂群体的探索和开发能力。在对软件服务的非功能性感知方面,引入了服务契约的概念,以实现更加全面的满足用户个性化、动态化需求。仿真实验使用了60组不同的数据集,在质量和执行时间方面与其他算法进行了比较。结果表明,与其他算法相比,该算法在求解时间和求解质量上均有所提高。