QoS全局最优化的服务选择策略

为每个服务节点选择一个服务实例,形成在满足全局QoS限制的条件下,具有综合QoS最优的执行计划是服务选择的关键问题.本文分析了优化目标,提出了基于自适应变异遗传算法(self-Adaptive Mutation Genetic Algorithm,AMGA)求解服务选择的组合优化问题.在算法中,适应度函数设计采用对执行计划聚合QoS属性值与约束条件的偏差量作为惩罚约束,变异算子设计采用对服务实例的优良程度自适应的变异概率,提高了基因改良的效率,并引入指数衰减函数保证了算法的收敛性.实验结果表明,基于AMGA算法的服务选择策略比现有基于其它遗传算法的策略能够获得更优的解.

一种服务聚合中QoS全局最优服务动态选择算法

Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来得到了迅速的发展.如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务聚合中服务选择技术的不足,提出了一种解决服务聚合中服务动态选择QoS全局最优化问题的实现算法GODSS(global optimal of dynamic Web services selection).算法的主要思想是把服务动态选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标遗传算法的智能优化原理,通过同时优化多个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto优化服务聚合流程集.理论分析和实验结果说明了算法的可行性和有效性.