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摘要:
为进行服务组合优化及适应服务组合优化过程中Web服务的动态性、不稳定性以及多种QoS属性限制等问题,提出一种多信息素动态更新的蚁群算法MPDACO,包括MPDACO局部优化算法和MPDACO全局优化算法,该算法基于建立的服务组合模型,在基本蚁群算法基础上进行研究和改进,可以适应服务组合优化过程中发生的服务无效以及服务中QoS变化等情况.另外,为使算法能较快地收敛于最优解,在实验基础上对蚁群算法策略进行了改进.为验证以上算法的有效性,在一个旅游领域的服务推荐系统中对算法进行了仿真实验,实验结果表明文中提出的算法较基本蚁群算法及一种应用于服务选择的遗传算法有更好的性能.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于改进蚁群算法的服务组合优化
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 语义网 服务组合 服务选择 蚁群算法 最优化
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 270-281
页数 分类号 TP311
字数 11350字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2012.00270
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟祥武 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 66 2158 21.0 46.0
2 陈俊亮 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 154 1938 21.0 38.0
3 刘栋 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 7 254 3.0 7.0
4 夏亚梅 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 11 252 3.0 11.0
8 程渤 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室 10 253 4.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义网
服务组合
服务选择
蚁群算法
最优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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