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摘要:
服务计算优化问题(如服务选择、服务组合、服务资源调度等)随着云计算、物联网、大数据的快速发展而变得日益复杂。另一方面,各服务行业在其长期演化中逐渐形成了特有的领域特性(如服务先验性、关联性、相似性等)。这些特性对服务优化问题求解有重要影响,如果对其考虑不充分,将导致服务优化问题求解的效率与效果不理想。因此,如何构建面向服务领域的服务优化算法范型及高效求解算法与优化策略成为亟待解决的关键问题。文中分析了服务领域特性对服务优化问题求解的影响规律,据此改进了人工蜂群算法的优化策略,提出了面向服务领域的人工蜂群算法范型(Service domain-oriented Artificial Bee Colony algorithm paradigm,S-ABC),阐述了S-ABC 范型的优化机理,并通过验证实验证实了该算法范型的优化效果。该研究工作为利用服务领域特性指导服务优化问题求解算法的设计提供了新的研究思路和方法,深化了群体智能算法在服务领域的应用,扩展了群体智能算法的优化理论。
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文献信息
篇名 S-ABC--面向服务领域的人工蜂群算法范型
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 服务领域特性 人工蜂群算法 算法范型 服务选择 服务组合 服务资源调度
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 软件工程
研究方向 页码范围 2301-2317
页数 17页 分类号 TP393
字数 14897字 语种 中文
DOI 10.11897/SP.J.1016.2015.02301
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 徐晓飞 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 224 4146 33.0 53.0
2 王忠杰 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 58 788 18.0 26.0
3 刘志中 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 3 23 2.0 3.0
4 闵寻优 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 1 21 1.0 1.0
5 刘睿霖 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 1 21 1.0 1.0
6 王海芳 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 2 23 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
服务领域特性
人工蜂群算法
算法范型
服务选择
服务组合
服务资源调度
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
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