基于人工蜂群优化的支持向量机模型在Web服务QoS预测中的应用

• 作者: 刘志中 安吉宇 杨瑜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 改进人工蜂群算法 支持向量机 Web服务 服务质量动态预测
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 273-277,290
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 7173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.01.066

摘要

在开放的网络环境下,Web服务的服务质量QoS具有很强的动态性.为了提高服务QoS的准确性,为服务选择、服务组合提供可靠的QoS信息,在考虑Web服务所处的网络环境和所要处理任务的特征对服务QoS影响的前提下,提出一种基于人工蜂群优化的支持向量机QoS动态预测方法.该方法首先对人工蜂群算法进行改进,提出了面向观察蜂的免疫选择机制和面向侦查蜂的改进逃逸机制;然后,采用改进的人工蜂群算法对支持向量机的参数进行优化;最后采用优化的支持向量机预测Web服务处理具体任务时的QoS.实验结果表明,该提出的QoS预测方法具有较好的预测速度和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志中	河南理工大学计算机科学与技术学院	38	169	7.0	10.0
2	安吉宇	河南理工大学计算机科学与技术学院	14	52	4.0	6.0
3	杨瑜	河南理工大学计算机科学与技术学院	2	1	1.0	1.0