混沌蚁群算法的Web服务组合优化研究

• 作者: 周井泉 常瑞云 承松
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Web服务组合 模糊专家系统 用户体验质量 混沌蚁群算法
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 178-181,186
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.02.041

摘要

为保证Web服务组合满足用户对Web服务质量日益增长的需求,提出了基于体验质量(Quality of Experience,QoE)的Web服务组合优化方法,即建立模糊专家系统(Fuzzy Expert System) QoE评估模型,并转化为Web服务组合优化的数学模型,采用混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO)进行Web服务组合优化求解.该方法利用混沌算法的遍历性、随机性和规律性,通过引入混沌扰动来避免优化过程中出现局部最优解,以期获得服务组合的全局最优解.为验证CACO算法的可行性和有效性,对其与人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSo)和原始蚁群算法(ACO)等进行了同步对比实验.实验结果表明,CACO算法相比其他算法具有运行时间短、收敛速度快且稳定性高的优点,具有较好的发展前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周井泉	南京邮电大学电子科学与工程学院	74	227	7.0	9.0
2	常瑞云	南京邮电大学电子科学与工程学院	8	32	4.0	5.0
3	承松	南京邮电大学电子科学与工程学院	1	4	1.0	1.0