基于参数自适应差分进化算法的Web服务组合

• 作者: 周井泉 张严凯 李强
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: Web服务组合 体验质量 模糊专家系统 差分进化算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.03.021

摘要

为了准确地反映用户对服务体验质量的满意程度,提出一种基于QoE(quality of experience)的Web服务组合模型,并运用差分进化(DE)算法对其进行求解.首先,建立了基于QoE的模糊专家评估系统,通过评估系统将各个参数转化成QoE数学表达式.其次,在标准的DE算法的基础上,引入混沌初始化和参数自适应机制,利用混沌和DE算法参数取值的特性,不仅能够克服DE算法容易陷入局部最优的缺点,而且改善了DE算法的性能和寻找全局最优解的能力,提高了DE算法的稳定性和可靠性.最后,与PSO、ACO、标准DE算法和混沌初始化DE算法进行了比较.实验结果表明,参数自适应DE算法在求解Web服务组合优化的问题上具有收敛快且稳定性高的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李强	南京邮电大学电子科学与工程学院	4	6	1.0	2.0
2	周井泉	南京邮电大学电子科学与工程学院	74	227	7.0	9.0
3	张严凯	南京邮电大学电子科学与工程学院	2	5	1.0	2.0