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MapReduce平台上面向大规模Web服务组合问题的并行引导变异进化算法
MapReduce平台上面向大规模Web服务组合问题的并行引导变异进化算法
作者:
姚佩阳
焦志强
谷南南
原文服务方:
计算机应用研究
服务组合
服务质量
MapReduce
引导变异进化算法
skyline
摘要:
大规模服务组合是一种通过将不同领域的大量服务按照一定的流程组合起来以满足用户需求的策略.然而,在当今服务数量巨大并且种类颇多,外加用户需求日益复杂的情况下,快速生成一个满足用户要求的最佳QoS的复合服务是一项值得研究的问题.对此提出了以MapReduce模型为基础的引导变异进化算法(MR-GMEA),该算法能够更好地适用于当前大规模服务组合的主观与客观需求并且可以缩短执行时间,此外其中引入的skyline算子在开始阶段剔除了大量冗余服务,从而提高了效率.最后通过仿真验证,证明了该方法的可行性与优越性.
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篇名
MapReduce平台上面向大规模Web服务组合问题的并行引导变异进化算法
来源期刊
计算机应用研究
学科
关键词
服务组合
服务质量
MapReduce
引导变异进化算法
skyline
年,卷(期)
2020,(11)
所属期刊栏目
算法研究探讨
研究方向
页码范围
3302-3306,3311
页数
6页
分类号
TP301
字数
语种
中文
DOI
10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0272
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姚佩阳
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期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
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0
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