公开(公告)号：CN107241213A

公开(公告)日：2017-10-10

申请号：CN201710295158.X

申请日：2017-04-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 王红兵 ,  顾明珠

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的Web服务组合方法，针对传统服务组合方法在面对大规模服务场景下耗时长、灵活性差、组合结果不理想等问题，将深度强化学习技术和启发式思想应用于服务组合问题。此外考虑到真实环境的部分可观察性的特点，本发明将服务组合过程转化为一个部分可观察马尔可夫决策过程(Partially‑Observable Markov Decision Process，POMDP)，利用循环神经网络解决POMDP的求解问题，使方法在面对“维度灾难”挑战时仍能表现出高效性。本发明方法能够有效的提高求解的速度，保证服务组合方案的质量的基础上，自主地适应动态性服务组合环境，在大规模动态性服务组合场景下有效的提高了服务组合的效率自适应性和灵活性。

公开(公告)号：CN107241213B

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201710295158.X

申请日：2017-04-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 王红兵 ,  顾明珠

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的Web服务组合方法，针对传统服务组合方法在面对大规模服务场景下耗时长、灵活性差、组合结果不理想等问题，将深度强化学习技术和启发式思想应用于服务组合问题。此外考虑到真实环境的部分可观察性的特点，本发明将服务组合过程转化为一个部分可观察马尔可夫决策过程(Partially‑Observable Markov Decision Process，POMDP)，利用循环神经网络解决POMDP的求解问题，使方法在面对“维度灾难”挑战时仍能表现出高效性。本发明方法能够有效的提高求解的速度，保证服务组合方案的质量的基础上，自主地适应动态性服务组合环境，在大规模动态性服务组合场景下有效的提高了服务组合的效率自适应性和灵活性。