公开(公告)号：CN115361303B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202210815350.8

申请日：2022-07-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周井泉 ,  范琦

IPC: H04L41/5041 ,  H04L41/5051 ,  H04L41/5054 ,  H04L41/5003 ,  H04L41/16 ,  H04L67/51 ,  H04L67/02 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于动态飞行蚁群算法的Web服务组合优化方法，包括，当用户向系统提出服务请求时，系统对服务请求进行任务分解；建立Web服务组合模型，模糊专家系统通过服务质量QoS参数求出体验质量QoE的值，以体验质量QoE为评价指标建立Web服务组合模型的适应度函数Ffitness(QoE)；得到对应于Web服务组合模型的适应度函数Ffitness(QoE)的值，并作为优化目标；采用动态飞行蚁群算法对Web服务组合进行优化，得到满足用户需要的服务组合的最优结果。本发明将飞行蚂蚁调整为动态的，限制蚂蚁的飞行过程，减少了搜索相邻节点的执行时间，加快飞行蚁群算法的收敛速度；将相邻节点数量调整为动态的，有效地平衡了探索和开发，避免陷入局部最优，提高算法的性能，并且适应不同规模下的服务组合问题。

公开(公告)号：CN115361303A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202210815350.8

申请日：2022-07-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 周井泉 ,  范琦

IPC: H04L41/5041 ,  H04L41/5051 ,  H04L41/5054 ,  H04L41/5003 ,  H04L41/16 ,  H04L67/51 ,  H04L67/02 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于动态飞行蚁群算法的Web服务组合优化方法，包括，当用户向系统提出服务请求时，系统对服务请求进行任务分解；建立Web服务组合模型，模糊专家系统通过服务质量QoS参数求出体验质量QoE的值，以体验质量QoE为评价指标建立Web服务组合模型的适应度函数Ffitness(QoE)；得到对应于Web服务组合模型的适应度函数Ffitness(QoE)的值，并作为优化目标；采用动态飞行蚁群算法对Web服务组合进行优化，得到满足用户需要的服务组合的最优结果。本发明将飞行蚂蚁调整为动态的，限制蚂蚁的飞行过程，减少了搜索相邻节点的执行时间，加快飞行蚁群算法的收敛速度；将相邻节点数量调整为动态的，有效地平衡了探索和开发，避免陷入局部最优，提高算法的性能，并且适应不同规模下的服务组合问题。