[發(fā)明專利]一種基于自我糾錯(cuò)機(jī)制粒子群優(yōu)化算法的服務(wù)模式構(gòu)建方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110068148.9 | 申請(qǐng)日: | 2021-01-19 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN112733999B | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-03-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王紅斌;丁洋;線巖團(tuán) | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 昆明理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06N3/006 | 分類號(hào): | G06N3/006;G06F30/25;G06F111/08 |
| 代理公司: | 昆明合盛知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 53210 | 代理人: | 牛林濤 |
| 地址: | 650000 云*** | 國(guó)省代碼: | 云南;53 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 自我 糾錯(cuò) 機(jī)制 粒子 優(yōu)化 算法 服務(wù) 模式 構(gòu)建 方法 | ||
1.一種基于自我糾錯(cuò)機(jī)制粒子群優(yōu)化算法的服務(wù)模式構(gòu)建方法,其特征在于:具體的算法流程如下所示:
Step1、使用頻繁模式樹(shù)挖掘算法FT-tree從服務(wù)方案歷史記錄中挖掘出服務(wù)模式集合SP={SP1,SP2,…,SPn};
Step2、首先對(duì)SP按照長(zhǎng)度進(jìn)行降序排序以提高匹配效率,然后使用服務(wù)模式匹配算法spMatching對(duì)服務(wù)流程SF在SP中匹配相應(yīng)的模式;
Step3、篩選出未匹配的服務(wù)流程片段,使用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)未匹配的服務(wù)流程片段進(jìn)行局部的服務(wù)組合,具體步驟為:
Step3.1:根據(jù)輸入的SF選擇相應(yīng)的候選服務(wù)集群并按照SF中服務(wù)活動(dòng)的順序進(jìn)行排序形成相應(yīng)順序的候選服務(wù)集群CSC;
Step3.2:客戶按照自己的偏好對(duì)QoS設(shè)置權(quán)重集合W,以此來(lái)表明不同屬性所占的分量,算法根據(jù)W最大的權(quán)重按照其對(duì)應(yīng)的QoS屬性對(duì)CSC中的每一個(gè)候選服務(wù)集作升序或降序排序;
Step3.3:初始化每個(gè)粒子的初始位置,每個(gè)粒子的當(dāng)前最優(yōu)位置pi,以及全局最優(yōu)粒子的位置pg,其中每個(gè)粒子代表一個(gè)組合方案CS,初始化粒子的速度vi,其相關(guān)公式如下:
其中,代表第t次迭代時(shí),第i號(hào)粒子的位置;
Step3.4:對(duì)每個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的CS中的QoS進(jìn)行整體聚合得到適應(yīng)度值fitnessi以及全局適應(yīng)度值fitness,適應(yīng)度值越小越優(yōu);其中,fitnessi和fitness計(jì)算公式相同,fitness計(jì)算如下:
Aggregation是對(duì)組合服務(wù)方案cs對(duì)應(yīng)屬性的整體聚合,wr表示客戶對(duì)于服務(wù)的第r個(gè)QoS屬性的偏好,m為服務(wù)QoS屬性總個(gè)數(shù),表示組合服務(wù)方案的第r個(gè)QoS屬性值;
Step3.5:根據(jù)公式(1)、(2)更新當(dāng)前粒子的位置
Step3.6:若finess一定的循環(huán)次數(shù)后仍未更新或越界,則隨機(jī)更新的值使其逃離局部最優(yōu)或限定在合理的位置范圍內(nèi);
Step3.7:計(jì)算適應(yīng)度參照值FRV,以及參照位置RP,其中FRV由以下公式計(jì)算得到:
其中,aggregation是對(duì)單元服務(wù)AS的QoS的聚合運(yùn)算,CSCi代表CSC中的第i號(hào)候選服務(wù)集;
Step3.8:重復(fù)執(zhí)行Step3.4、Step3.5、Step3.6直到達(dá)到預(yù)先設(shè)定的循環(huán)最大次數(shù)CMN為止;
Step3.9:若fitness小于等于FRV,則返回fitness的值以及pg的值;若finess大于FRV,則返回FRV的值以及RP的值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自我糾錯(cuò)機(jī)制粒子群優(yōu)化算法的服務(wù)模式構(gòu)建方法,其特征在于:所述步驟Step2的具體步驟為:
Step2.1、對(duì)SP中的服務(wù)模式spi按照其長(zhǎng)度進(jìn)行排序;
Step2.2、按照排序后的SP,從前往后掃描服務(wù)模式對(duì)SF的片段進(jìn)行匹配,即篩選出最長(zhǎng)的一個(gè)服務(wù)模式對(duì)此片段匹配;
Step2.3、重復(fù)Step2.2對(duì)剩下的未匹配的SF片段進(jìn)行匹配,直到無(wú)法匹配為止。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于昆明理工大學(xué),未經(jīng)昆明理工大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
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