[發(fā)明專利]一種基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群Web服務(wù)組合優(yōu)化方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110883124.9
• 申請(qǐng)日: 2021-08-02
• 公開（公告）號(hào): CN113673662A
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周井泉;張俊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N3/00
• 分類號(hào): G06N3/00;G06F16/958
• 代理公司: 南京禹為知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 劉小莉

本發(fā)明公開了一種基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群Web服務(wù)組合優(yōu)化方法，包括，將一個(gè)完整的Web服務(wù)抽象為一個(gè)n個(gè)任務(wù)數(shù)*m個(gè)服務(wù)數(shù)的服務(wù)請(qǐng)求；建立Web服務(wù)組合模型，并以體驗(yàn)質(zhì)量QoE為評(píng)價(jià)指標(biāo)建立Web服務(wù)組合模型的適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)；將適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)作為基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群策略的目標(biāo)函數(shù)，求其全局最優(yōu)值；本發(fā)明在保證收斂的情況下，提高了迭代速率，加快搜尋符合需求的Web服務(wù)組合的結(jié)果；且具有自適應(yīng)搜索能力，通過前期加大全局搜索能力，來避免陷入局部最優(yōu)，隨著迭代次數(shù)增加，后期局部搜索能力加強(qiáng)，能夠縮短搜索范圍減少搜索時(shí)間。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及Web服務(wù)組合的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群Web服務(wù)組合優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

如今，信息技術(shù)發(fā)展對(duì)于web服務(wù)的進(jìn)步至關(guān)重要，也將web服務(wù)帶到我們生活的各個(gè)角落。但由于用戶的復(fù)雜需求進(jìn)行了變化，幾乎不可能通過單個(gè)(基本)Web服務(wù)來滿足用戶的要求。因此，我們需要一組以適當(dāng)?shù)捻樞蚣傻幕痉?wù)，以便滿足用戶的請(qǐng)求，即為web服務(wù)組合。

由于web服務(wù)組合問題的復(fù)雜性隨著抽象服務(wù)的數(shù)量和基本服務(wù)的增加而增加，因此通過應(yīng)用單一精確的方法，在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)找到問題的解決是不可行的。在這方面，沒有特定的元啟發(fā)式算法，對(duì)所有類型的優(yōu)化問題產(chǎn)生理想的結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容

本部分的目的在于概述本發(fā)明的實(shí)施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實(shí)施例。在本部分以及本申請(qǐng)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會(huì)做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

因此，本發(fā)明提供了一種基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群Web服務(wù)組合優(yōu)化方法，能夠抑制搜索過程中陷入局部最優(yōu)，同時(shí)能夠適應(yīng)不同規(guī)模下的Web服務(wù)組合問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：包括，一種基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群Web服務(wù)組合優(yōu)化方法，其特征在于：包括，將一個(gè)完整的Web服務(wù)抽象為一個(gè)n個(gè)任務(wù)數(shù)*m個(gè)服務(wù)數(shù)的服務(wù)請(qǐng)求；建立Web服務(wù)組合模型，并以體驗(yàn)質(zhì)量QoE為評(píng)價(jià)指標(biāo)建立Web服務(wù)組合模型的適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)；將所述適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)作為基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群策略的目標(biāo)函數(shù)，求其全局最優(yōu)值；利用基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群策略對(duì)Web服務(wù)組合進(jìn)行優(yōu)化。

作為本發(fā)明所述的基于反向?qū)W習(xí)的混沌蜂群Web服務(wù)組合優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)包括，將子任務(wù)的候選服務(wù)的可靠性、可用性和響應(yīng)時(shí)間輸入至模糊專家系統(tǒng)，獲得所述體驗(yàn)質(zhì)量QoE；進(jìn)而得到對(duì)應(yīng)于Web服務(wù)組合模型的適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)的值；其中，所述適應(yīng)度函數(shù)F_fitness(QoE_best)的計(jì)算公式為：

式中，n為子服務(wù)的數(shù)量；QoE_i表示第i個(gè)子服務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量。