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基于多目标粒子群优化的服务选择算法 总被引：3，自引：0，他引：3
基于多目标粒子群优化算法提出一种高效的服务选择算法(MOPSOSS).首先将服务选择问题建模为带QoS约束的多目标组合优化问题;其次,根据支配的概念构造远小于原子服务集的新子服务集;最后基于多目标粒子群优化算法求解由新子服务集构成的服务选择问题,从而获得一组满足约束的pareto最优解.理论分析表明,MOPSOSS能正确、高效地求出原问题的全局最优解.与遗传算法(GA)的对比结果表明当问题规模大于150时,MOPSOSS的平均运行时间仅为GA的7%,求出的解的个数是GA的1.15倍,75%的解能支配GA求出的解,分布广度是GA的1.5倍.随着约束强度的增加,MOPSOSS的平均运行时间减少,而解的质量并无显著下降.与GA相比,MOPSOSS能用更短的时间求出更多高质量的解. 相似文献
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本文提出了关于大连市企业技术创新的现状及几点建议。包括提高引进的质量,加大其消化吸收再创新的投入,加强配套服务等。 相似文献
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为解决传统的基于UDD I注册中心的集中式web服务发现结构存在的可扩展性问题,基于领域本体语义信息,提出一种能自适应地调整领域划分、分配系统资源的分布式web服务发现体系结构.分析了该结构的可扩展性、自组织性和自适应性;描述了基于该结构的语义web服务注册与发现过程;将基于该结构的语义web服务发现算法划分为语义注册中心定位和基于输入输出的服务匹配2个阶段,并具体设计了第1阶段服务发现的3个步骤.通过该两阶段的发现算法可以快速地在分布式环境内定位注册中心,避免消息泛洪导致的网络拥塞.仿真实验结果表明,该服务注册与发现机制在服务规模扩展情况下需要的转发次数较少,且能够保证较高的服务发现效率. 相似文献
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