一种基于遗传算法QoS敏感的Web服务组合方法

在QoS敏感的业务流程中,除了要求流程成功完成预先定义的任务之外,整个流程的QoS也是用户所关心的特征. 因此,如何在备选的Web服务中进行有效地选择,使得被选中的Web服务不仅能够完成流程分配的任务、满足局部约束,还能够与流程中完成其他任务的Web服务协作,使流程的QoS达到全局最优,便成为亟待解决的问题. 针对该问题,提出了一种基于遗传算法的方法. 实验结果证明了该方法的有效性.     

一种基于最优个体保存策略的服务组合优化选取方法

提出了一种基于遗传算法的Web服务选取方法,使得组合形成的增值服务不仅能完成预定义任务,还能满足用户的特定需求。该方法采用动态适应度函数,提高了服务组合的适应度,通过计算个体间服务质量的海明距离和实施最优个体保存策略,提高了服务组合的质量。实验结果证明了该方法的有效性。     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

Pareto局部搜索算法的改进

针对一个Pareto局部搜索（PLS）算法在解决多目标组合优化问题中所得到的解集与初始点的选取有关,提出该算法的改进。改进算法从初始解开始进行PLS搜索产生一组改进解集VF,然后对VF中的所有解再进行PLS搜索,如此重复直到满足终止条件。实例计算表明,PLSⅠ算法和算法Ⅱ能得到很好的解且解的质量优于PLS算法。     

一种面向组合服务的语义Web服务发现方法

在分析单一服务的发现方法和多个服务的动态组合方法基础上,提出一种面向组合服务的语义Web服务发现方法,能对语义Web服务进行形式化描述,实现了面向组合服务的语义Web服务注册结构及相应的数据维护算法;并设计一种面向组合服务的Web服务发现算法,该算法可以实现对单个服务的语义检索及对已有组合服务进行快速搜索,从而查找出满足要求的组合服务或组合服务片断,实现对已有组合服务的重用和快速检索.     

Pareto分布的最优置信限

研究了Pareto分布的置信限.在无失效数据情形下分别得到了Pareto分布的可靠度、可靠寿命、平均寿命的最优置信下限.其结论可以应用于某种药理过程后病人的存活时间等模型中.     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

多目标优化的遗传算法及其实现

遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,在优化方法中具有独特的优越性,有着非常重要的理论意义和广泛的应用领域．多目标优化问题求解已成为遗传算法的一个重要研究方向,而基于Pareto最优概念的多目标遗传算法则是当前遗传算法的研究热点．本文对遗传算法的理论基础进行分析,包括模式定理等,讨论用遗传算法来解决多目标优化问题的方法并给出其实现,介绍遗传算法的各种改进措施,并指出遗传算法的发展动向．     

基于服务元组链的Web服务组合方法

提出一种描述Web服务的关系模型, 通过引入空服务和服务元组的概念, 采用基于服务元组链的Web服务组合方法, 解决了基于服务链的Web服务组合方法只能处理顺序关系的组合问题, 应用该方法既能处理顺序关系的组合问题, 又能处理多个后继服务或前驱服务都需要被组合的并发关系组合问题.     

求解组合优化问题的组合遗传算法

构造了求解组合优化问题的组合遗传算法。这个方法的主要优点是优化效果好 ,计算效率高以及通用性。模拟结果验证了该方法的有效性。它能应用到求解许多组合优化问题。     

Web服务合成中的异构问题

分析了Web服务的发布、发现和调用过程,将Web服务合成中存在的异构分为阻碍Web服务最佳查找的语义等价的Web服务概要描述异构、阻碍Web服务动态替换的语义等价的Web服务操作异构和阻碍合成的Web服务正确执行的序列Web服务间数据流的异构·概要描述了Web服务合成中存在的各种异构冲突,并将Web服务合成中存在的异构归纳为语义冲突、数据类型冲突、结构类型冲突、参数个数冲突、数据量纲冲突和数据精度冲突六类·针对这六类冲突,详细地定义了解决各种冲突的相应转换规则·     

基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化

介绍了混合动力汽车（HEV）相关知识,建立了以最小化燃油消耗、HC+NOx排放量和CO排放量为目标的3目标优化模型,提出了基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法.该算法采用实数编码,以ADVISOR为HEV的仿真软件获得各候选方案目标值,基于Pareto支配性原理判定候选方案的优劣,并设计了可以调整待优化变量有效位的机制以保证优化所得的候选方案具有可实现性.针对不同车型的仿真实验结果表明,所提出的算法能够较好地解决混合动力汽车多目标优化问题,可以获得一组具有低燃油消耗与低污染物排放的Pareto最优解供决策者选择.     

一种费用最廉的Web服务动态组合算法

针对现有组合服务选取的算法因其复杂度太高而难以在实际环境中应用,提出了一种 Web 服务动态组合优化算法.该算法利用最优化原则在服务组合图中求解一组执行费用最廉、满足用户需求的 Web 服务.     

帕累托最优框架下的水电电价模型

将Shapley值分配方法与帕累托最优理论引入到水电电价模型的研究中.通过Shapley值确定水电电价在不同时段的惩罚因子与奖励因子,在帕累托最优的框架下建立能够提供有效的经济信号的有差别水电电价模型,目标为小水电方经济效益减少量与电网线损减少量比值的最小化,在保证对电网运营方与水电方经济效益弱影响的同时,实现电网的低...     

基于服务质量的Web服务优化选择算法及仿真

提出一种基于服务非功能属性的Web服务优化选择的多目标遗传算法.考虑到在服务选择时组合方案中的控制结构、具体服务之间的关联性和多个服务质量指标之间的折衷这三方面的约束,对服务选择建立分层模型给出优化选择的形式化定义.在此基础上,采用多目标遗传算法求解优化服务选择.首先设计了适合的染色体编码方式,以表示可行的服务选择方案...     

一种支持Web服务合成的行为建模方法

Web服务之间所蕴含的语义依赖关系,是面向自动Web服务合成的行为建模的关键。基于服务调用的历史信息,通过不动点函数演绎推理出Web服务之间依赖关系的方法,并给出了基于图模型构建服务合成的行为模型的方法以及服务合成向导的方法。实验表明,在一定的数据量内,建立服务合成行为模型的性能呈线性变化,给出的方法是可行和有效的,可以作为自动Web服务合成的支撑技术。     

关于帕累托最优问题的再思考

由福利经济学的知识可知,帕累托认为最优的效用组合存在无限多种,而这与最优配置的内在要求显然是相冲突的.为了解决这一问题,通过对交换、生产及生产和交换的帕累托改进方式进行了重新分析,并通过分析说明在既定的要素禀赋下最优的配置状态是存在而且唯一的,并进而说明这种唯一是如何达到的.     

基于遗传算法的Web集群负载均衡方法

Web集群技术解决了Web服务器系统的容量问题,其核心思想是负载均衡策略和算法。在此对Web集群中的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种混合遗传算法。仿真实验表明,这种算法能有效解决Web集群的负载均衡问题,并且能避免标准遗传算法的早熟收敛现象,同传统的负载均衡方法相比,降低了任务执行时间。     

用于复合服务的白盒加密算法

针对基于移动Agent的服务复合的脆弱性,给出一种白盒加密算法.通过引入有限域上的分块矩阵乘法和带输入输出变换的安全加法器,算法将密钥隐藏在一系列的数据表中,由此实现了基于加密函数的安全数据加密,能够应对白盒攻击环境下密钥泄漏的安全风险.该算法代码体积较小,适合于移动Agent在非固定式服务复合时使用.     

基于QoS上下文的Web服务动态合成

针对QoS上下文在服务合成中的不同作用,文中提出将QoS上下文模型用于服务的动态合成.利用QoS反馈控制机制,根据用户的QoS要求,在环境QoS变化的情况下,对备选的服务进行动态选择、组合和执行,并使用遗传算法作为QoS反馈机制的控制器,保证了QoS指标的确定.实验和仿真结果表明,基于QoS上下文的服务合成能够动态、自适应地进行服务的组合,并满足用户QoS的指标和要求.