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改进蚁群算法在基于服务质量的Web服务组合优化中的应用
被引量：
12
1
作者
倪志伟
方清华
+1 位作者
李蓉蓉
李一鸣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期2238-2243,2279,共7页
为了克服基础蚁群算法存在的前期搜索速度较慢、后期极易陷入局部最优解的缺点,提出初始信息素分布策略和局部优化策略;同时还提出了依赖解的质量的信息素更新依据,以增强算法过程中信息素的有效积累。将该改进蚁群算法应用于基于服务质...
为了克服基础蚁群算法存在的前期搜索速度较慢、后期极易陷入局部最优解的缺点,提出初始信息素分布策略和局部优化策略;同时还提出了依赖解的质量的信息素更新依据,以增强算法过程中信息素的有效积累。将该改进蚁群算法应用于基于服务质量(Qo S)的Web服务组合优化问题中,通过在数据集QWS2.0上的实验对改进蚁群算法的可用性和有效性进行了验证。结果表明改进的蚁群算法与基础蚁群算法、利用解与理想解距离更新信息素的改进蚁群算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法相比,能够找到更多的非劣解,寻优能力更优,表现出了较稳定的性能。
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关键词
WEB
服务
服务组合技术
蚁群算法
PARETO最优解
局部优化
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题名
改进蚁群算法在基于服务质量的Web服务组合优化中的应用
被引量：
12
1
作者
倪志伟
方清华
李蓉蓉
李一鸣
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第8期2238-2243,2279,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71271071
71490725)
+1 种基金
国家自然科学基金青年项目(71301041)
国家863计划项目(2011AA040501)
文摘
为了克服基础蚁群算法存在的前期搜索速度较慢、后期极易陷入局部最优解的缺点,提出初始信息素分布策略和局部优化策略;同时还提出了依赖解的质量的信息素更新依据,以增强算法过程中信息素的有效积累。将该改进蚁群算法应用于基于服务质量(Qo S)的Web服务组合优化问题中,通过在数据集QWS2.0上的实验对改进蚁群算法的可用性和有效性进行了验证。结果表明改进的蚁群算法与基础蚁群算法、利用解与理想解距离更新信息素的改进蚁群算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法相比,能够找到更多的非劣解,寻优能力更优,表现出了较稳定的性能。
关键词
WEB
服务
服务组合技术
蚁群算法
PARETO最优解
局部优化
Keywords
Web service
service composition technique
Ant Colony Optimization （ACO）
Pareto optimal solution
local optimization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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被引量
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1
改进蚁群算法在基于服务质量的Web服务组合优化中的应用
倪志伟
方清华
李蓉蓉
李一鸣
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
12
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