物联网环境下QoS驱动的服务组合优化算法研究

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1、分类号TP399学号152050402密级全日制专业学位硕士学位论文题目物联网环境下QoS驱动的服务组合优化算法研究作者姓名张丽导师姓名、职称杨怀洲副教授学科(专业领域)名称计算机技术提交论文日期2018年6月5日学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表

2、示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：____________日期：____________学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。学校享有以任何方法发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为西安石油大学。论文作者签名：__________日期：__________导师签名：__________日期：__________·

3、注：如本论文涉密，请在使用授权的说明中指出（含解密年限等）。I中文摘要论文题目：物联网环境下QoS驱动的服务组合优化算法研究专业：计算机技术硕士生：张丽（签名）___________________在指导教师：杨怀洲（签名）___________________在摘要随着物联网技术的发展，越来越多的智能嵌入式设备在商业应用中模糊了虚拟世界和现实世界之间的界限。物联网环境下的大多数智能设备具有通信和计算能力，能够提供基于WebService的物联网服务。近年来，随着基于Web服务的物联网服务数量逐渐增多，功能相同的Web服务数量也逐渐增多，但是

4、功能相同的Web服务通常具有不同的QoS属性，从而导致Web服务组合规模扩大、难度增加。因此如何将单个的原子服务高效地组合成QoS较高的组合服务成为Web服务组合问题的研究热点。因为遗传算法可以有效的解决大规模优化求解问题，所以被广泛应用于服务组合优化求解，但是传统遗传算法的固定交叉概率和变异概率的设置策略，容易出现早熟收敛问题。所以，本文通过引进神经网络中的激活函数和一个能综合描述种群多样性以及进化代数的变量来对传统的遗传算法进行改进，从而提出了一种可根据种群多样性和迭代次数自适应调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法。相比于传统的遗传算法，

5、该算法更符合种群进化的自然规律，具备更高地跳出局部最优解的能力，在解决大规模的服务组合优化问题中，能有效避免早熟收敛问题，产生适应度更高的个体。仿真模拟实验证明，相比于传统的遗传算法，改进后的遗传算法具备较强的全局寻优能力，更适合于求解大规模的物联网服务组合问题。关键词：物联网；服务组合；遗传算法；自适应交叉论文类型：基础研究II英文摘要Subject：ResearchonQoS-drivenServiceCompositionOptimizationAlgorithminInternetofThingsSpeciality：Computer

6、TechnologyName：ZhangLi(signature）__________________的Instructor：YangHuaizhou(signature）__________________ABSTRACTWiththedevelopmentofthetechniqueofInternetofthings,moreandmoreintelligentembeddeddeviceshaveblurredtheboundariesbetweenthevirtualworldandtherealworldincommerciala

7、pplications.MostoftheintelligentdevicesintheInternetofthingsenvironmenthavecommunicationandcomputingpower,whichcanprovidesWebServicebasedInternetofthingsservices.Recentyears,withtheincreaseofthenumberofWebservicesbasedInternetofthingsservices,thenumberofWebserviceswiththesa

8、mefunctionisincreasing,buttheWebserviceswiththesamefunctionusuallyhavedifferentQoS