云计算环境下web服务组合研究

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3、证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研％所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实一，愿意承担切相关的法律责任。研究生签名：＿；日期：巧南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可Ｗ保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子文档可；允许论文被查阅和借阅；可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一致论文的内容相

4、。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。＇研巧生签名：石导师签名：乾日期：斗＇於ＩWebServiceCompositionResearchInCloudComputingEnvironmentThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYeWangSupervisor：Prof.Jing

5、quanZhouFebruary2016摘要在面向服务的环境下，Web服务组合问题一直是一个研究热点。云计算为服务组合提供了一种高效实现复合服务的方法以及丰富的原子服务以供选择，群体智能优化算法是解决服务组合问题的主要方法。同时，随着Web服务技术的发展，用户更加在意服务的体验质量（QualityofExperience，QoE）。为了提高在大量Web服务中快速有效找到针对特定问题的最优Web服务组合的效率，以满足用户对服务体验质量日益提高的需求，本文提出了一种基于QoE的Web服务组合人工蜂群优

6、化算法。首先，建立了基于模糊层次分析法的QoE评估模型，介绍顺序、选择、并行和循环这四种服务组合的基本拓扑结构以及它们之间相互转化的方法，提出了应用于Web服务组合优化问题的QoE数学模型。其次阐述了服务顺序知识的抽取和应用方法，并提出一种基于服务顺序知识的人工蜂群算法。算法运用当前较优解的服务顺序知识来指导后续解的更新，依概率选择保留出现次数多的服务顺序，舍弃出现次数少的服务顺序，加快了算法的收敛速度，提高了收敛精度，增强了算法的局部和全局搜索能力。最后，给出了算法的仿真实验以及评价方法。通过与

7、人工蜂群算法、粒子群算法和差分进化算法求解服务组合问题的适应度值的大小以及变化趋势的比较，分析了算法的收敛性能和稳定性能，证实了该算法在求解Web服务组合问题上效果更好。关键词：云计算，服务组合，模糊层次分析，服务体验质量，人工蜂群IAbstractWebservicecompositionisahotresearchtopicinservice-orientedenvironment.Cloudcomputingcanrealizeacompositeserviceefficiently.Itp

8、rovidesabundantatomicservicesforcomposition.WiththedevelopmentofWebservicetechnology,userspaymoreattentiontoQualityofExperience(QoE)ofservice.Inordertosatisfytheusers'increasingdemandsandimprovetheefficiencyofWebservicecompositionforspecificpr