基于改进人工蜂群算法的web服务组合优化选择研究

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2、onyalgorithmADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYSunMengSupervisedby(Associate)ProfessorChengYongshangSchoolofInformationEngineeringNanjingUniversityofFinanceandEconomicsNovember2015学位论文独创巧声明本论文是我个人在导师指导下进行的研巧工

3、作及取得的研巧成果。论文中除了特别加Ｗ标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研巧成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均己在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名：２＾豕日期：学位论文使用授权声明目本人完全了解南京财经大学有关保留、使用学位论文的规定，Ｐ；学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布论文的全部或部、分内容，可Ｗ采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名；导师签名；日期：ｌ／ｙ＿摘要Web服务的高速发展，带来Web

4、服务组合的多种可能。有很多功能相似的Web服务，但他们的非功能属性却不同，如何将这些Web服务组合起来是个NP难题。本文采用了改进的人工蜂群算法来解决Web服务组合优化问题，具体如下：首先，本文中提出精英交叉以及空间距离的精英组合策略，通过与遗传算法结合改变了引领蜂的搜索范围，能够有效避免早熟现象，优化种群。多目标问题解的属性间存在着相互冲突，如果提高解的某个属性，另外的属性在一定程度可能会降低，因此为了使得各个目标属性能够达到最佳平衡，本文采用帕累托构造非支配解并将多目标问题转化为求得一组解。Web组合优化问题一般只会推出一个最优解，存在一定的局限性，

5、难以满足对准确性的要求，因此本文基于帕累托解集会推出一组的最优解。并且通过帕累托解集改进食物源违反规则，得到丰富且能够更加适应种群优化要求的解。然后，为了扩大跟随蜂在觅食阶段的种群范围，提出基于效用值的随机多交换邻域跟随蜂觅食策略；原始蜂群算法使用轮盘赌的策略对跟随蜂进行蜜源选择，这样适应度强的被选择的概率大，容易陷入局部最优。而本文采用跟随蜂蜜源选择灵活度-资源素模型来改进算法，该模型可以扩大搜索范围，并且选择概率前期和后期不相同。同时，本文还提出了新的蜜源初始位置确定以及搜索更新公式，对Web服务组合进行全面的优化。最后，经过仿真实验来验证本文改进算

6、法，结果表明该方案有效的避免了早熟现象，增加了种群多样性，优化了Web服务组合的选取。关键词：Web服务组合；QoS；帕累托解集；精英交叉-空间距离策略；灵活度-资源素模型ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofwebservices,webservicescompositionbecomesmoreandmorecomplex.Therehavebeenmanywebserviceswithsimilarproperties,whichnon-functionalpropertiesarenotsame.Sohowtocomb

7、ineWebservicesisaNP-hardproblem.Thisdissertationproposesanimprovedartificialbeecolonyalgorithmtosloveoptimizationonwebservicecomposition.Thereismainworkasfollows:First,thisdissertationproposeselite-spacestrategytochangeforagingstrategiesofleadbees.Throughconjunctionwithgeneticalg

8、orithms,thismodeleffectivelyavoidstheocc