【摘 要】
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Web服务组合优化问题是典型的NP难题.将PSO算法用于连续性优化问题的相关研究较多,但将其应用于Web服务组合优化问题并不多见.文中提出一种改进的基于子粒子圆周轨道和零惯性
【机 构】
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东北大学软件中心,大连东软信息学院辽宁省网络安全与计算技术重点实验室
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Web服务组合优化问题是典型的NP难题.将PSO算法用于连续性优化问题的相关研究较多,但将其应用于Web服务组合优化问题并不多见.文中提出一种改进的基于子粒子圆周轨道和零惯性权重的MDPSO算法,并将其应用到Web服务组合优化问题中,该算法使用基于三角函数的非线性动态学习因子及种群早熟收敛预测与处理方法控制粒子群的行为,在粒子的局部开拓能力和全局收敛能力之间达到良好的动态平衡.最后文中给出了MDPSO算法的实验及评价方法.这些概念和方法为PSO算法在Web服务组合问题上的应用研究提供了一种全新的思路.通过与传统的PSO算法做比较,验证了该算法在Web服务组合问题上效率更优.通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础.
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