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《云計(jì)算環(huán)境下web服務(wù)組合研究》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、■V/*'r,.'-t.單位代碼:10293密級(jí):乃凌it參碩女營(yíng)俊俗戈為f系逐ITFI#-論文題因:云計(jì)算壞境下Web服務(wù)細(xì)合研究一獸V逆盡-1013020732,;"—一…"■一?一-■"■■一".一。I■-I-I■?T3?。牐Щ挘壝牐壚锸壨推崳姡觯В牐保崳姡犞芫桑簩?dǎo)9巧電路與系統(tǒng)學(xué)科專業(yè):硏究方向、'申請(qǐng)學(xué)位類別_:'--'-論女
2、提交曰期y一-■,產(chǎn)項(xiàng)私^..苯巧'■';進(jìn)點(diǎn)九*"’■■。^啦'■■規(guī).'.—‘.'....,.辦M.r.';;..'■■?;‘-"—..,H.南京郵電大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研巧工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加W標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研充成果,也不包含為獲得南京郵電大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或
3、證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研%所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人學(xué)位論文及涉及相關(guān)資料若有不實(shí)一,愿意承擔(dān)切相關(guān)的法律責(zé)任。研究生簽名:_;日期:巧南京郵電大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人授權(quán)南京郵電大學(xué)可W保留并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子文檔可;允許論文被查閱和借閱;可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索;W采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編本學(xué)位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)一致論文的內(nèi)容相
4、。論文的公布(包括刊登)授權(quán)南京郵電大學(xué)研究生院辦理。涉密學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書。'研巧生簽名:石導(dǎo)師簽名:乾日期:斗'於IWebServiceCompositionResearchInCloudComputingEnvironmentThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYeWangSupervisor:Prof.Jing
5、quanZhouFebruary2016摘要在面向服務(wù)的環(huán)境下,Web服務(wù)組合問題一直是一個(gè)研究熱點(diǎn)。云計(jì)算為服務(wù)組合提供了一種高效實(shí)現(xiàn)復(fù)合服務(wù)的方法以及豐富的原子服務(wù)以供選擇,群體智能優(yōu)化算法是解決服務(wù)組合問題的主要方法。同時(shí),隨著Web服務(wù)技術(shù)的發(fā)展,用戶更加在意服務(wù)的體驗(yàn)質(zhì)量(QualityofExperience,QoE)。為了提高在大量Web服務(wù)中快速有效找到針對(duì)特定問題的最優(yōu)Web服務(wù)組合的效率,以滿足用戶對(duì)服務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量日益提高的需求,本文提出了一種基于QoE的Web服務(wù)組合人工蜂群優(yōu)
6、化算法。首先,建立了基于模糊層次分析法的QoE評(píng)估模型,介紹順序、選擇、并行和循環(huán)這四種服務(wù)組合的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及它們之間相互轉(zhuǎn)化的方法,提出了應(yīng)用于Web服務(wù)組合優(yōu)化問題的QoE數(shù)學(xué)模型。其次闡述了服務(wù)順序知識(shí)的抽取和應(yīng)用方法,并提出一種基于服務(wù)順序知識(shí)的人工蜂群算法。算法運(yùn)用當(dāng)前較優(yōu)解的服務(wù)順序知識(shí)來指導(dǎo)后續(xù)解的更新,依概率選擇保留出現(xiàn)次數(shù)多的服務(wù)順序,舍棄出現(xiàn)次數(shù)少的服務(wù)順序,加快了算法的收斂速度,提高了收斂精度,增強(qiáng)了算法的局部和全局搜索能力。最后,給出了算法的仿真實(shí)驗(yàn)以及評(píng)價(jià)方法。通過與
7、人工蜂群算法、粒子群算法和差分進(jìn)化算法求解服務(wù)組合問題的適應(yīng)度值的大小以及變化趨勢(shì)的比較,分析了算法的收斂性能和穩(wěn)定性能,證實(shí)了該算法在求解Web服務(wù)組合問題上效果更好。關(guān)鍵詞:云計(jì)算,服務(wù)組合,模糊層次分析,服務(wù)體驗(yàn)質(zhì)量,人工蜂群IAbstractWebservicecompositionisahotresearchtopicinservice-orientedenvironment.Cloudcomputingcanrealizeacompositeserviceefficiently.Itp
8、rovidesabundantatomicservicesforcomposition.WiththedevelopmentofWebservicetechnology,userspaymoreattentiontoQualityofExperience(QoE)ofservice.Inordertosatisfytheusers'increasingdemandsandimprovetheefficiencyofWebservicecompositionforspecificpr