云計算環(huán)境下web服務組合研究

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3、證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研%所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。本人學位論文及涉及相關資料若有不實一,愿意承擔切相關的法律責任。研究生簽名:_;日期:巧南京郵電大學學位論文使用授權聲明本人授權南京郵電大學可W保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和電子文檔可;允許論文被查閱和借閱;可將學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索;W采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。本文電子文檔的內容和紙質一致論文的內容相

4、。論文的公布(包括刊登)授權南京郵電大學研究生院辦理。涉密學位論文在解密后適用本授權書。'研巧生簽名:石導師簽名:乾日期:斗'於IWebServiceCompositionResearchInCloudComputingEnvironmentThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYeWangSupervisor:Prof.Jing

5、quanZhouFebruary2016摘要在面向服務的環(huán)境下,Web服務組合問題一直是一個研究熱點。云計算為服務組合提供了一種高效實現(xiàn)復合服務的方法以及豐富的原子服務以供選擇,群體智能優(yōu)化算法是解決服務組合問題的主要方法。同時,隨著Web服務技術的發(fā)展,用戶更加在意服務的體驗質量(QualityofExperience,QoE)。為了提高在大量Web服務中快速有效找到針對特定問題的最優(yōu)Web服務組合的效率,以滿足用戶對服務體驗質量日益提高的需求,本文提出了一種基于QoE的Web服務組合人工蜂群優(yōu)

6、化算法。首先,建立了基于模糊層次分析法的QoE評估模型,介紹順序、選擇、并行和循環(huán)這四種服務組合的基本拓撲結構以及它們之間相互轉化的方法,提出了應用于Web服務組合優(yōu)化問題的QoE數(shù)學模型。其次闡述了服務順序知識的抽取和應用方法,并提出一種基于服務順序知識的人工蜂群算法。算法運用當前較優(yōu)解的服務順序知識來指導后續(xù)解的更新,依概率選擇保留出現(xiàn)次數(shù)多的服務順序,舍棄出現(xiàn)次數(shù)少的服務順序,加快了算法的收斂速度,提高了收斂精度,增強了算法的局部和全局搜索能力。最后,給出了算法的仿真實驗以及評價方法。通過與

7、人工蜂群算法、粒子群算法和差分進化算法求解服務組合問題的適應度值的大小以及變化趨勢的比較,分析了算法的收斂性能和穩(wěn)定性能,證實了該算法在求解Web服務組合問題上效果更好。關鍵詞:云計算,服務組合,模糊層次分析,服務體驗質量,人工蜂群IAbstractWebservicecompositionisahotresearchtopicinservice-orientedenvironment.Cloudcomputingcanrealizeacompositeserviceefficiently.Itp

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

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