【摘 要】
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提出一种改进的基于动态Skyline和多种群遗传粒子群优化的云服务组合优化方法,旨在解决动态、不确定环境下大规模云服务组合优化问题.首先,对云服务组合和服务质量(QoS)形式
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽合肥230009
【出 处】
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第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议
论文部分内容阅读
提出一种改进的基于动态Skyline和多种群遗传粒子群优化的云服务组合优化方法,旨在解决动态、不确定环境下大规模云服务组合优化问题.首先,对云服务组合和服务质量(QoS)形式化描述,提出了一种云服务组合优化模型;其次,对Skyline操作进行建模的基础上,设计了Skyline云服务动态更新算法,以满足云服务因临时加入、退出及QoS变化而引 起的动态性和不确定性需求;最后,设计了一种新的云服务组合优化算法,算法采用动态Skyline操作和用户约束降低问题求解空间,并基于种群相似性和遗传操作进行防早熟收敛处理.通过真实数据集和随机数据集的大量仿真实验,结果验证了本文算法的可行性和有效性.
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