基于改进蚁群优化算法的服务组合与优化方法

来源：计算机工程杂志2018年第12期北京时间：

作者：沈记全,罗常委,侯占伟,刘志中

单位：河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000

摘要：针对传统蚁群算法存在初期信息素积累时间长、易陷入局部最优等不足,在满足用户全局服务质量约束的条件下,提出一种改进的基于蚁群系统的云服务组合算法。借鉴遗传算法的思想得到蚁群系统的初始信息素分布,通过社会认知优化改进蚂蚁寻优路径,并采取优化的蚁群信息素更新策略,从而提高算法搜索效率。实验结果表明,改进的蚁群优化算法在求解云服务组合问题上具有更优的搜索性能。

关键词：云服务, 全局约束,蚁群系统, 遗传算法,社会认知优化算法, 服务组合

基金资助：国家自然科学基金青年基金(61300124);河南省基础与前沿技术研究计划项目(152300410212);河南省科技攻关计划项目(162102310426,172102310250);河南省教育厅自然科学基金(17A520034)。