基于梯度的改进动态Web服务选择算法

来源：计算机技术与发展杂志2019年第05期北京时间：

作者：杨丽琴;';康国胜

摘要：随着 Web2. 0 的迅速发展,互联网上发布的 Web 服务越来越多,不同服务供应商提供的服务通过整合以提供功能更强大的组合服务。 每个服务节点上功能相似的 Web 服务的 QoS(quality of service)不同,因此,QoS 全局最优动态 Web 服务选择成为了服务组合中的一大挑战。 在传统的粒子群优化算法的基础上引入梯度的思想,文中设计了一种用于解决动态 Web 服务选择问题的改进算法 gPSO-GODSS。 将问题抽象为带 QoS 约束的多目标组合优化问题,并进一步将其向单目标转化。 利用梯度的方法改进粒子群算法的更新速度,从而改进算法的收敛速度,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集。 理论分析和实验结果证明了该算法的可行性和有效性,且 gPSO-GODSS 算法收敛的执行效率和收敛速度均优于已有的 PSO-GODSS 算法。

关键词：服务组合;服务选择;QoS全局优化;梯度;粒子群算法