云和声搜索算法及其在知识服务组合中的应用  

Cloud harmony search algorithms for optimization of composite knowledge as a service

作　　者：倪志伟[1,2] 吴昊[1,2] 尹道明[1,2] 杨佳[1,2] 

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009 [2]教育部过程优化与智能决策重点实验室,合肥230009

出　　处：《计算机应用研究》2013年第3期806-809,813,共5页Application Research of Computers

基　　金：国家"863"计划基金资助项目(2011AA040501);国家自然科学基金资助项目(71271071);安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2011A006)

摘　　要：云计算环境下的知识服务是知识与服务的融合,为知识管理、知识创新提供了新的发展方向。针对基于服务质量(QoS)的知识服务组合优化问题,在云计算平台下实现和声搜索算法的并行化,提出了云和声搜索算法。将Skyline方法和理想点法融入到云和声搜索算法中,对云和声搜索算法进行改进,提高了算法的运行效率,确保了解的有效性。实验结果表明,改进云和声搜索算法在求解知识服务组合优化问题上取得了较好的结果,在解的质量以及算法的性能方面均有较好的表现。Knowledge as a service （KaaS） is the integration of knowledge and services in cloud computing, which provids a new area for knowledge management and knowledge innovation. This paper presented the harmony search （HS） algorithm to solve the composite KaaS based on quality of service （ QoS ） , and also proposed cloud harmony search （ CHS ） algorithm, which parallelized HS. With introducing the method of Skyline and TOPSIS, it improved the efficiency and effectiveness. Re- suits of experimental demonstrate the superiority of the improved cloud harmony search （ICHS） algorithm for optimization of composite KaaS in the quality of solution and algorithm performance.

关 键 词：云计算 和声搜索算法 MAPREDUCE 知识服务 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]