不确定信息下基于改进粒子群算法的Web服务选择  

Improved PSO-based Web service selection under uncertain information

作　　者：温涛[1,2] 李迎秋[1,2] 盛国军[1,2] 迟玉红[3] 

机构地区：[1]东北大学软件中心 [2]大连东软信息学院计算机科学与技术系 [3]中国人民解放军65053部队

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》2014年第1期129-136,共8页Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition

基　　金：国家自然科学基金项目(61100028;61170168)

摘　　要：针对有QoS保障的组合服务选择中,Web服务的QoS难以精确测量以及用户的QoS需求难以准确表达的问题,提出了一种不确定信息下服务选择的新方法,该方法采用区间数的形式描述用户的QoS需求以及服务的QoS指标,引入组合服务用户满意度评价,基于带有动态边界的改进粒子群算法寻找满足用户全局QoS需求的Web服务组合方案。实验结果表明,该方法有效可行。In Quality of Service （QoS）-guaranteed composite Web service selection, it is difficult to obtain the accurate measurements of QoS. Meanwhile, users＇ QoS requirements are hard to describe. To address these concerns, a novel method of Web service selection is proposed. It uses interval numbers to describe users＇ QoS requirements and QoS metrics of Web services, and introduces user satisfaction degree to evaluate the composite services. Base on a Particle Swarm Optimization with Dynamic Boundary （DBPSO）, the method tries to find appropriate composite service scheme that meets the users＇ global QoS requirements. Simulation results show that the proposed method is both feasible and effective.

关 键 词：人工智能 服务选择 不确定信息 质量服务 动态边界 粒子群算法 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]