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  • 2013.4.15 Particle Swarm Optimization with Skyline Operator for Fast Cloudbased Web Service Composition

    Abstract

    针对云环境下云服务(Cloud-based web services, CWSs)的激增(proliferate),在Skyline的概念下,提出一种快速的富足组合方法。
     
    1 Introduction
    由于可以监控云计算的性能,并有一致的、松耦合的结构被构造,是web服务使用起来像接口,信息查询是通过CWS来连接大量的分布式数据中心。
    云服务(CWS)是由若干组件构成的云应用。
     
    2 Our proposed approach
    算法包括两个步骤:1)利用Skyline减少候选服务,2)使用PSO寻找优化服务。
    Skyline operator【12】:skyline集合中每个点p都不能被控制。在CWSs的上下文中,一组skyline服务可以视为候选服务不能被其他服务在QoS属性上控制的集合,如反馈时间、价格、信誉等。Skyline service是包含一组没有控制上端的服务。Skyline operator需要对服务的QoS向量进行成对比较,这个过程非常耗时,但可以通过【13】来加快进程。
     
    PSO
    编码设计:
    队列中项目的数量 = 服务类的数量
    队列中的每个元素 = 每个候选服务
    元素的最大数目    = 候选服务的数量,最小是1
    每个粒子被编码为n维数组,粒子的速度也被编码为n维数组。
     
    适应度函数设计:
    全局约束:
     
    3 Experiments
    数据集:真实数据集QWS,随机数据集[12]
    对比方案【10】时间对比+最优值对比。PSO方法能在较短的时间内达到较优的解。
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ashleyhuo/p/3032073.html
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