吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (01): 129-136.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201401023

• 论文 • 上一篇    下一篇

不确定信息下基于改进粒子群算法的Web服务选择

温涛1,2, 李迎秋1,2, 盛国军1,2, 迟玉红3   

  1. 1. 东北大学 软件中心, 沈阳 110004;
    2. 大连东软信息学院 计算机科学与技术系, 辽宁 大连 116023;
    3. 中国人民解放军65053部队, 辽宁 大连 116113
  • 收稿日期:2012-08-05 出版日期:2014-01-01 发布日期:2014-01-01
  • 通讯作者: 李迎秋(1972-),女,博士研究生,副教授.研究方向:服务计算,计算智能.E-mail:liyingqiu@neusoft.edu.cn E-mail:liyingqiu@neusoft.edu.cn
  • 作者简介:温涛(1962-),男,教授.研究方向:服务计算,网络安全.E-mail:wentao@neusoft.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(61100028,61170168).

Improved PSO-based Web service selection under uncertain information

WEN Tao1,2, LI Ying-qiu1,2, SHENG Guo-jun1,2, CHI Yu-hong3   

  1. 1. Software Center, Northeastern University, Shenyang 110004, China;
    2. Department of Computer Science and Technology, Dalian Neusoft Information Institute, Dalian 116023, China;
    3. College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China
  • Received:2012-08-05 Online:2014-01-01 Published:2014-01-01

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。

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

Abstract:

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.

Key words: artificient intelligence, Web service selection, uncertain information, quality of service, dynamic boundary, particle swarm optimization

中图分类号: 

  • TP393

[1] Zeng L Z, Benatallah B, Ngu A H H, et al. QoS-aware middleware for web services composition[J]. IEEE Transactions on Software Engineering, 2004, 30(5): 311-327.

[2] Canfora G, Penta M D, Esposito R, et al. An approach for QoS-aware service composition based on genetic algorithms[C]//Proceedings of the 2005 Conference on Genetic and Evolutionary Computation, New York: ACM, 2005: 1069-1075.

[3] 夏亚梅, 程渤, 陈俊亮, 等. 基于改进蚁群算法的服务组合优化[J]. 计算机学报, 2012, 35(2): 270-281. Xia Ya-mei, Cheng Bo, Chen Jun-liang, et al.Optimizing services composition based on improved ant colony algorithm[J]. Chinese Journal of Computers, 2012, 35(2): 270-281.

[4] 范小芹, 蒋昌俊, 王俊丽, 等. 随机 QoS 感知的可靠Web服务组合[J]. 软件学报, 2009, 20(3): 546-556. Fan Xiao-qin, Jiang Chang-jun, Wang Jun-li, et al. Random-QoS-aware reliable Web service composition[J]. Journal of Software, 2009, 20(3): 546-556.

[5] Hwang San-Yih, Wang Hao-jun, Tang Jian, et al. A probabilistic approach to modeling and estimating the QoS of Web-services-based workflows[J]. Information Sciences, 2007, 177(23):5484-5503.

[6] Contreras H. The stochastic finite-element method[J]. Computer & Structures, 1980, 12(3):341-348.

[7] Rao S S, Sawyer J P. Fuzzy finite element approach for the analysis of imprecisely defined systems[J]. AIAA Journal, 1995, 33(12):2364-2370.

[8] Gtz Alefeld, GÜnter Mayer. Interval analysis: theory and applications[J]. Computational and Applied Mathematics, 2000, 121(1-2):421-464.

[9] Nayagam V L G, Muralikrishnan S, Sivaraman G. Multi-criteria decision-making method based on interval-valued intuitionistic fuzzy sets[J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38(3): 1464-1467.

[10] 姜潮. 基于区间的不确定性优化理论与算法[D]. 长沙:湖南大学机械与运载工程学院, 2008. Jiang Chao. Theories and algorithms of uncertain optimization based on interval[D].Changsha: College of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University, 2008.

[11] 李祯, 杨放春, 苏森. 基于模糊多数性决策理论的语义Web服务组合算法[J]. 软件学报, 2009, 20(3):583-596. Li Zhen, Yang Fang-chun, Su Sen. Fuzzy multi-attribute decision making-based algorithm for semantic web service composition[J]. Journal of Software, 2009, 20(3):583-596.

[12] 徐玖平, 吴巍. 多属性决策的理论与方法[M]. 北京: 清华大学出版社, 2006: 278-286.

[13] 徐泽水, 达庆利. 区间数的排序方法研究[J].系统工程, 2001, 19(6):94-96. Xu Ze-shui, Da Qing-li. Research on method for ranking interval numbers[J]. System s Engineering, 2001, 19(6):94-96.

[14] Ni Wan-cheng, He Ling-juan, Liu Lian-chen, et al. Commodity-market based services selection in dynamic Web services composition[C]//Proceedings of the International Conference on Asia-Pacific Services Computing, 2007: 218-223.

[15] Kennedy J, Eberhart R C. Particle swarm optimization[C]//Proceedings of the Internation Conference on Neural Networks, Perth, Australia, 1995:1942-1948.

[16] 范小芹, 蒋昌俊, 方贤文, 等.基于离散微粒群算法的动态Web 服务选择[J]. 计算机研究与发展, 2010, 47(1):147-156. Fan Xiao-qin, Jiang Chang-jun, Fang Xian-wen, et al. Dynamic Web service selection based on discrete particle swarm optimization[J]. Journal of Computer Research and Development, 2010, 47(1):147-156.

[17] Modares H, Alfi A, Naghibi-sistani M B. Parameter estimation of bilinear systems based on an adaptive particle swarm optimization[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2010, 23(7):1105-1111.

[18] Karakuzu C. Parameter tuning of fuzzy sliding mode controller using particle swarm optimization[J]. Journal of Innovative Computing, Information and Control, 2010, 6(10):4755-4770.

[19] Sabat Samrat L, Ali Layak, Udgata Siba K. Integrated learning particle swarm optimizer for global optimization[J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(1): 574-584.

[20] Clerc M. From Theory to Practice in Particle Swarm Optimization: Handbook of Swarm Intelligence: Concepts, Principles and Applications[M]. Vienna, Australia, Springer Berlin Heidelgerg, 2011:3-36.

[1] 董飒, 刘大有, 欧阳若川, 朱允刚, 李丽娜. 引入二阶马尔可夫假设的逻辑回归异质性网络分类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1571-1577.
[2] 顾海军, 田雅倩, 崔莹. 基于行为语言的智能交互代理[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1578-1585.
[3] 臧国帅, 孙立军. 基于惰性弯沉点的刚性下卧层深度设置方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1037-1044.
[4] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于垂直维序列动态时间规整方法的图相似度度量[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1199-1205.
[5] 张浩, 占萌苹, 郭刘香, 李誌, 刘元宁, 张春鹤, 常浩武, 王志强. 基于高通量数据的人体外源性植物miRNA跨界调控建模[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1206-1213.
[6] 黄岚, 纪林影, 姚刚, 翟睿峰, 白天. 面向误诊提示的疾病-症状语义网构建[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 859-865.
[7] 李雄飞, 冯婷婷, 骆实, 张小利. 基于递归神经网络的自动作曲算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 866-873.
[8] 刘杰, 张平, 高万夫. 基于条件相关的特征选择方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(3): 874-881.
[9] 王旭, 欧阳继红, 陈桂芬. 基于多重序列所有公共子序列的启发式算法度量多图的相似度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 526-532.
[10] 杨欣, 夏斯军, 刘冬雪, 费树岷, 胡银记. 跟踪-学习-检测框架下改进加速梯度的目标跟踪[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 533-538.
[11] 刘雪娟, 袁家斌, 许娟, 段博佳. 量子k-means算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 539-544.
[12] 于繁华, 刘仁云, 张义民, 张晓丽, 孙秋成. 机械零部件动态可靠性稳健优化设计的群智能算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1903-1908.
[13] 曲慧雁, 赵伟, 秦爱红. 基于优化算子的快速碰撞检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1598-1603.
[14] 李嘉菲, 孙小玉. 基于谱分解的不确定数据聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1604-1611.
[15] 邵克勇, 陈丰, 王婷婷, 王季驰, 周立朋. 无平衡点分数阶混沌系统全状态自适应控制[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1225-1230.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
[1] 刘松山, 王庆年, 王伟华, 林鑫. 惯性质量对馈能悬架阻尼特性和幅频特性的影响[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 557 -563 .
[2] 王同建, 陈晋市, 赵锋, 赵庆波, 刘昕晖, 袁华山. 全液压转向系统机液联合仿真及试验[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 607 -612 .
[3] 张春勤, 姜桂艳, 吴正言. 机动车出行者出发时间选择的影响因素[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 626 -632 .
[4] 肖锐, 邓宗才, 兰明章, 申臣良. 不掺硅粉的活性粉末混凝土配合比试验[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 671 -676 .
[5] 陈思国, 姜旭, 王健, 刘衍珩, 邓伟文, 邓钧忆. 车载自组网与通用移动通信系统混杂网络技术[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 706 -710 .
[6] 孟超, 孙知信, 刘三民. 基于云计算的病毒多执行路径[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 718 -726 .
[7] 仙树, 郑锦, 路兴, 张世鹏. 基于内容转发模型的P2P流量识别算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 727 -733 .
[8] 吕源治, 王世刚, 俞珏琼, 王小雨, 李雪松. 基于柱透镜光栅的虚模式下一维集成成像显示特性[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 753 -757 .
[9] 王丹, 李阳, 年桂君, 王珂. 非均质度量掩蔽函数在空域水印中的应用[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 771 -775 .
[10] 冯琳函, 钱志鸿, 尚克诚, 朱爽. 基于IEEE802.15.4标准的改进型隐藏节点冲突避免策略[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(03): 776 -780 .