MapReduce平台上面向大规模Web服务组合问题的并行引导变异进化算法
Parallel guided mutation evolutionary algorithm for large-scale Web service composition problem on MapReduce platform
空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710077
摘要
大规模服务组合是一种通过将不同领域的大量服务按照一定的流程组合起来以满足用户需求的策略。然而,在当今服务数量巨大并且种类颇多,外加用户需求日益复杂的情况下,快速生成一个满足用户要求的最佳QoS的复合服务是一项值得研究的问题。对此提出了以MapReduce模型为基础的引导变异进化算法(MR-GMEA),该算法能够更好地适用于当前大规模服务组合的主观与客观需求并且可以缩短执行时间,此外其中引入的skyline算子在开始阶段剔除了大量冗余服务,从而提高了效率。最后通过仿真验证,证明了该方法的可行性与优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0272
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3302-3306,3311
文章编号: 1001-3695(2020)11-020-3302-05
发布历史
[2020-11-05] 印刷出版
引用本文
谷南南, 姚佩阳, 焦志强. MapReduce平台上面向大规模Web服务组合问题的并行引导变异进化算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (11): 3302-3306,3311. (Gu Nannan, Yao Peiyang, Jiao Zhiqiang. Parallel guided mutation evolutionary algorithm for large-scale Web service composition problem on MapReduce platform [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (11): 3302-3306,3311. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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