【摘 要】
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为了准确地反映用户对服务体验质量的满意程度,提出一种基于QoE（quality of experience）的Web服务组合模型,并运用差分进化（DE）算法对其进行求解.首先,建立了基于QoE的模糊专家评
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401225);中国博士后科学基金资助项目(2015M571789)
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为了准确地反映用户对服务体验质量的满意程度,提出一种基于QoE（quality of experience）的Web服务组合模型,并运用差分进化（DE）算法对其进行求解.首先,建立了基于QoE的模糊专家评估系统,通过评估系统将各个参数转化成QoE数学表达式.其次,在标准的DE算法的基础上,引入混沌初始化和参数自适应机制,利用混沌和DE算法参数取值的特性,不仅能够克服DE算法容易陷入局部最优的缺点,而且改善了DE算法的性能和寻找全局最优解的能力,提高了DE算法的稳定性和可靠性.最后,与PSO、ACO、标准D
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