【摘 要】
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随着云计算环境下Web服务数量的快速增长,用户对动态的服务组合提出了新的要求,即在较短的时间内获取满足多约束条件下的高质量组合服务。针对上述要求,提出了基于全局QoS(Qu
【基金项目】
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国家自然科学基金(61309013,61303074);河南省科技攻关计划(12210231003)
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随着云计算环境下Web服务数量的快速增长,用户对动态的服务组合提出了新的要求,即在较短的时间内获取满足多约束条件下的高质量组合服务。针对上述要求,提出了基于全局QoS(QualityofService)分解的多约束服务选取方法,使用文化遗传算法对全局QoS约束进行最优分解,同时结合候选服务之间的功能性约束对服务进行过滤,从而缩小候选服务空间。设计自适应替换策略用来动态调整QoS约束边界,从而确保能够通过局部最优获得高质量的组合服务。仿真实验证明该方法能够用较短时间获取接近全局最优的组合服务,满足服务选取的动态性和实时性。
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