【摘 要】
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随着Web服务的日益丰富，如何动态地从大量候选服务集中选择出整体性能高的组合服务已成为服务组合优化领域亟待解决的问题。为稳定、高效地解决大数据集下的服务组合问题，提出
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家科技支撑计划(No.2015BAK24B01)
论文部分内容阅读
随着Web服务的日益丰富，如何动态地从大量候选服务集中选择出整体性能高的组合服务已成为服务组合优化领域亟待解决的问题。为稳定、高效地解决大数据集下的服务组合问题，提出一种柯西烟花算法。该算法在搜索过程中引入柯西变异算子增强了算法的全局搜索能力；采用精英候选策略有效降低了算法的时间开销。实验结果验证了该算法在处理大规模服务组合优化问题时的可行性和稳定性。
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