基于改进蚁群优化算法的服务组合与优化方法

SHEN Jiquan; LUO Changwei; HOU Zhanwei; LIU Zhizhong

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基于改进蚁群优化算法的服务组合与优化方法

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针对传统蚁群算法存在初期信息素积累时间长、易陷入局部最优等不足,在满足用户全局服务质量约束的条件下,提出一种改进的基于蚁群系统的云服务组合算法.借鉴遗传算法的思想得到蚁群系统的初始信息素分布,通过社会认知优化改进蚂蚁寻优路径,并采取优化的蚁群信息素更新策略,从而提高算法搜索效率.实验结果表明,改进的蚁群优化算法在求解云服务组合问题上具有更优的搜索性能.

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来源
《计算机工程》 |2018年第12期|68-73|共6页
作者
SHEN Jiquan; LUO Changwei; HOU Zhanwei; LIU Zhizhong;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
云服务; 全局约束; 蚁群系统; 遗传算法; 社会认知优化算法; 服务组合;

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