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【2h】

Composition of Web Services Using Markov Decision Processes and Dynamic Programming

机译：使用Markov决策过程和动态规划的Web服务组合

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摘要

We propose a Markov decision process model for solving the Web service composition (WSC) problem. Iterative policy evaluation, value iteration, and policy iteration algorithms are used to experimentally validate our approach, with artificial and real data. The experimental results show the reliability of the model and the methods employed, with policy iteration being the best one in terms of the minimum number of iterations needed to estimate an optimal policy, with the highest Quality of Service attributes. Our experimental work shows how the solution of a WSC problem involving a set of 100,000 individual Web services and where a valid composition requiring the selection of 1,000 services from the available set can be computed in the worst case in less than 200 seconds, using an Intel Core i5 computer with 6 GB RAM. Moreover, a real WSC problem involving only 7 individual Web services requires less than 0.08 seconds, using the same computational power. Finally, a comparison with two popular reinforcement learning algorithms, sarsa and Q-learning, shows that these algorithms require one or two orders of magnitude and more time than policy iteration, iterative policy evaluation, and value iteration to handle WSC problems of the same complexity.
机译：我们提出了一个马尔可夫决策过程模型来解决Web服务组合（WSC）问题。迭代策略评估，价值迭代和策略迭代算法用于通过人工和真实数据对我们的方法进行实验验证。实验结果表明了该模型和所采用方法的可靠性，就估计具有最佳服务质量属性的最佳策略而言，策略迭代是最少的迭代次数。我们的实验工作表明，如何使用英特尔在最坏的情况下在不到200秒的时间内计算出涉及一组100,000个单独Web服务的WSC问题的解决方案，以及在其中可以从最坏的情况下计算出需要从可用的集合中选择1,000个服务的有效组合。配备6GB RAM的酷睿i5计算机。而且，使用相同的计算能力，仅涉及7个单独的Web服务的实际WSC问题所需的时间不到0.08秒。最后，与两种流行的强化学习算法sarsa和Q-learning进行比较，结果表明，与处理复杂度相同的WSC问题的策略迭代，迭代策略评估和值迭代相比，这些算法需要一两个数量级和更多的时间。 。

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