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首页> 外文期刊>Future generation computer systems >Optimal Fitness Aware Cloud Service Composition using an Adaptive Genotypes Evolution based Genetic Algorithm
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Optimal Fitness Aware Cloud Service Composition using an Adaptive Genotypes Evolution based Genetic Algorithm

机译：使用基于自适应基因型进化的遗传算法优化健身意识云服务组合

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With the seamless proliferation of cloud services, it becomes challenging to select and compose cloud services that satisfy the requirements of users. A service may be connected with another service(s) for satisfying a workflow/function in a service composition. Further, the service assessment based on one or two QoS parameters is not accurate enough to achieve the desired optimality in a cloud service composition. Most of the existing methods in the literature consider either a single QoS parameter or two QoS parameters for QoS-aware composition and do not consider the balancing of QoS parameters and/or the connectivity constraints between two compositions. In this paper, we present an Optimal Fitness Aware Cloud Service Composition (OFASC) using an Adaptive Genotype Evolution based Genetic Algorithm (AGEGA) dealing with multiple QoS parameters and providing the solutions that satisfy the balancing QoS parameters and connectivity constraints of service composition. Experimental results show that our approach enhances the efficiency of cloud service composition by converging quickly and obtains better composition when compared to other approaches. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：随着云服务的无缝增长，选择和组合满足用户需求的云服务变得充满挑战。一个服务可以与另一个或多个服务连接，以满足服务组合中的工作流/功能。此外，基于一个或两个QoS参数的服务评估不够准确，无法在云服务组合中实现所需的最优性。文献中大多数现有方法都考虑了单个QoS参数或两个QoS参数用于QoS感知组合，而没有考虑QoS参数的平衡和/或两个组合之间的连接性约束。在本文中，我们提出了一种基于适应性基因型进化的遗传算法（AGEGA）的最优适应性感知云服务组合（OFASC），该算法处理多个QoS参数，并提供满足QoS平衡参数和服务组合的连通性约束的解决方案。实验结果表明，与其他方法相比，我们的方法通过快速收敛提高了云服务组合的效率，并获得了更好的组合。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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