基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS 全局最优Web服务选择方法

王文彬; 孙其博; 赵新超; 杨放春

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基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS 全局最优Web服务选择方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS 全局最优Web服务选择方法
- Web Services Selection Approach with QoS Global Optimal Based on Discrete Particle Swarm Optimization with Non-Uniform Mutation Algorithm
- 电子学报 2010年38卷第12期页码：2774-2779
- 作者机构：
  
  1. 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876
  2. 北京邮电大学理学院,北京,100876
  3. 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京,100876
  4. 北京邮电大学理学院北京,100876
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家973重点基础研究发展规划 (No.2009CB320406,No.2009CB320504);国家自然科学基金创新研究群体科学基金 (No.60821001);中央高校基本科研业务费专项资金 (No.BUPT2009RC0701)
- DOI：
  中图分类号： TP393
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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王文彬, 孙其博, 赵新超, 等. 基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS 全局最优Web服务选择方法[J]. 电子学报, 2010,38(12):2774-2779.

WANG Wen-bin, SUN Qi-bo, ZHAO Xin-chao, et al. Web Services Selection Approach with QoS Global Optimal Based on Discrete Particle Swarm Optimization with Non-Uniform Mutation Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(12): 2774-2779.
王文彬, 孙其博, 赵新超, 等. 基于非均衡变异离散粒子群算法的QoS 全局最优Web服务选择方法[J]. 电子学报, 2010,38(12):2774-2779. DOI：

WANG Wen-bin, SUN Qi-bo, ZHAO Xin-chao, et al. Web Services Selection Approach with QoS Global Optimal Based on Discrete Particle Swarm Optimization with Non-Uniform Mutation Algorithm[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(12): 2774-2779. DOI：

摘要

QoS全局最优的Web服务选择是NP完全问题.针对现有解决方案的不足

提出了一种改进的离散粒子群算法.该算法首先根据问题模型重新定义了粒子群算法中的位置、速度和算子操作

然后对最优粒子进行非均衡变异

并设计了非均衡变异概率函数

同时在速度和位置更新中分别采用自适应权重调整机制和局部适应优先策略.通过实验仿真

与他人工作对比结果表明

提出的算法在降低服务选择时间的同时

提高了服务选择的质量.

Abstract

Global QoS optimal Web services selection is a NP complete problem.In order to overcome slow convergence of existing schemes

an improved discrete particle swarm optimization

called Discrete Particle Swarm Optimization with Non-Uniform Mutation Algorithm (short for DPSONUMA)

is proposed.In DPSONUMA

we firstly redefine the particle position

velocity and update operations to make the algorithm more suitable for this problem.Then the best particle is introduced a mutation ability

and a mutation probability function is also designed.And weight factors of velocity will adaptively change according to the fitness values

which can improve convergence.In addition

a local fit first strategy is introduced

which lead to both quicker converge and better results.Experimental results show DPSONUMA costs less time but higher quality components are obtained for composite web services.

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