基于量子粒子群優(yōu)化算法的Web服務組合機制研究.pdf

1、隨著服務計算技術的飛速發(fā)展以及云計算等復雜網(wǎng)絡應用環(huán)境的日益普及，傳統(tǒng)的單一的Web服務很難滿足當前應用發(fā)展的需求，復雜的Web應用通常需要組合多個Web服務協(xié)同工作。然而，Web服務的種類和服務數(shù)量不斷增加，導致服務選擇和服務組合復雜度大幅度提升；此外，網(wǎng)絡上存在多個滿足用戶需求的相似候選服務，給服務請求者挑選并組合服務帶來困難。如何利用服務的非功能性屬性，實現(xiàn)準確高效、符合用戶需求的Web服務組合已成為當前的研究熱點之一。
　

2、　本文對Web服務組合問題、群智能優(yōu)化算法進行了研究和分析，并將群智能優(yōu)化算法應用于服務組合，提高服務組合的效率。本文首先對傳統(tǒng)的粒子群算法進行了分析，針對其收斂慢、局部搜索能力不強等問題，設計并實現(xiàn)了一種改進的量子粒子群優(yōu)化算法（Improved Quantum Particle Swarm Optimization，IQPSO），改進的IQPSO方案比原有的粒子群算法具有更好的性能。在此基礎之上，本文將其應用于Web服務組合問題中，

3、設計并實現(xiàn)了基于改進量子粒子群算法的Web服務組合（IQPSO-based Web Service Composition，IWSC）方案。仿真對比實驗表明，IWSC方案具有更好的穩(wěn)定性，收斂速度更快，成功率更高。最后，本文以IWSC方案為核心，設計并實現(xiàn)了一個基于MVC（Model View Controller）架構的分布式Web服務組合仿真系統(tǒng)。通過確立該系統(tǒng)各模塊的功能，構建系統(tǒng)結構，并在此基礎上進一步驗證IWSC的可行性。通過