【技术实现步骤摘要】
一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法
本专利技术涉及一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，属于服务组合的服务质量优化
技术介绍
随着云计算、软件服务、大数据和互联网的普及，越来越多的网络服务将在互联网上获得。但是有大量服务可以完成相同的任务,这些服务都具有不同的QoS值(如价格、响应时间、可用性和可靠性)。如何找到一个优化的组合方案已成为一项重要挑战。为每个任务提供大量候选服务将增加服务组合的复杂性，导致在搜索全局最优解决方案时较低的效率与精度。因此，优化服务组合中的搜索算法已成为服务组合领域的一个重要挑战。目前，在理论和实践中自然启发算法被应用于解决最难的优化问题。这些算法的主要优点是利用“试错法”原理来寻找解决方案。因此，通过适当的适应度函数的测试后，可以利用各种变异算子和它们的质量来生成可能的解。有两个灵感来源对自然启发式算法的发展有着至关重要的影响。也就是达尔文的进化论，以及具有社会行为的动物(如成群的鸟和鱼群)和昆虫(如蜜蜂和蚁群)。前者的灵感影响了进化算法的发展，后者影响了基于群体智能(SI)的算法的发展。通常情况下，受自...
【技术保护点】
1.一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)当执行服务组合工作流时，在选择候选服务的每一步时都要考虑到其多目标的属性，首先生成区间在[0,1]之间的由均匀分布产生的随机数rand(0,1)；(2)如果rand(0,1)的值小于布谷鸟原始算法中设置的临界概率pa，说明当前解为劣质解，直接抛弃；然后执行随机长距离搜索策略求解；如果rand(0,1)的值小于精英概率pe，则转入步骤(3)；如果rand(0,1)的值小于等于平衡概率pb，则转入步骤(4)；如果rand(0,1)的值大于平衡概率pb，则转入步骤(5)；所述精英概率pe表示随机选...
【技术特征摘要】
1.一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)当执行服务组合工作流时，在选择候选服务的每一步时都要考虑到其多目标的属性，首先生成区间在[0,1]之间的由均匀分布产生的随机数rand(0,1)；(2)如果rand(0,1)的值小于布谷鸟原始算法中设置的临界概率pa，说明当前解为劣质解，直接抛弃；然后执行随机长距离搜索策略求解；如果rand(0,1)的值小于精英概率pe，则转入步骤(3)；如果rand(0,1)的值小于等于平衡概率pb，则转入步骤(4)；如果rand(0,1)的值大于平衡概率pb，则转入步骤(5)；所述精英概率pe表示随机选择解的概率，即从群体中捕获了全局最优解的百分比；(3)计算获取前pe的最优解；然后转入步骤(6)；(4)引入调节变化幅度的比例系数和交叉率，执行随机中等距离搜索策略，利用差分进化变换策略，计算当前解，并对调节变化幅度的比例系数和交叉率进行自适应调整；然后转入步骤(6)；(5)引入代表步长的比例系数和稳定系数，执行随机短距离搜索策略，计算当前解，并对代表步长的比例系数和稳定系数进行自适应调整，利用局部随机游走改进当前的方案，并指导搜索过程利用已经发现的解决方案的邻域，然后转入步骤(6)；(6)对产生的当前解进行评估，若当前解大于最优解，抛弃该劣质解，继续迭代计算；若当前解小于最优解，则保存当前解为最优解，然后转入步骤(7)；(7)根据本轮循环中确定的最优解，确定是否满足最初设定的终止条件，不满足则返回步骤(1)继续循环迭代，直至得到满足终止条件的最优解；每轮循环过程中群体大小通过线性群体减少特性方程进行修正，以确定下一次的群体大小，最终得到服务组合问题的最优组合方案。2.根据权利要求1所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述临界概率在区间0.05≤pa≤0.2内取值，所述精英概率在区间范围[0.05,0.2]内取值，所述平衡概率在区间0.5≤pb≤1.0内取值。3.根据权利要求2所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述临界概率pa取值为0.1，所述精英概率pe取值为0.1，所述平衡概率pb取值为0.8。4.根据权利要求1所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述随机长距离搜索策略为：其中，代表j维度下第i个布谷鸟巢位于解空间中的位置，下标i代表特定群体中第i个布谷鸟巢，下标j代表当前问题的维度，t代表第t代的后代数量，t+1代表第t+1代的后代数量，Lbj和Ubj分别代表当前问题维度的下限和上限，Uj(0,1)是一个来自区间[0,1]均匀分布得出的随机数，即rand(0,1)。5.根据权利要求1所述的一种...
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