云服务组合方法技术

本发明专利技术公开一种云服务组合方法，本方法可用于快速准确地从拥有海量云服务的云服务候选池中组合优选出最好的组合云服务，包括如下步骤：S1.构建云服务候选集；S2.组合云服务的人工狼编码；S3.初始化狼群；S4.定义组合云服务的适应度函数；S5.云服务组合的游走；S6.云服务组合的奔袭；S7.云服务组合的围攻；S8.更新头狼位置；S9.更新狼群；S10.终止条件判断；S11.输出头狼所在位置对应的组合云服务。

【技术实现步骤摘要】
云服务组合方法
本专利技术涉及云服务
，尤其涉及一种云服务组合方法。
技术介绍
随着信息技术的高速发展，人们迎来了新一轮技术变革，2006年谷歌在搜索引擎大会上提出了“云计算”的概念，借鉴分布式的计算思维，将计算机集群作为数据和计算中心，通过将IT计算资源虚拟化后通过网络以服务的方式提供给用户使用，云计算支持大规模的高性能计算、数据处理及共享资源池，并降低了用户运维成本。近几年，云计算迅速发展并逐渐成为主流的应用环境。云计算中，计算、软件、存储等IT资源都是服务，用户可以根据自己的需求购买并使用服务。当前国内外各大IT企业部署云平台并对外提供相应的云服务，例如亚马逊的云计算服务AWS、谷歌推出的GoogleAppEngine、微软的Azure、IBM的BlueCloud、阿里的阿里云、腾讯的腾讯云以及百度的百度云等。由此可见，IT资源服务化的思想日益普及，服务成为云计算的核心，云计算系统中的一切都是或者可以是服务，呈现出“一切皆服务”(XasaService，XaaS)的趋势。云服务能够为用户的个性化需求提供按需服务，这种新兴的服务提供模式非常有效地提升了IT资源的利用率和用户体验。云计算环境下，面向服务的计算(ServiceOrientedComputing,SOC)将用户问题的解决方案封装成服务，利用简单对象访问协议(SimpleObjectAccessProtocol,SOAP)、Web服务描述语言(WebServicesDescriptionLanguage,WSDL)、超文本传输协议(HyperTextTransferProtocol,HTTP)等成熟的协议标准，给用户提供简单便捷的服务调用接口，通过调用服务接口，用户可以根据自身的功能需求及非功能偏好对具有不同功能和QoS(QualityofService,服务质量)属性的云服务进行组合，将多个功能单一、计算能力有限的简单云服务组合在一起，形成新的组合云服务，从而快速组建自己所需的应用来完成更为复杂的任务。在进行云服务组合时，除了需要对用户的功能性需求进行满足，更重要的是要考虑云服务的非功能属性等信息，这样可以确保云服务在组合后产生的组合云服务用户满意度和执行成功率更高。为解决上述问题，云服务组合问题正在被广泛的研究。以往在解决云服务组合问题时经常会出现以下问题：云服务组合的效率比较低。这是因为有大量功能相同或相似的候选云服务存在于云环境中，使得云服务的组合的过程中消耗了大量的时间。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，适应现实需要，公开一种云服务组合方法，本方法可用于快速准确地从拥有海量云服务的云服务候选池中组合优选出最好的组合云服务。为了实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案为：公开一种云服务组合方法，其特征在于：包括如下步骤：一种云服务组合方法，包括如下步骤：S1.构建云服务候选集；S2.组合云服务的人工狼编码；S3.初始化狼群；S4.定义组合云服务的适应度函数；S5.云服务组合的游走；S6.云服务组合的奔袭；S7.云服务组合的围攻；S8.更新头狼位置；S9.更新狼群；S10.终止条件判断；S11.输出头狼所在位置对应的组合云服务。步骤S1具体为：将云服务候选集形式化定义为一个四元组：CSi＝(Cn，Fun，Nums，Mems)其中：Cn表示该云服务候选集的分类编号，同一候选集中所有云服务具有相同Cn；Fun是该候选集中所有云服务具有的功能描述；Nums为该云服务候选集的所有云服务在候选集中的编号序列，即1,2,3，…,s，其中s为该云服务候选集中云服务的个数；Mems为按顺序构成该云服务候选集的所有云服务组成的一个序列。步骤S2具体为：对人工狼的位置采用整数编码，设定：每个组合云服务对应一只人工狼，每只人工狼的位置有D维，分别对应组合云服务中的D个云服务，组合云服务中完成每个子任务的云服务在相应云服务候选集中的编号对应为人工狼的d维位，人工狼的位置定义为：Xi＝(xi1，xi2，…，xid，…，xiD)其中，xid表示第i(1≤i≤N)只人工狼在第d(1≤d≤D)维上的值。步骤S3具体为：设狼群的规模为N，最大迭代次数为Kmax，探狼比例因子为a，最大游走次数为Tmax，距离判定因子为w，步长因子为S，更新比例因子为β，X为狼群中的人工狼集合，通过以下公式随机产生第i只人工狼Xi的初始位置：Xi＝(xi1,xi2,…,xid,…,xiD)xid＝xdmin+rand(0,1)(xdmax-xdmin)式中，xid表示第i(1≤i≤N)只狼在第d(1≤d≤D)维上的值，rand(0,1)为在[0,1]范围内分布的随机数，xdmax、xdmin分别为狼群第d维的最大值和最小值。步骤S4具体为：定义一个4维的QoS评价指标来作为云服务组合结果的评价标准，分别为服务时间(T)、服务费用(C)、可用性(Av)、可靠性(Rel)；云服务组合的适应度函数定义为：其中w1、w2、w3、w4是相应的权重，且步骤S5具体为：S51.根据适应度函数计算每条组合执行路径的适应度值，选择具有最大值的组合路径对应的人工狼为头狼，设定头狼所在位置对应的组合云服务的适应度值为Ylead；S52.选择除头狼外的适应度值最大的m条云服务组合路径作为探狼，其中m为之间的整数，a为探狼比例因子；S53.探狼按照以下方式进行游走：S531.探狼i所在位置对应的组合云服务适应度值为Yi，其中i＝1,2,…,m；如果Yi大于头狼的Ylead，则Ylead＝Yi，探狼i替代头狼，如果Yi<Ylead，则探狼i进行自主决策，进行下一步骤：S532.分别向dmax个方向前进一步，此时的步长设为stepa，并记录下移动后的适应度值，然后退回原位置，探狼i向第p个方向移动后在第d维空间的位置定义为：stepa＝rand-N(1,dmax)其中，rand-N(1,dmax)为在[1,dmax]范围内分布的随机整数，dmax为狼群所有维度的最大值。S533.此时，探狼i所在位置对应的组合云服务路径的适应度值为Yip，选择大于当前位置适应度值中最大的方向前进一步，对探狼i的位置进行更新，不断重复游走直到某个位置的适应度值大于头狼所在位置的适应度值，或者游走次数T达到最大游走次数Tmax。步骤S6具体为：S61.头狼周围的人工狼都以相对较大的奔袭步长stepb＝2*|dmax-dmin|/S快速接近头狼所在位置，人工狼i经过第k+1次迭代后在第d维的位置为下式所示：其中，为第k代群体头狼在第d维空间的位置。S62.如果人工狼i在奔袭的途中某位置对应的组合云服务适应度值Yi>Ylead，则Ylead＝Yi，即该人工狼转变为头狼，然后转到步骤S61重新进行奔袭行为；若Yi<Ylead，则人工狼i继续奔袭，直到其与头狼之间的距离小于dnear时转入围攻行为，dnear由下式确定：其中，xdmax、xdmin分别为狼群第d维的最大值和最小值，w为距离判定因子，d＝1，2，…D。步骤S7具体为：人工狼对头狼的位置进行围攻，对于第k代人工狼狼群，人工狼狼群的围攻行为用下式表示：其中，为第k代人工狼狼群中的头狼在第d维空间中的位置，λ为[-本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云服务组合方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.构建云服务候选集；S2.组合云服务的人工狼编码；S3.初始化狼群；S4.定义组合云服务的适应度函数；S5.云服务组合的游走；S6.云服务组合的奔袭；S7.云服务组合的围攻；S8.更新头狼位置；S9.更新狼群；S10.终止条件判断；S11.输出头狼所在位置对应的组合云服务。

【技术特征摘要】
1.一种云服务组合方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.构建云服务候选集；S2.组合云服务的人工狼编码；S3.初始化狼群；S4.定义组合云服务的适应度函数；S5.云服务组合的游走；S6.云服务组合的奔袭；S7.云服务组合的围攻；S8.更新头狼位置；S9.更新狼群；S10.终止条件判断；S11.输出头狼所在位置对应的组合云服务。2.如权利要求1所述的云服务组合方法，其特征在于：步骤S1具体为：将云服务候选集形式化定义为一个四元组：CSi＝(Cn，Fun，Nums，Mems)其中：Cn表示该云服务候选集的分类编号，同一候选集中所有云服务具有相同Cn；Fun是该候选集中所有云服务具有的功能描述；Nums为该云服务候选集的所有云服务在候选集中的编号序列，即1,2,3，…,s，其中s为该云服务候选集中云服务的个数；Mems为按顺序构成该云服务候选集的所有云服务组成的一个序列。3.如权利要求1所述的云服务组合方法，其特征在于：步骤S2具体为：对人工狼的位置采用整数编码，设定：每个组合云服务对应一只人工狼，每只人工狼的位置有D维，分别对应组合云服务中的D个云服务，组合云服务中完成每个子任务的云服务在相应云服务候选集中的编号对应为人工狼的d维位，人工狼的位置定义为：Xi＝(xi1，xi2，…，xid，…，xiD)其中，xid表示第i(1≤i≤N)只人工狼在第d(1≤d≤D)维上的值。4.如权利要求1所述的云服务组合方法，其特征在于：步骤S3具体为：设狼群的规模为N，最大迭代次数为Kmax，探狼比例因子为a，最大游走次数为Tmax，距离判定因子为w，步长因子为S，更新比例因子为β，X为狼群中的人工狼集合，通过以下公式随机产生第i只人工狼Xi的初始位置：Xi＝(xi1,xi2,…,xid,…,xiD)xid＝xdmin+rand(0,1)(xdmax-xdmin)式中，xid表示第i(1≤i≤N)只狼在第d(1≤d≤D)维上的值，rand(0,1)为在[0,1]范围内分布的随机数，xdmax、xdmin分别为狼群第d维的最大值和最小值。5.如权利要求1所述的云服务组合方法，其特征在于：步骤S4具体为：定义一个4维的QoS评价指标来作为云服务组合结果的评价标准，分别为服务时间(T)、服务费用(C)、可用性(Av)、可靠性(Rel)；云服务组合的适应度函数定义为：其中w1、w2、w3、w4是相应的权重，且6.如权利要求1所述的云服务组合方法，其特征在于：步骤S5具体为：S51.根据适应度函数计算每条组合执行路径的适应度值，选择具有最大值的组合路径对应的人工狼为头狼，设定头狼所在位置对应的组合云服务的适应度值为Ylead；S52.选择除头狼外的适应度值最大的m条云服务组合路径作为探狼，其中m为之间的整数，a为探狼比例因子；S53.探狼按照以下方式进行游走：S531.探狼i所在位置对应的组合云服务...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐洪珍，宋文琳，王晓燕，付亮，
申请(专利权)人：东华理工大学，
类型：发明
国别省市：江西,36