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刘书雷,刘云翔,张帆,唐桂芬,景宁.一种服务聚合中QoS全局最优服务动态选择算法.软件学报,2007,18(3):646-656
一种服务聚合中QoS全局最优服务动态选择算法
A Dynamic Web Services Selection Algorithm with QoS Global Optimal in Web Services Composition
投稿时间:2005-05-11  修订日期:2006-02-23
DOI:
中文关键词:  服务聚合  服务选择  QoS全局最优化  GODSS(global optimal of dynamic Web services selection)  多目标遗传算法
英文关键词:Web services composition  service selection  QoS global optimal  GODSS (global optimal of dynamic Web services selection)  multi-objective genetic algorithm
基金项目:Supported by the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2002AA134010,2002AA134020,2003AA135110(国家高技术研究发展计划(863))
作者单位
刘书雷 国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073 
刘云翔 国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073 
张帆 国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073 
唐桂芬 国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073 
景宁 国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073 
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中文摘要:
      Web服务作为一种新型的Web应用模式,近年来得到了迅速的发展.如何动态地把现存的各种Web服务整合起来以形成新的、满足不同用户需求的、增值的复杂服务已成为新的应用需求和研究热点.针对现有服务聚合中服务选择技术的不足,提出了一种解决服务聚合中服务动态选择QoS全局最优化问题的实现算法GODSS(global optimal of dynamic Web services selection).算法的主要思想是把服务动态选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标遗传算法的智
英文摘要:
      As a new Web pattern, Web service has been rapidly developed in recent years. How to dynamically integrate the existent Web services to form a newly value-added and complex service to meet the requirement of different users is a popular research area. This paper presents an algorithm GODSS (global optimal of dynamic Web services selection) to resolve dynamic Web services selection with QoS global optimal in Web services composition. The essence of the algorithm is that the problem of dynamic Web Service selection with QoS global optimal is transformed into a multi-objective services composition optimization with QoS constraints. The theory of intelligent optimization of multi-objective genetic algorithm is utilized to produce a set of optimal Pareto services composition process with constraint principle by means of optimizing various objective functions simultaneously. Theoretical analysis and experimental results indicate the feasibility and efficiency of this algorithm.
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