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1. 基于E-CARGO模型的开发者推荐方法
李炜, 吴群群, 张以文
《计算机应用》唯一官方网站    2022, 42 (2): 557-564.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020273
摘要395)   HTML10)    PDF (649KB)(178)    收藏

针对传统开发者推荐方法侧重于分析开发者的专业能力以及与任务的交互信息,而未考虑开发者间协作性的问题,提出一种基于E-CARGO(Environment-Class, Agent, Role, Group, and Object)模型的开发者推荐方法。首先结合协作开发的特点,将开发者协同开发过程描述为基于角色的协作,并使用E-CARGO模型对其进行建模;然后使用模糊层次分析(FAHP)法来建立模糊判断矩阵,从而求得开发者能力指标权重并进行加权求和,进而得到开发者历史综合能力评价集合;最后针对开发者综合能力评价的不确定和动态特性,利用云模型理论对开发者历史综合能力评价集合进行分析,以求得开发者对于每个任务的胜任能力,并利用cplex优化包对开发者推荐问题进行求解。实验结果表明,所提方法能够在可接受的时间范围内求得最优的开发者推荐结果,验证了所提方法的有效性。

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2. 基于不确定服务质量感知的云服务组合方法
王思臣, 涂辉, 张以文
计算机应用    2018, 38 (10): 2753-2758.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041187
摘要549)      PDF (868KB)(481)    收藏
针对不确定服务质量(QoS)感知的云服务组合优化问题的求解,提出一种不定长时间序列(ULST)模型和锦标赛策略的改进遗传算法(T-GA)。首先,基于用户对服务不同时间段的访问规律,将服务质量的长期变化构建为不定长时间序列模型,该模型能够准确地描述一段时间内用户对服务的真实QoS访问记录。其次,提出一种基于不确定QoS模型的改进遗传算法,该算法采用锦标赛选择策略代替基本遗传算法中的轮盘赌选择策略。最后,在真实数据上进行了大量实验,所提的不定长时间序列模型能够有效地解决不确定QoS感知云服务组合问题,而锦标赛策略的改进遗传算法在寻优结果和稳定性方面均优于基于精英选择策略的遗传算法(E-GA)算法,且运行速度提高近1倍,是可行、高效且稳定的算法。
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