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1. 基于混合协同进化算法的Web服务组合演化策略

王萌李蜀瑜

计算机应用 2012, 32 (06): 1717-1720.

摘要（1045）

PDF （603KB）（501）

为了在服务组合演化过程中高效地选择满足服务请求的Web服务，提出了一种基于混合协同进化算法的Web服务组合演化策略。首先，利用改进模糊C均值聚类算法将Web服务演化单元按应用分类；然后，利用带权值的粒子群算法对划分好的子群进行内部择优；最后，对各个子群进行协同进化，使得针对用户服务请求，能够选出最优Web服务演化组合。实验结果表明，混合协同进化算法无论在算法稳定性或是算法运算时间上都优于传统协同进化算法，且对于Web环境下大量的服务请求能够提供优质、高效的服务。

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2. 基于QoS和模糊粒子群优化的语义Web服务发现

李蜀瑜

计算机应用 2012, 32 (05): 1347-1350.

摘要（1315）

PDF （2021KB）（627）

针对现有基于服务质量(QoS)的语义Web服务发现方法中的不足，提出一种采用模糊粒子群算法的语义Web服务发现方法。根据服务发现问题定义了粒子的位置和速度，引入了模糊理论和增量惯性因子，较好地解决了粒子群算法的未成熟收敛问题，提高了基于粒子群算法的语义Web服务发现方法的查准率。实验验证了该方法的有效性。

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3. 基于WSMO服务质量的语义Web服务发现框架

周娟李蜀瑜

计算机应用 2009, 29 (08): 2299-2302.

摘要（1823）

PDF （574KB）（1197）

当前对Web服务进行语义描述最流行的两个框架是OWL-S和WSMO，但它们主要都是从服务功能的角度对服务进行描述，缺乏对服务质量的明确刻画，导致服务请求者难以得到最佳服务。针对此问题，本文对WSMO规范进行了扩展，定义了一个QoS的元模型——WSMO-QoS，给出了QoS的本体词汇。在此基础上提出了基于QoS的语义Web服务发现框架，并给出一个从基本描述、IOPE、QoS三个层次实现服务匹配的算法。最后，实验结果验证了该服务匹配算法的有效性。