基于混合协同进化算法的Web服务组合演化策略

计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (06): 1717-1720.

基于混合协同进化算法的Web服务组合演化策略

王萌¹,李蜀瑜²

1. 陕西师范大学计算机科学学院，西安 710062
2. 陕西师范大学计算机科学学院，西安 710062

收稿日期:2011-11-30 修回日期:2012-01-20 发布日期:2012-06-04 出版日期:2012-06-01
通讯作者: 王萌
作者简介:王萌(1985-),男,安徽全椒人,硕士研究生,主要研究方向:Web服务演化；〓李蜀瑜(1978－),男,四川资中人,副教授,博士,主要研究方向:嵌入式系统、Web服务。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助（supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities）;陕西师范大学研究生创新基金资助

Web service evolution framework based on hybrid co-evolution algorithm

WANG Meng¹,LI Shu-yu²

1. College of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an Shaanxi 710062, China
2. School of Computer Science, Shaanxi Normal University，Xi'an Shaanxi 710062, China

Received:2011-11-30 Revised:2012-01-20 Online:2012-06-04 Published:2012-06-01
Contact: WANG Meng

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: Web服务, 模糊C均值, 粒子群算法, 协同进化算法

Abstract: In order to selecte the web services which meet the request in the evolution of Web services efficiently , we propose a web services evolution strategy based on hybrid co-evolutionary algorithm. First of all, by means of the improved fuzzy C-means clustering algorithm, we classify the web services unit into groups according to the application, and then making the internal prioritizing for each subgroup using Particle Swarm Optimization with weights. Finally the co-evolution operation will be executed among the particle subgroups so as to fulfil the users requests and select the best Web services evolution combination. The experimental results show that the hybrid co-evolutionary algorithm is superior to the traditional co-evolutionary algorithms not only in stability, but also the operation cost of time, and could provide quality and efficient services to the service requests in the web environment.

Key words: Web service, Fuzzy C-Means (FCM), Particle Swarm Optimization (PSO), Co-evolutionary Genetic Algorithm (CGA)

中图分类号:

TP311

王萌李蜀瑜. 基于混合协同进化算法的Web服务组合演化策略[J]. 计算机应用, 2012, 32(06): 1717-1720.

WANG Meng LI Shu-yu. Web service evolution framework based on hybrid co-evolution algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2012, 32(06): 1717-1720.

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