摘要: 为解决Web服务组合优化方法中的组合多样性和服务质量的问题,在人工蜂群算法上提出改进,通过在算法中引入反向学习算子、精英引导策略和组合变异策略等操作,使得种群个体有针对性地进行更新,在保证服务组合质量的前提下,提高了服务组合的多样性.结果表明,所提算法具有良好的算法收敛性和均匀性,同时在为Web服务组合优化方面,也取得了较好的优化效果,提高了寻优精度、解的质量和收敛速度.
中图分类号:
宋航, 王亚丽, 刘国奇, 张斌. 基于改进多目标蜂群算法的Web服务组合优化方法[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2019, 40(6): 777-782.
SONG Hang, WANG Ya-li, LIU Guo-qi, ZHANG Bin. Web Service Composition Optimization Method Based on Improved Multi-objective Artificial Bee Colony Algorithm[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2019, 40(6): 777-782.