【摘 要】
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在服务计算领域,随着运行环境的变化和服务自身的演化,Web服务组合时刻面临着动态复杂环境所带来的性能挑战。因此,Web服务组合技术必须具有自适应性,要能够对外部环境的变动
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在服务计算领域,随着运行环境的变化和服务自身的演化,Web服务组合时刻面临着动态复杂环境所带来的性能挑战。因此,Web服务组合技术必须具有自适应性,要能够对外部环境的变动和服务自身的演化作出及时的反应和调整,从而维持自身的性能表现。除此以外,服务组合技术还应兼顾到大规模服务场景下的效率要求,确保其具有较高的实用价值。本文提出了一个基于多Agent强化学习的、面向动态复杂场景的自适应服务组合模型。该模型在强化学习技术的基础上,融入了多Agent系统机制和博弈论领域里的虚拟行动过程。该模型利用强化学习技术实现动态场景下服务组合的自适应性,利用多Agent机制提升自身的计算效率,利用博弈论里的虚拟行动过程实现多Agent间的协同工作。同时,在该模型的基础上,本文分别提出了基于离策略强化学习和在策略强化学习的自适应服务组合算法,并从理论上证明了它们的收敛性。最后,本文通过一系列仿真实验验证了算法的有效性、可扩展性和自适应性。
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