【摘 要】
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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,
【机 构】
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计算智能与信号处理教育部重点实验室（安徽大学）,瓦斯治理国家工程研究中心（淮南矿业集团）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61872002);国家科技支撑计划项目(2015BAK24B01);安徽省自然科学基金资助项目(1808085MF197);安徽省科技重大专项(16030901062)~~
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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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