【摘 要】
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为了更好地解决服务质量感知的云服务优化组合问题,首先对社会认知算法进行了改进,提出了面向离散型优化问题的模仿学习方法以及基于多次变异的观察学习方法。然后使用改进的
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,永城职业学院矿业工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金面上基金资助项目(61175066);国家自然科学基金青年基金资助项目(60905041,61202136);中国博士后科学基金资助项目(20110490396);河南省高校科技创新人才计划资助项目;河南理工大学校博士基金资助项目
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为了更好地解决服务质量感知的云服务优化组合问题,首先对社会认知算法进行了改进,提出了面向离散型优化问题的模仿学习方法以及基于多次变异的观察学习方法。然后使用改进的社会认知算法对服务质量感知的云服务优化组合问题进行了求解。实验结果表明,改进的社会认知算法具有较强的搜索能力和较快的收敛速度,并且具有较强的推广性,可以用来求解其他离散型优化问题。
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