【摘 要】
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针对基于QoS的物流Web服务组合优化问题,提出了两阶段多目标蚁群优化（TMACO）算法。首先,针对原始数据集中存在被支配候选服务而增加算法求解时间的问题,提出了基于Pareto支配的
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针对基于QoS的物流Web服务组合优化问题,提出了两阶段多目标蚁群优化（TMACO）算法。首先,针对原始数据集中存在被支配候选服务而增加算法求解时间的问题,提出了基于Pareto支配的预优化策略;其次,针对属性权重难以确定的问题,提出了不依赖权重的信息素更新策略和启发信息策略;最后,针对基础蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提出了懒蚂蚁策略。实验结果表明,TMACO算法具有良好性能,相对于基础蚁群算法、利用解与理想解距离来更新信息素的改进蚁群算法、遗传算法以及用支配程度作为解的个体评价的改进遗传算法,TMA
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