一种基于动态Skyline和遗传粒子群优化的云服务组合方法

摘要

提出一种改进的基于动态Skyline和多种群遗传粒子群优化的云服务组合优化方法,旨在解决动态、不确定环境下大规模云服务组合优化问题.首先,对云服务组合和服务质量(QoS)形式化描述,提出了一种云服务组合优化模型;其次,对Skyline操作进行建模的基础上,设计了Skyline云服务动态更新算法,以满足云服务因临时加入、退出及QoS变化而引 起的动态性和不确定性需求;最后,设计了一种新的云服务组合优化算法,算法采用动态Skyline操作和用户约束降低问题求解空间,并基于种群相似性和遗传操作进行防早熟收敛处理.通过真实数据集和随机数据集的大量仿真实验,结果验证了本文算法的可行性和有效性.