基于AIS的服务匹配模型

摘要

针对在当前服务发现系统的服务匹配过程中存在的系统自学习能力差的缺点,借鉴人工免疫系统中细胞变异、演化和二次响应等基本原理,通过模拟抗体一抗原识别机制来解决实际匹配问题,提出一种基于人工免疫系统的服务匹配模型.理论分析与仿真实验结果表明,该模型不仅在查全率、匹配速度等方面较传统服务发现系统有一定的提高,而且实现了由已知服务请求推测出相似服务请求,进而搜寻到最佳匹配服务的功能,提高了服务匹配过程中系统的适应学习、记忆和动态演化的能力.