应用于服务组合的改良粒子群算法

摘要

当今社会,互联网、物联网、云计算以及大数据的快速发展和普及使得网络应用越来越广,越来越多的行业和相应的网络进行越来越深地融合。许多原本属于线下的服务经过封装后被搬上了网络上,同类型的服务也越来越多。如何在互联网大数据环境下快速找到满足用户个性化需求的服务组合已经成为亟需解决的问题。为了解决这个问题,本论文提出了一种改良粒子群服务组合方法,此改良粒子群算法根据服务组合问题的特点分别从四个方面加入了逃出局部最优的机制,根据用户的服务组合请求去快速组合出更优的服务组合方案。本文通过实验与其他相关的服务组合优化算法在最优性、时间复杂度以及收敛性三个指标进行了对比。根据实验结果分析,本文所提出的方法在最优性、时间复杂度以及收敛性三个方面整体上表现出来良好的性能。