【摘 要】
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随着全球化协同需求的凸显和服务计算技术的深入实践,服务化已成为当前构造复杂软件的主流趋势。作为构建服务系统（Service-oriented Systems）的核心技术,服务组合不仅需要满足用户的功能需求,还需保证服务质量（Quality of Service,QoS）优化性,即需要实现QoS感知的服务组合。然而,随着服务技术的发展和用户需求的复杂多样化,服务系统的构造问题日益表现出动态化、规模化
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随着全球化协同需求的凸显和服务计算技术的深入实践,服务化已成为当前构造复杂软件的主流趋势。作为构建服务系统（Service-oriented Systems）的核心技术,服务组合不仅需要满足用户的功能需求,还需保证服务质量（Quality of Service,QoS）优化性,即需要实现QoS感知的服务组合。然而,随着服务技术的发展和用户需求的复杂多样化,服务系统的构造问题日益表现出动态化、规模化以及偏好多样化等特点,进而从优化配置、优化规模及优化目标等方面给QoS感知的服务组合带来了一系列新的挑战。由此可见,设计面向复杂多样环境的QoS感知的服务组合方法已成为当前服务系统构建领域一个新的亟待解决的挑战性问题。已有的围绕动态环境下QoS感知的服务组合、大规模环境下QoS感知的服务组合、多偏好环境下QoS感知的服务组合等相关课题所开展的研究工作,已取得了一定进展,但仍存在以下不足:（1）在动态环境下,由于对服务组合的领域特征信息考虑不足且没有明确考虑全局优化性,现有方法难以适应组合服务优化配置的应用需求;（2）在大规模环境下,现有方法的优化模式和优化手段存在局限性,导致难以有效地进行服务组合优化;（3）在多偏好环境下,现有方法没有很好地均衡Pareto最优解集的收敛性及多样性,且忽略了Pareto最优解的数量急剧增长问题,导致难以快速获得一组从收敛性和多样性两方面同时逼近真实Pareto最优前沿的优化目标。针对上述问题,本文分别对三种不同环境下QoS感知的服务组合方法展开研究。第一,在动态环境下QoS感知的服务组合方面,研究支持动态环境的自适应服务组合方法,提出一种基于受限玻尔兹曼机的分布估计算法,通过挖掘服务组合的领域特征信息并在变动发生时配置全局优化的组件服务以响应动态变化,从而保障服务系统的性能;第二,在大规模环境下QoS感知的服务组合方面,研究支持大规模环境的可扩展服务组合方法,提出一种多聚类头脑风暴优化算法,通过解空间划分和解空间缩减两种方式提高优化效率,并通过讨论机制和竞争策略实现解空间的优化搜索;第三,在多偏好环境下QoS感知的服务组合方面,研究支持多偏好环境的多目标服务组合方法,提出一种基于自适应参考向量的多目标差分进化算法,利用种群差分进化和参考向量,有效地提供一组具有多样性和收敛性的多QoS、目标均衡的Pareto最优解集,从多个维度满足用户的需求。综上所述,本文研究复杂多样环境下QoS感知的服务组合问题,围绕这一问题产生的优化配置、优化规模及优化目标问题,提出一系列QoS感知的服务组合方法,为更好地开展服务系统应用提供技术支撑,进而可以有效促进我国软件产业的快速发展,具有重要的理论意义和应用价值。
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