【摘 要】
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互联网中的单个Web服务不能完全满足用户对Web服务的多方面请求，因此，为了提高效率，有必要把各个功能单一的Web服务按照某种有效的方式组合起来。Web服务组合问题已经成为当前研
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互联网中的单个Web服务不能完全满足用户对Web服务的多方面请求，因此，为了提高效率，有必要把各个功能单一的Web服务按照某种有效的方式组合起来。Web服务组合问题已经成为当前研究热点。目前广泛采用服务质量（Quality of Service，QoS）作为指标，QoS虽然能反映服务技术方面的特性，但忽略了用户的主观方面，而体验质量(Quality of Experience，QoE）是凭借用户满意程度作为评价标准的，结合网络性能、业务质量、主观测评等影响因素，直接反映用户对服务满意的程度。 本文主要研究云计算环境下的Web服务组合优化算法，提出了一种基于QoE的Web服务组合蚁群算法。首先建立了基于模糊专家系统的QoE评估模型，并将其转化成QoE数学表达式。其次，利用混沌的特性提出一种动态自适应的混沌蚁群算法。该算法主要分为前期、中期和后期三个阶段，选用两种蚂蚁（常规蚂蚁、特殊蚂蚁）来进行搜索，在每个阶段改变信息素残留因子、期望启发式因子，并加入适当的混沌扰动。 最后对动态自适应混沌蚁群算法进行仿真实验，通过与遗传算法、粒子群算法、基础蚁群算法进行对比，从算法的有效性、收敛性、稳定性和执行时间来分析算法的性能，证实了该算法在求解Web服务组合问题上效果更好。
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