【摘 要】
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将强化学习应用到基于预定义过程的WS组合,提出了QoS实际性能驱动的随机强化学习Web服务组合方法。利用该方法可以根据WS的实际性能逐渐为模型中的任务学习到优化的任务分配
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将强化学习应用到基于预定义过程的WS组合,提出了QoS实际性能驱动的随机强化学习Web服务组合方法。利用该方法可以根据WS的实际性能逐渐为模型中的任务学习到优化的任务分配策略,根据任务分配策略所选择的WS的协同执行能最大程度地满足用户的服务请求。与同类方法相比,该方法根据服务的QoS实际性能将WS以往性能数据的利用与持续不断地对新的优化组合的探索融合到一起,逐渐学习到与过程模型相对应的优化服务组合。通过对熵取值范围的讨论,说明了对以往策略的利用与持续不断探索之间的关系。
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