2013.4.15 Particle Swarm Optimization with Skyline Operator for Fast Cloud-based Web Service Composition
Abstract
针对云环境下云服务(Cloud-based web services, CWSs)的激增(proliferate),在Skyline的概念下,提出一种快速的富足组合方法。
1 Introduction
由于可以监控云计算的性能,并有一致的、松耦合的结构被构造,是web服务使用起来像接口,信息查询是通过CWS来连接大量的分布式数据中心。
云服务(CWS)是由若干组件构成的云应用。
2 Our proposed approach
算法包括两个步骤:1)利用Skyline减少候选服务,2)使用PSO寻找优化服务。
Skyline operator【12】:skyline集合中每个点p都不能被控制。在CWSs的上下文中,一组skyline服务可以视为候选服务不能被其他服务在QoS属性上控制的集合,如反馈时间、价格、信誉等。Skyline service是包含一组没有控制上端的服务。Skyline operator需要对服务的QoS向量进行成对比较,这个过程非常耗时,但可以通过【13】来加快进程。
PSO
编码设计:
编码设计:
队列中项目的数量 = 服务类的数量
队列中的每个元素 = 每个候选服务
元素的最大数目 = 候选服务的数量,最小是1
每个粒子被编码为n维数组,粒子的速度也被编码为n维数组。
适应度函数设计:![]()
全局约束:![]()
3 Experiments
数据集:真实数据集QWS,随机数据集[12]
对比方案【10】时间对比+最优值对比。PSO方法能在较短的时间内达到较优的解。