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：

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。