求解服務(wù)選取問題的蟻群算法研究.pdf

1、群智能優(yōu)化方法是一類相對較新的優(yōu)化問題解決方法，它的靈感主要來自于自然界中昆蟲及其他動物的社會性行為。蟻群優(yōu)化算法的靈感來自于螞蟻的覓食行為，螞蟻在覓食過程中通過釋放一種叫信息素的化學(xué)物質(zhì)標(biāo)記較理想的覓食路徑以為群體中其他成員提供可參考的先驗信息。
　　本文實現(xiàn)了多種蟻群優(yōu)化算法解決單目標(biāo)服務(wù)選取問題。為了能處理大規(guī)?；诜?wù)質(zhì)量的服務(wù)選取問題，本文結(jié)合Skyline服務(wù)選取與聚類分析對求解單目標(biāo)服務(wù)選取問題的蟻群算法進行改進。通

2、過基于Skyline的過濾過程對候選服務(wù)空間進行預(yù)處理以降低問題的規(guī)模，然后通過非監(jiān)督的IS動態(tài)聚類過程對部分候選服務(wù)域進行聚類，將質(zhì)量相當(dāng)?shù)暮蜻x服務(wù)劃分到同一個聚類簇中，以此基礎(chǔ)上構(gòu)造了一個代表蟻群算法搜索空間的抽象構(gòu)造圖。實驗表明改進后的蟻群算法不僅能夠處理大規(guī)模服務(wù)選取問題，而且也顯著地提高了解的質(zhì)量。為了進一步提升改進后蟻群算法的性能，本文提出了一種求解單目標(biāo)服務(wù)選取問題的混合算法，結(jié)合人工蜂群算法對蟻群算法全局搜索劃定的子空間