[发明专利]一种协同服务平台中的服务组合优化方法

说明书

本发明提出一种协同服务平台中的服务组合优化方法，包括，根据用户需求匹配满足功能需求的候选服务集；将候选服务集内服务质量属性进行标准化，并根据标准化后的服务质量属性构建服务组合优化模型；基于改进的花授粉算法计算所述服务组合优化模型适应度值最大的最优解；根据最优解获取服务组合优化数学模型的最优服务组合。通过本发明提出的协同服务平台中的服务组合优化方法，提高了服务组合优化的执行效率。

技术领域

本发明属于大数据人工智能领域。

背景技术

目前，在跨平台科技资源集成和服务协同平台中，系统要汇集大规模的科技资源和科技服务。每一个科技服务往往是由多个原子服务组合优化而成的，系统首先通过服务需求查找候选服务进行原子服务的匹配，再主要按照服务质量等条件来获取最优的服务组合，形成最终的服务解决方案。该场景下，要解决的问题是一个NP难问题。例如，给定按照服务需求，抽象出n为5的原子服务，每个原子服务相对应的候选集中候选服务数量为1000，那么可行解的数量为1000⁵。

因此，为提高服务组合优化的执行效率，改进优化算法是有效的方法。

本发明提出了一种服务组合优化问题转化为一个数学模型中的多项式来寻找最优解。在经典FPA算法的基础上，提出了一种面向QoS感知的协同服务平台中的服务组合优化方法：混合优化的多种群花授粉算法。该方法首先采用佳点集初始化种群，以增强种群的多样性；对由随机生成的随机数与P做比较选择授粉的方式进行调整；为了提高全局授粉过程的搜索能力，融合非线性的自适应权值ω和指数衰减的步长step(t)，动态调整搜索范围；为了提高局部授粉过程的开发能力，引入精英解信息；同时将个体均值位置作为中心点将整个种群划分成多个子种群，采用不同特征的搜索策略协同搜索。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种协同服务平台中的服务组合优化方法，用于提高服务组合优化的执行效率。

为达上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种协同服务平台中的服务组合优化方法，包括：

根据用户需求匹配满足功能需求的候选服务集；

将所述候选服务集内服务质量属性进行标准化，并根据标准化后的服务质量属性构建服务组合优化模型；

基于改进的花授粉算法计算所述服务组合优化模型适应度值最大的最优解；

根据所述最优解获取服务组合优化数学模型的最优服务组合。

另外，根据本发明上述实施例的一种协同服务平台中的服务组合优化方法还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述将所述候选服务集内服务质量属性进行标准化，包括：

将不同服务的属性值标准化为0到1之间的实数，

对于第i个积极属性值：

对于第i个消极属性值：

其中，和是服务第i个属性的最大值和最小值。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述服务组合优化模型，包括：

其中，QoS_cs为组合服务的某种QoS属性，C_cs为这种QoS属性的约束条件，ω_r为不同QoS指标对应的权值，且满足

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述改进的花授粉算法，包括：

对授粉方式做自适应的调整；