基于改进磷虾群算法的服务组合优化

面向服务的架构(SOA)下,针对服务组合优化过程中易陷入局部最优、时间开销大的问题,提出一种加入自适应交叉算子和随机扰动算子的改进磷虾群算法PRKH.首先基于服务质量(QoS)建立了服务组合优化模型,并给出不同结构下QoS的计算公式和归一化处理方法.然后在磷虾群(KH)算法的基础上加入自适应的交叉概率和基于实际偏移量的随机扰动,从而在磷虾群的全局搜索能力和局部搜索能力之间达到良好平衡.最后通过仿真,把所提算法与KH算法、粒子群优化(PSO)算法、人工蜂群(ABC)算法和花朵授粉算法(FPA)进行对比,实验结果表明,PRKH算法能够更快找到QoS更优的复合服务.