[发明专利]Web服务组合的参数自适应小生境差分进化方法

权利要求书

1.Web服务组合的参数自适应小生境差分进化方法，其特征在于：包括如下步骤：

（1）建立Web服务组合优化整体模型：把用户需求分解为各个子服务，依据Web服务组合的评价模型，将资源库中对应的各个子服务的QoS，转化为体验质量（Quality ofExperience，QoE），依此求出适应度函数，对Web子服务的组合进行优化，将优化的服务提供给用户，该适应度函数为：

（2）设置控制参数：种群规模NP、缩放因子F、变异因子CR、最大迭代次数G_max、种群代数t=0、小生境半径R、迭代次数Num、划分子种群个数N；

（3）初始化初始种群：随机初始化种群为；

（4）对种群中所有个体进行适应度值评估，然后将初始化种群划分为N个子种群，保持每个子种群中的个体数量相同，计算N种子种群中所有个体的适应度函数值，求出没个子种群中的最优个体；划分种群的方法可以是随机划分；

（5）对种群进行RCS小生境淘汰策略；具体步骤如下：

（5-1）：；

（5-2）： 令，判断如果，保留适应度值较高的个体，重新适应度值较低的个体，如果，则保留和；其中R表示小生境半径；

（5-3）：重新在子种群中寻找最优个体，转向步骤（5-1）；

（6）判断进化代数t是否是Num（进行小生境淘汰的迭代次数）的整数倍，若t是Num的整数倍，对最差小生境种群重新初始化，然后转向步骤7；若t不是Num整数倍，直接转向步骤（7）；

（7）利用下式对每个子种群个体独立进行变异操作；

（8）利用下式对每个子种群个体独立进行交叉操作；

（9）利用下式对每个子种群个体独立进行选择操作，；

（10）判断是否满足算法终止条件，求出本次迭代得到的新种群中的最优个体和对应的适应度函数值，判断达到最大迭代次数或是否满足误差要求，若不满足终止条件，转向步骤11；若满足终止条件，转向步骤（12）；

（11）利用下式计算下一代种群每个个体对应的F和CR，转向步骤（4）；

其中和表示本次迭代种群中第i个体对应缩放因子和交叉率，和表示本次迭代产生的种群中第i个体对应的的缩放因子和交叉率，表示本次迭代种群中所有个体适应度函数值的平均值，迭代所得种群个体，表示个体对应的适应度函数值；利用上式可以根据种群当前的进化情况动态地调节F和CR，让种群中每个个体都在合理的环境中进化，提高DE算法的搜索速度和稳定性；

（12）输出最优个体；输出最优个体和适应度函数值。

2.根据权利要求1所述的Web服务组合的参数自适应小生境差分进化方法，其特征在于：该算法在迭代过程中引入小生境淘汰策略，种群划分为若干子种群，并设置小生境半径，逐一比较各个子种群中最优秀的个体，对优秀个体之间小于小生境半径的个体进行重置，让所有子种群的个体在各自的环境中进化迭代，增强种群的多样性，防止算法陷入局部最优。

3.根据权利要求1所述的Web服务组合的参数自适应小生境差分进化方法，其特征在于：在标准差分进化算法基础之上加入小生境淘汰策略，让种群中的个体在各自的环境中进化，保证算法迭代过程中种群的多样性，避免在算法迭代后期，适应度高的个体充满整个种群。