两阶段云服务组合优化算法及其应用研究
Two-Stage Cloud Service Composition Optimization Algorithm and its Application Research
邓国华 1丁海旭 2陈冬林3
作者信息
- 1. 江汉大学 商学院,湖北 武汉 430056;江汉大学 武汉城市圈制造业发展研究中心,湖北 武汉 430056
- 2. 江汉大学 商学院,湖北 武汉 430056
- 3. 武汉理工大学 经济学院,湖北 武汉 430070
- 折叠
摘要
针对目前云服务市场中如何快速有效为客户提供最优组合云服务问题,提出一种包括灰色关联和自适应遗传算法的两阶段云服务组合优化算法.首先根据用户云服务需求,利用灰色关联分析对云服务进行初步筛选形成候选云服务集;其次建立时间最短、成本最低、可用性、互操作性、可扩展性和满意度最佳的多目标决策模型,采用自适应遗传算法求解模型,确定最优云服务组合方案;最后通过算例证明该算法在解决最佳云服务组合方面的合理性和科学性.
Abstract
Aiming at the problem of providing customers with the optimal composite cloud services quickly and effectively in the current cloud service market,this paper proposes,a two-stage cloud service composition and optimization algorithm which contains gray correlation and Adaptive Genetic Algorithm.Firstly,according to the user's cloud service requirements,cloud services are screened by grey correlation analysis to form a candidate set of cloud services.Secondly,it constructs a multi-objective decision-making model of the shortest time,the minimum cost and the best availability,interoperability,scalability and satisfaction.It uses an Adaptive Genetic Algorithm to solve the model to determine the optimal cloud service composition scheme.Finally,an example is given to prove the rationality and scientificity of the algorithm in solving the optimal cloud service composition.
关键词
云服务组合/灰色关联分析/改进遗传算法/多目标决策Key words
cloud service composition/grey relation analysis/improved Genetic Algorithm/multi-objective decision-making引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(72171102)
湖北省教育厅哲学社会科学研究项目(19G028)
江汉大学湖北省重点学科(管理科学与工程)开放性项目(ZDXK202019)
江汉大学高层次人才科研启动经费项目(2018-12)
出版年
2024
国家科技期刊平台
NSTL
维普
万方数据