[发明专利]基于改进狼群算法的云服务系统自适应演化方法

权利要求书

1.一种基于改进狼群算法的云服务系统自适应演化方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1.构建云服务系统候选子集；

S2.云服务系统的人工狼编码；

S3.定义云服务系统自适应演化的适应度函数；

S4.利用信息熵初始化狼群；

S5.云服务系统的游走；

S6.云服务系统的召唤；

S7.云服务系统的围攻；

S8.更新头狼位置；

S9.更新狼群；

S10.终止条件判断；

S11.输出头狼所在位置对应的目标云服务系统；

步骤S1具体为：将云服务系统候选子集形式化定义为一个四元组：

CS_i＝(Cn，Fun，Num，Mems)

其中：Cn表示该云服务系统候选子集的编号，同一候选子集中所有云服务具有相同Cn；Fun是该候选子集中所有云服务具有的功能描述；Num为该云服务系统候选子集中云服务的个数；Mems为按顺序构成该云服务系统候选子集的所有云服务组成的一个序列；

步骤S2具体为：对人工狼的位置采用整数编码，设定：每个云服务系统实例对应一只人工狼，每只人工狼的位置有D维，分别对应云服务系统实例中的D个云服务，云服务系统实例中完成每个子任务的云服务在相应云服务系统候选子集中的编号对应为人工狼的d维位，人工狼的位置定义为：

X_i＝(x_i1，x_i2，…，x_id，…，x_iD)

其中，x_id表示第i(1≤i≤N)只人工狼在第d(1≤d≤D)维上的值；

步骤S3具体为：

S31：定义一个7维的QoS评价指标来作为云服务系统自适应演化结果的评价标准，分别为服务时间(T)、服务费用(C)、可用性(Av)、可靠性(Rel)、信誉(Rep)、CPU占用率(Cor)和内存占用率(Mor)；

S32：对QoS进行归一化处理；具体为，对服务时间(T)、服务费用(C)、CPU占用率(Cor)和内存占用率(Mor)，使用下式处理；

对云服务的可用性(Av)、可靠性(Rel)、信誉(Rep)，使用下式处理；

其中，q_max-q_min≠0，和表示云服务第i个属性的归一化值；q_i表示云服务第i个QoS属性值，q_max和q_min分别表示该云服务所在候选子集中对应QoS属性的最大值和最小值；

S33：将云服务系统自适应演化的适应度函数定义：

Q(P)＝w₁T+w₂C+w₃Av+w₄Rel+w₅Rep+w₆Cor+w₇Mor

其中w₁、w₂、w₃、w₄、w₅、w₆、w₇是相应的权重，T、C、Av、Rel、Rep、Cor、Mor为服务时间(T)、服务费用(C)、可用性(Av)、可靠性(Rel)、信誉(Rep)、CPU占用率(Cor)和内存占用率(Mor)归一化处理后的各个QoS属性。