[发明专利]一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法

权利要求书

1.一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)当执行服务组合工作流时，在选择候选服务的每一步时都要考虑到其多目标的属性，首先生成区间在[0,1]之间的由均匀分布产生的随机数rand(0,1)；

(2)如果rand(0,1)的值小于布谷鸟原始算法中设置的临界概率p_a，说明当前解为劣质解，直接抛弃；然后执行随机长距离搜索策略求解；如果rand(0,1)的值小于精英概率p_e，则转入步骤(3)；如果rand(0,1)的值小于等于平衡概率p_b，则转入步骤(4)；如果rand(0,1)的值大于平衡概率p_b，则转入步骤(5)；所述精英概率p_e表示随机选择解的概率，即从群体中捕获了全局最优解的百分比；

(3)计算获取前p_e的最优解；然后转入步骤(6)；

(4)引入调节变化幅度的比例系数和交叉率，执行随机中等距离搜索策略，利用差分进化变换策略，计算当前解，并对调节变化幅度的比例系数和交叉率进行自适应调整；然后转入步骤(6)；

(5)引入代表步长的比例系数和稳定系数，执行随机短距离搜索策略，计算当前解，并对代表步长的比例系数和稳定系数进行自适应调整，利用局部随机游走改进当前的方案，并指导搜索过程利用已经发现的解决方案的邻域，然后转入步骤(6)；

(6)对产生的当前解进行评估，若当前解大于最优解，抛弃该劣质解，继续迭代计算；若当前解小于最优解，则保存当前解为最优解，然后转入步骤(7)；

(7)根据本轮循环中确定的最优解，确定是否满足最初设定的终止条件，不满足则返回步骤(1)继续循环迭代，直至得到满足终止条件的最优解；每轮循环过程中群体大小通过线性群体减少特性方程进行修正，以确定下一次的群体大小，最终得到服务组合问题的最优组合方案。

2.根据权利要求1所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述临界概率在区间0.05≤p_a≤0.2内取值，所述精英概率在区间范围[0.05,0.2]内取值，所述平衡概率在区间0.5≤p_b≤1.0内取值。

3.根据权利要求2所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述临界概率p_a取值为0.1，所述精英概率p_e取值为0.1，所述平衡概率p_b取值为0.8。

4.根据权利要求1所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述随机长距离搜索策略为：

其中，代表j维度下第i个布谷鸟巢位于解空间中的位置，下标i代表特定群体中第i个布谷鸟巢，下标j代表当前问题的维度，t代表第t代的后代数量，t+1代表第t+1代的后代数量，Lb_j和Ub_j分别代表当前问题维度的下限和上限，U_j(0,1)是一个来自区间[0,1]均匀分布得出的随机数，即rand(0,1)。

5.根据权利要求1所述的一种用于服务组合全局优化的自适应布谷鸟搜索方法，其特征在于，所述步骤(3)中，根据下式获取前p_e的最优解：

其中，为中维度j分别取值1…D的情况，代表j维度下第i个解位于解空间中的位置，D表示当前问题的维度，分别代表在解空间中第i个解的第t代的代表步长的比例系数、稳定系数、调节变化幅度的比例系数及交叉率，NP为群体大小，