[发明专利]一种基于反向学习的混沌蜂群Web服务组合优化方法

摘要

本发明公开了一种基于反向学习的混沌蜂群Web服务组合优化方法，包括，将一个完整的Web服务抽象为一个n个任务数*m个服务数的服务请求；建立Web服务组合模型，并以体验质量QoE为评价指标建立Web服务组合模型的适应度函数Ffitness(QoEbest)；将适应度函数Ffitness(QoEbest)作为基于反向学习的混沌蜂群策略的目标函数，求其全局最优值；本发明在保证收敛的情况下，提高了迭代速率，加快搜寻符合需求的Web服务组合的结果；且具有自适应搜索能力，通过前期加大全局搜索能力，来避免陷入局部最优，随着迭代次数增加，后期局部搜索能力加强，能够缩短搜索范围减少搜索时间。