计 算 机 研 究 与 发展
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ
ＩＳＳＮ １０００—１２３９／ＣＮ １１—１７７７门ｒＰ
４７（１）：１４７－１５６，２０１０
基于离散微粒群算 法的动态 Ｗｅｂ服务选择
范小芹 。 蒋昌俊 方贤文 丁志军
（同济大学 电子与 信息 工程 学院 上 海 ２０１８０４）
（同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室 上海 ２０１８０４）
。（山西大学计算机与信息技术学院 太原 ０３０００６）
（Ｉｘｑ０９１７＠ ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ）
Ｄｙｎａｍ ｉｃ Ｗ ｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ
Ｆａｎ Ｘｉａｏｑｉｎ ， ，Ｊｉａｎｇ Ｃｈａｎｇｊｕｎ ，Ｆａｎｇ Ｘｉａｎｗｅｎ ，ａｎｄ Ｄｉｎｇ Ｚｈｉｊｕｎ ’
（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｃｈｏｏｌ，ＴｏｎｇＪｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１８０４） ’
（Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｅｍｂｅｄｄｅｄ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｔｏｎｇｊｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１８０４）
。（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｓｃｈｏｏｌ；Ｓｈａｎｘｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ；Ｔａｉｙｕａｎ ０３０００６）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｗ ｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍ ｅｎｔ ｏｆ Ｗ ｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ｔｈｅｏｒｉｅｓ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，Ｗ ｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ｈａｓ ｂｅｅｎ
ｓｐｒｅａｄｉｎｇ ｒａｐｉｄｌｙ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍ ｅｎｔｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｕｓｅｒｓ，ｍ ｕｌｔｉｐｌｅ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｎｅｅｄ ｔＯ ｂｅ
ｃｏｍ ｐｏｓｅｄ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｈｏｗ ｔｏ ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ ａｎｄ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ ｓｅｌｅｃｔ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ Ｗ ｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｆｒｏｍ
ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ｎｅｗｌｙ ｖａｌｕｅ—ａｄｄｅｄ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａ ｐｏｐｕｌａｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｏｃｕｓ．
Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ｄｉｓｃｒｅｔｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍ ｉｚａｔｉｏｎ （ＤＰＳＯ） ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏ ｆａｃｉｌｉｔａｔｅ ｔｈｅ
ｄｙｎａｍｉｃ Ｗ ｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ， ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｍｅａｎｉｎｇ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ， ｔｈｒｅｅ
ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｐｅｒａｔｏｒ ａｎｄ ｏｎｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｅｑｕａｔｉｏｎ ａｒｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ． Ａｉｍ ｅｄ ａｔ ｔｈｅ ｃｏｍｍ ｏｎ
ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎ ｔｈａｔ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ａｒｅ ｐｒｏｎｅ ｔｏ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｌｏｃａｌ ｏｐｔｉｍａｌ ｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｎｏ—ｈｏｐｅ／ｒｅ—
ｈｏｐｅ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｏ ｇｕａｒａｎｔｅｅ ｔｈｅ ｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｓｅａｒｃｈ
ａｂｉｌｉｔｙ． Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍ ｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｏｗｎｓ
ａ ｇｏｏｄ ｇｌｏｂａｌｌｙ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｂｕｔ ａｌｓｏ ｈａｓ ａ ｆａｓｔｅｒ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔ ｒａｔｅ．Ｓｐｅｃｉａｌｌｙ，ｔｈｅ ｓｅｒｖｉｃｅ
ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍ ｅｔｈｏｄ ｉｓ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｎｕｍ ｂｅｒ，ｗｈｉｃｈ ｍｅａｎｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ
ｓｅｒｖｉｃｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｗｉｌｌ ｎｏｔ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ａｖａｉｌａｂｌｅ ｓｅｒｖｉｃｅｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｃｏｍ ｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ
ｏｔｈｅｒ ｔｗｏ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｏｐｅｒａｔｏｒｓ， ｔｈｅ Ｍ ａｘ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｈａｓ ｂｅｓｔ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ
ｓｅｒＶｉｃｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ Ｗ ｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ；ｓｅｒｖｉｃｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ；ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｓｅｒｖｉｃｅ；ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｄｉｓｃｒｅｔｅ
ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
摘 要 Ｗｅｂ服务 作为 一种 新型 的 Ｗｅｂ应 用模 式近 年来得 到 了迅 速 的发 展．如何 高效动 态地 把 现存 的
各 种 Ｗｅｂ服 务整合 起 来 以形 成新 的满足 不 同用 户需求 的增值 的复 杂服务 ，已成 为 新的应 用 需求和研 究
热 点．针对 服务 选择 问题 ，设 计 了一种 面 向动 态 Ｗｅｂ服务 选择 的离散微粒 群算 法 ，并结合服 务选择 研 究
背景 ，提 出了 ３种速度计算算子 和一种位置进化 方程．针 对进 化算法 容易陷入局部极值 这一共同缺 陷 ，
定义了微粒 无 希望／重 希 望准则，以保 证微 粒群的 多样性 ，增强 全 局搜 索能 力．理论分 析 和 实验 结果
收藕 日期：２００８—０１－１６；修 回日期 ：２００９—０６—２２
基金项 目：国家 自然科学基金项 目（９０８１８０２３，９０７１８０１２，６０８０３０３２，６０８０３０３４）；国家“八六三”高技术研究发展计划基金项 目（２００７ＡＡ０１Ｚ１３６）
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