混合蚁群优化算法在大规模服务选取问题中的应用

"这篇论文是2013年由尹浩、张长胜和张斌发表在《东北大学学报（自然科学版）》上的，属于自然科学领域的研究，得到了国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金的支持。研究主要针对大规模服务选取问题，提出了一种名为混合蚁群优化（HACO）的算法，旨在提高服务查询效率和解决服务质量（QoS）为基础的服务选择问题。" 在服务计算领域，随着Web服务的普及，如何在大量可用服务中快速有效地选择满足特定需求的服务组合成为一个关键挑战。传统的服务选择方法往往面临效率低下的问题，特别是在大规模服务集合中。论文中提出的HACO算法借鉴了蚁群优化（ACO）算法的原理，这是一种基于生物行为的全局优化方法，已被广泛应用于各种复杂优化问题。 HACO算法的核心创新点在于两步策略：首先，通过动态skyline服务查询过程去除与抽象服务类相关的冗余候选服务，极大地减少了搜索空间，提高了查找效率。Skyline查询是一种多维度数据分析技术，用于找出在所有属性上都不劣于其他对象的对象集合，这里被用来过滤不必要服务，降低计算负担。 其次，利用聚类算法动态构建服务图，指导蚂蚁的搜索路径，从而定位局部服务选取的搜索区域。聚类能够将相似的服务归为一类，有助于聚焦于有潜力的服务子集，减少无效搜索。在确定了搜索区域后，HACO应用启发式策略来选择具体的服务组合，这一步骤结合了已有的服务质量信息和蚁群算法的优化特性，以找到最优或近似最优的服务组合。 实验部分，作者使用标准真实数据集和合成数据集对HACO算法进行了测试，并与其他最新提出的组合服务算法进行了比较。结果显示，HACO在解的质量（即服务组合的QoS）和处理时间上都表现出显著的优势，验证了算法的有效性和效率。 关键词：蚁群优化；服务选取；聚类；启发信息；信息素 HACO算法是服务计算领域的一个重要贡献，它将生物启发式算法与数据挖掘技术相结合，为大规模服务选取问题提供了一个高效的解决方案。这一工作对于优化云环境中的服务发现和组合，以及提升整体系统性能具有重要的理论与实践意义。