遗传算法与神经网络结合的物联网服务质量感知组合策略

"这篇学术论文发表于沙特国王大学学报，主要探讨了物联网服务QoS感知的优化策略，结合遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和神经网络（Neural Network, NN）的方法来解决物联网服务组合的问题。文章指出，随着物联网（Internet of Things, IoT）的快速发展，大量的智能设备提供了各种服务，这些服务虽然功能相似，但在服务质量（Quality of Service, QoS）方面存在差异，导致用户在选择和组合服务时面临困难。 文章强调，满足用户的QoS需求（如响应时间、可靠性、成本等）是一个NP难问题，因为可能的组合方案数量巨大。为了解决这个问题，研究者提出了一个两阶段的解决方案：首先，他们利用遗传算法对QoS参数进行分段，将其划分为多个级别，以此简化组合问题；然后，通过神经网络进一步筛选出与理想QoS级别匹配的原子服务，减少搜索空间并优化执行时间。 第一阶段的遗传算法旨在找到理想的理论服务组合，确保整体QoS的优化。在第二阶段，经过神经网络过滤后的具体服务被输入到第二个遗传算法中，以获取实际的、满足整体QoS要求的物联网服务组合。通过与其他方法（如SC-FLA、改进的GA、MGA以及TS-QCA和PSA）的比较，该方法展示了更优秀的合成时间、Hypervolume指标和合成最优性，证明了其在优化效率和性能上的优势。 这项工作为物联网环境中的QoS感知服务组合提供了一个创新的、高效的解决方案，有助于提高服务选择的准确性和用户满意度。" 这篇研究的贡献在于，它不仅提出了一个结合两种强大优化工具（遗传算法和神经网络）的策略，还展示了如何通过这种方法有效地处理物联网服务组合的复杂性，从而在满足用户需求的同时，减少了计算时间和资源消耗。这对于物联网领域的服务管理和优化具有重要的实践意义。