移动互联网个性化服务组合：多策略离散差分进化算法

“基于多策略离散差分进化的移动互联网个性化服务组合，许斌，亓晋，印溪，王野，常瑞云，南京邮电大学物联网学院” 本文主要探讨了移动互联网时代背景下，如何利用先进的算法来实现个性化服务组合。随着移动互联网技术的快速发展，用户对服务的需求从单一功能向按需定制的个性化服务转变，这促使研究者探索更加高效、精准的服务组合优化方法。文中提出了一种名为多策略离散差分进化（MDDE）的算法，它特别适用于Web服务组合场景。 差分进化（Differential Evolution）是一种全局优化算法，源于进化计算领域，通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原理来寻找最优解。在MDDE算法中，研究人员引入了“多策略”这一概念，即在算法运行过程中，采用随机选择框架，动态调用具备不同特性的变异策略。这种设计使得MDDE算法在保持搜索能力的同时，提高了收敛速度，能够更好地适应复杂的优化问题，特别是解决Web服务组合优化时的多样性需求。 Web服务组合是指将多个单一功能的Web服务按照一定的逻辑关系和业务流程进行组合，以提供更复杂、更贴近用户需求的服务。在这个过程中，优化的目标通常涉及服务质量（QoS）指标，如响应时间、可靠性、成本等。MDDE算法在处理这类问题时，能有效地探索服务间的组合可能性，找到最优的服务配置，以达到最大化用户满意度和最小化运营成本的目标。 实验结果显示，MDDE算法相比于传统的差分进化算法，在解决Web服务组合优化问题时，不仅提升了收敛精度，而且增强了算法的稳定性。这意味着MDDE算法在实际应用中能够更准确地找到最佳服务组合，且在面对不断变化的服务环境时，其性能表现更加稳定可靠。 多策略离散差分进化算法为移动互联网时代的个性化服务组合提供了新的解决方案，通过智能优化技术，它能够更好地满足用户对服务多样性和定制化的需求。这种算法的提出，对于提升移动互联网服务的质量和用户体验具有重要意义，并对相关领域的研究和发展提供了有价值的参考。