基于QPSO的Web服务在线识别自适应接纳控制优化

本文主要探讨了一种创新的Web服务自适应接纳控制策略，该策略利用了量子行为粒子群算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）进行在线模型识别。在这个方案中，设计者首先构建了一个基于QPSO的系统模型，该模型能够实时地捕捉Web服务系统的动态特性。通过将QPSO应用到模型中，系统能够动态地调整比例积分控制器（Proportional-Integral, PI）的参数，以适应不断变化的服务需求和资源负载。 接纳控制的核心在于接纳时间比反馈控制机制，它根据控制周期内服务器接纳请求的时间长度来调整接纳策略。这种机制使得系统能够在服务器面临过载压力时，灵活地管理其资源分配，确保服务质量。在线辨识的引入意味着控制策略能够实时响应环境变化，而不是依赖于预设的固定参数，从而提高了控制的精度和效率。 作者赵吉、孙俊和须文波针对这一问题进行了仿真实验，并将其与多种传统的控制方法进行了对比。实验结果显示，在服务器过载情况下，基于在线辨识的自适应接纳控制策略表现出显著的优势，能够更有效地优化资源使用，提升系统的整体性能和响应速度，从而改善服务质量。 这篇论文提供了一种新颖且实用的Web服务接纳控制方法，利用在线辨识和自适应控制技术，结合QPSO算法，为动态变化的网络环境提供了高效且灵活的解决方案。这对于提高现代Web服务系统的稳定性和用户体验具有重要的理论和实践价值。