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為進(jìn)行服務(wù)組合優(yōu)化及適應(yīng)服務(wù)組合優(yōu)化過程中 Ｗｅｂ服務(wù)的動 態(tài) 性、不穩(wěn)定性以及多種 ＱｏＳ屬 性 限 制等問題，提出一種多信息素動態(tài)更新的蟻群算法 ＭＰＤＡＣＯ，包 括 ＭＰＤＡＣＯ 局部優(yōu)化算法和 ＭＰＤＡＣＯ全局優(yōu)化算法，該算法基于建立的服務(wù)組合模型，在基本蟻群算法基礎(chǔ)上進(jìn)行研究和改進(jìn)，可以適應(yīng)服務(wù)組合優(yōu)化過程中發(fā)生的服務(wù)無效以及服務(wù)中 ＱｏＳ變化等情況．另外，為使算法能較快地收斂于最優(yōu)解，在實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上對蟻群算法策略進(jìn)行了改進(jìn)．為驗(yàn)證以上算法的有效性，在一個(gè)旅游領(lǐng)域的服務(wù)推薦系統(tǒng)中對算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的算法較基本蟻群算法及一種應(yīng)用于服務(wù)選擇的遺傳算法有更好的性能。
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