針對云制造環(huán)境下知識服務(wù)組合優(yōu)化問題,通過分析服務(wù)組合優(yōu)化過程,采用服務(wù)質(zhì)量感知的服務(wù)組合策略建立了以時間、成本、可用性、準確性、創(chuàng)新性、可信性為優(yōu)化目標的服務(wù)組合優(yōu)化模型;采用聚類分析及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘策略對搜索空間進行預(yù)處理,減小了搜索空間,實現(xiàn)了知識服務(wù)資源的快速精準定位與匹配,提高了知識服務(wù)組合的效率和成功率;針對標準渦流搜索算法易陷入局部最小的問題,引入多渦流中心搜索及渦流中心自適應(yīng)更新策略,提出一種改進的多中心渦流搜索算法對服務(wù)組合問題進行全局優(yōu)化。仿真實驗表明,聚類分析及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘策略與多中心渦流搜索算法結(jié)合,能極大地縮短尋優(yōu)時間并獲得更優(yōu)解,從而更有效地解決知識服務(wù)組合優(yōu)化問題。 

【文章來源】：計算機集成制造系統(tǒng). 2019,25(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 問題描述
2 知識服務(wù)組合優(yōu)化數(shù)學模型
    2.1 單個知識服務(wù)QoS評估模型
    2.2 基于QoS的知識服務(wù)組合數(shù)學模型
3 問題求解
    3.1 基于聚類分析及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的QoS求解策略
    3.2 基于多中心渦流搜索算法的服務(wù)組合尋優(yōu)
        3.2.1 改進策略
        3.2.2 MCVS算法步驟
4 案例研究與分析
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3254973