蚁群算法及其应用研究进展(4)

１６

计算机应用与软件２００８年

Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ

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ｆｉｅｌｄ，ＵＫ。１９９５．

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［３７］ｓＬＨｏ，Ｙｓｈｉｙｏｕ，Ｈｃｗｏｎｇ，ｅｔ且１．Ａｎｉｍｐｒａｖｅｄ

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ＥＶｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＣｏｍＰｕｔａ－

ＩＥＥＥ

１＇啪ｓ∞ｔｉｏｎ８佃Ｍａ印ｅ“ｃｓ，２００５，４ｌ（５）：１７６４一１７６７．

［１９］Ｇｕ巧ａｈｒｗＪ．ＡＣ０ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｉｔｈ

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（上接第１１页）

８．决策机选择出最大值的Ｑｏｓ，即ｓｅｒｖｉｃｅＮ的值；

ＥｎｄＦｏｒ：

ｓ０１ｕｌｉｏｎ．Ｉｎｆ０肌ａｔｉｏｎＰ眦ｅｓ８ｉｎｇｋｔｔｅｒｓ，２００２，８２（３）：１４５一１５３．

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［２０］ｖｅｒｂｅｅｃｋ

Ｎｏ啦．ｃｏｌｏｎｉｅｓ“ｌｅａｍ咄¨协砌舰．ＩＥＥＥＴｍｎ眦ｔｉ咖

伽Ｓｙ８ｔｅｍ，Ｍ柚ＭｄＣｙｂｅｍｅｔｉｃ８，Ｐ叫Ｂ，２００２，３２（６）：７７２—７８０．［２１］丁建立，陈增强，袁著祉．遗传算法与蚂蚁算法的融合．计算机研究

与发展，２００３，４０（９）：１３５ｌ—１３５６．［２２］

ＢｌｕｍＣ。Ｓ０ｃｈａＫ．Ｔｒａｉｎｉｎｇ

９．Ｓ’＝Ｓ’ｕ｛ｓｅｒｖｉｃｅＮ｝；

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在整个过程中，计算Ｑｏｓ值的步骤７是最关键的。我们定义一个函数来专门处理这个问题，并希望从数学方法论的观点出发选择出最好的服务。

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３结论

本文主要针对目前服务发现中过分依赖ｗｅｂ服务的功能

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［２４］

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Ｓｙｍｐ∞ｉｕｍ，Ｃａｌｉｆｏｍｉａ，ＵＳＡ，２００５．

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性属性这一方法的不足，提出了一种基于非功能性ｗｅｂ服务质量Ｑｏｓ本体的ｗｅｂ服务选择Ｂｍｋｅｒ模型。之后，介绍了ＱｏＳＰＰＲ来描述用户的个人偏好，量化用户模糊需求；提出了服务选择匹配算法和ＱｏＳ值计算公式。目的是想通过这样的方法，得到和用户模糊需求匹配度最好的ｗｅｂ服务。

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