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摘要：本发明公开了一种基于WNGO算法和相似整数编码的服务组合优化方法，包括获取用户终端的服务请求，根据所述服务请求生成任务集，将所述任务集分解为多个子任务；根据所述多个子任务构建每一个子任务相对应的候选服务集，通过整数编码对所述候选服务集中的候选子服务进行编码；根据WNGO算法对所述选子服务进行全局搜索，并生成第一最优服务集，根据所述第一最优服务集和相似编码生成相对应的相似服务集；根据所述WNGO算法对所述相似服务集或所述候选子服务进行局部搜索，并生成第二最优服务集。通过WNGO算法和相似编码方法对服务组合的优化进行处理，提高了编码过程的收敛速度和稳定性，增强了局部搜索的能力，可广泛应用于计算机技术领域。

主权项：1.一种基于利用鲸鱼优化算法指导猎物生成的北方苍鹰优化WNGO算法和相似整数编码的服务组合优化方法，其特征在于，包括：获取用户终端的服务请求，根据所述服务请求生成任务集，将所述任务集分解为多个子任务；根据所述多个子任务构建每一个子任务相对应的候选服务集，通过整数编码对所述候选服务集中的候选子服务进行编码；根据WNGO算法对所述候选子服务进行全局搜索，并生成第一最优服务集，根据所述第一最优服务集和相似编码生成相对应的相似服务集；所述根据WNGO算法对所述候选子服务进行全局搜索，并生成第一最优服务集，具体包括：生成新的猎物推荐位置，具体公式如下： 其中，表示通过WOA算法生成的猎物位置，表示随机生成的避免算法陷入局部最优的猎物位置，rand表示预设的半径阈值，Pinew,t表示在t时刻生成新的第i个猎物的推荐位置，表示t-1时刻第i个猎物的位置； 其中，t是迭代计数器，T是最大迭代次数，γ表示猎物的位置半径；猎物位置更新，具体公式如下： 其中，表示第i个猎物t时刻的第j维位置变量，表示第j维位置变量在t-1时刻的目标函数值，为Pinew,t的第j维位置变量，为的目标函数值；判断猎物的j维位置变量是否更新完毕，更新完毕则计算北方苍鹰的第j维位置变量，具体计算如下： 其中，是的第j维位置变量，表示北方苍鹰在第一阶段新的第j维位置变量，Rd为四舍五入取整函数，xi,j是北方苍鹰的第j维位置变量，Pi为第i个北方苍鹰的猎物的位置，pi,j是猎物的第j维位置变量，FPi为第i个北方苍鹰的猎物的位置的目标函数值，Fi为第i个北方苍鹰位置的目标函数值，r是区间[0,1]的随机数，I是取值为1或2的随机数，参数r和I是随机数，用于产生在搜索和更新行为中的随机性；判断北方苍鹰的j维位置变量是否更新完毕，没有则迭代进行北方苍鹰的j维位置变量位置更新，更新完毕则计算北方苍鹰的位置，即是得到第一最优服务集，具体计算公式如下： 其中，Xi为第i个北方苍鹰的位置，Fi为Xi的目标函数值，表示第一阶段新的服务组合，为的目标函数值；根据所述WNGO算法对所述相似服务集或所述候选子服务进行局部搜索，并生成第二最优服务集；所述根据所述WNGO算法对所述相似服务集或所述候选子服务进行局部搜索，并生成第二最优服务集，具体包括：若所述相似服务集为空集，则对所述候选子服务进行局部搜索，并对所述局部搜索进行迭代更新，具体计算公式如下： 其中，Xi为第i个北方苍鹰的位置，为第i个北方苍鹰在第二阶段新的第j维位置变量，为第i个北方苍鹰第二阶段新的位置，为的目标函数值，R1表示狩猎活动接近于一个半径为R1的攻击位置，t是迭代计数器，T是最大迭代次数，r是区间[0,1]的随机数，Rd为四舍五入取整函数；若所述相似服务集不为空集，则对所述相似服务集进行局部搜索，并对所述局部搜索进行迭代更新，生成所述第二最优服务集，具体计算公式如下： 其中，μ＝0.2*sizeSSi为SSi的规模参数，SSi为相似服务集，为第二阶段新的解决方案，即是第二最优服务集，Xi为第i个北方苍鹰的位置，为第i个北方苍鹰第二阶段新的位置，R2表示狩猎活动接近于一个半径为R2的攻击位置，xi,j是Xi的第j维位置变量，sxi,j是SXi的第j维位置变量，为的目标函数值，是的第j维位置变量，是的第j维位置变量；根据所述第一最优服务集和所述第二最优服务集确定第三最优服务集，并进行WNGO算法迭代，根据所述WNGO算法迭代确定第四最优服务集。

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