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申请/专利权人：武汉长江鲲鹏生态创新科技有限公司

摘要：本发明属于云服务组合管理控制方法技术领域，尤其涉及一种云平台下组合服务优选方法。包括如下步骤：初始数据获取，建立多指标优选模型，转换为多目标遗传优化，基于前述指标模型控制量，得到优化目标种群；多目标遗传算法求解，确定最终的云服务组合方案。本发明的云平台下组合服务优选方法基于改进的多目标优选模型来建立了大量候选服务下优选服务组合方案的优选模型，并借助遗传算法思想，将连续性候选服务之间的关联特性转变为遗传特性，并利用遗传迭代搜索方法实现大量数据的快速优选和定位，该方案在云平台服务器资源分配有限的情况下在较短时间内确定最佳组合方案。

主权项：1.一种云平台下组合服务优选方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、初始数据获取具体是指，获取客户端任务需求T，根据任务复杂程度，将任务需求分解为多个具有关联属性的子项目Δi，i＝1、2、...n；其中n为总的子项目数量；针对子项目Ti的功能需求，在云平台服务中为各子项目Δi生成相应的候选云服务组其中m为子项目Δi的候选云服务总数；根据各子项目Ti之间的关联属性，从每个子项目Δi的候选云服务组中选择一个云服务进行组合，形成任务需求的若干候选的总云服务组R＝{RS1、RS2、....RSn}；步骤二、建立多指标优选模型若任务需求T的总云服务组只有唯一的服务组合，则以该总云服务组确定为最佳服务组合；若任务需求T的总云服务组存在多种服务组合，则对于每种服务组合，建立其相应的多指标优选模型：MinimizeF＝{ft、fc、fe、fs、fcr} 其中，ftx是云服务时间成本指标；fcx是云服务支付成本指标；fex是云服务质量指标；fsx是云服务可行性指标；fcr是云服务可信度指标；x是决策向量，TD是指各子项目从数据发送直至接收完成的总的预期延迟时间；TM是指各子项目总的服务执行性时间；CM是指总服务成本，CV是指硬件支付成本；Ri是指历史数据中服务RSi的执行成功次数，Ai是指历史数据中任务RSi的执行总次数；Mi是指在历史数据中服务RSi出现异常情况下任务需求T完成的总次数，Fi是指指在历史数据中服务RSi出现异常的总次数；Pi是指服务RSi的可信度指标，0￡Pi￡1；步骤三、多指标优选模型优化转换为多目标遗传优化子项目和云服务之间的关联性，使前述云服务时间成本指标ftx、云服务支付成本指标fcx、云服务质量指标fex、云服务可行性指标fsx、云服务可信度指标fcr之间具有遗传特性；利用NGSA-Ⅲ遗传算法进行优化选择，基于前述指标模型控制量，得到优化目标种群：Qt＝TD+TM、Qc＝CM+Cv、 步骤四、多目标遗传算法求解，包括：对每一个子项目对应的所有的候选服务采用实数进行编码，得到各子项目对应的所有候选服务的唯一编码序；基于候选服务的约束条件进行筛选和随机采样程序，以云服务组R＝{RS1、RS2、....RSn}中云服务RSl对应的具体子项目，采样得到在对应的编码向量XRSl＝{X1、X2、..Xl..Xn}；以编码向量XRSl＝{X1、X2、....Xn}为个体构建种群数量为N的初始化种群PX；其中是Xl指第l个子项目选取的候选服务在编码序列中的位置；对于任意待繁殖个体，在初始化种群PX中选择k×Nk≤1数目的个体形成该待繁殖个体的交配个体候选集，在交配个体候选集中确定与待繁殖个体欧式距离最小的待交配个体；以待繁殖个体和待交配个体为基础生成子代个体，并基于环境选择机制选择最佳的子代个体进行迭代，直至生成最终的子代个体，基于该最终子代个体对应的编码向量确定最终的云服务组合方案。

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