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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明提出了一种基于Qos的微服务组合优化方法，能够更高效精确地解决基于Qos的微服务组合全局优化选择问题。包括：将微服务节点进行S等份分割，即将解向量的元素划分成对等的S个部分，作为优化算法的S个子种群；随机初始化所述子种群，然后计算各子种群的个体适应值；根据所述适应值对所述子种群进行合作协同进化。

主权项：1.一种基于Qos的微服务组合优化方法，其特征在于，包括：将微服务节点进行S等份分割，即将解向量的元素划分成对等的S个部分，作为优化算法的S个子种群；随机初始化所述子种群，然后计算各子种群的个体适应值；根据所述适应值对所述子种群进行合作协同进化；所述种群个体的编码方式采用离散编码的方式；所述离散编码采用以下方式：针对m个根据业务功能划分出的抽象微服务AS1-ASm组成的服务组合，根据分组情况，使用长度为mp的整数序列对子种群个体进行编码，其中个体向量元素的位置代表组合流程中的每个服务节点子任务位置，个体长度对应分组中抽象微服务节点总数，个体向量元素的值为候选集合中原子服务CS编号；所述个体适应值采用以下方式计算：将Qos目标函数转化为适应度函数，通过计算个体的适应值来判断个体所代表的微服务组合方案的质量优劣；所述适应度函数具体为：QoSx＝w1P'+w2T'+w3R'+w4A'其中，x表示种群个体，即解向量表示的服务组合方案，P',T',R',A'分别表示该解方案对应的组合服务的执行价格、响应时间、可靠性和可用性；所述合作协同进化具体采用以下方式：将当前种群的进化代数用G表示，设定初始进化代数为0，最大迭代次数为Gmax，每一轮开始前在各个子种群中选取适应值最高的代表个体riG合作协作合成一个完整协同目标个体解向量RgG，计算其适应值Fxij，再判断当前进化代数是否达到阈值Gmax，若是则中止算法，输出本次算法的协同目标个体解向量RgG及其适应值Fxij，若不是则继续迭代；每一轮所述迭代过程，各个子种群内部进行DE算法的多策略变异、交叉和选择操作，以此生成下一代子种群，选择操作结束，一轮进化完成；所述变异操作具体采用下述公式的DErand1和DEbest1两种变异策略，在每一次迭代执行变异操作时，随机选择一种变异策略生成变异向量； 其中，r1≠r2≠r3≠i，且r1,r2,r3∈{1,2,…,N}，缩放因子F∈[0,2]；所述F＝0.5；在执行所述变异操作时，进一步对差分向量的元素值进行检查，如果变量超出了取值范围，则进行越界修正，确保变量取值都有意义；所述交叉操作具体采用二项交叉方式进行交叉；所述选择操作采用一对一的贪婪选择策略留存当前进化种群中优秀的父代个体和适应度优异的新的试验个体向量到下一代；所述贪婪选择策略具体为：利用从各子种群中选择出的代表个体，计算新生成的试验向量的适应度值，比较和适应度值的高低，选出适应度值高的个体，若适应度优于则替代进入下一代，否则，保留至下一代。

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