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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明涉及微服务领域，涉及一种基于黑寡妇优化算法的最优QoS服务选择方法及装置，所述该方法包括：初始化CPS服务集合，根据CPS结构的特性，采用微服务架构将其划分为应用层服务、网络层服务和物理层服务；根据不同层服务的参考指标，分别构建各层的QoS模型；依据各层QoS模型，得出各层最优QoS的目标函数，并将目标函数作为各层对应的适应函数；采用优化的BWO算法对CPS服务选择进行优化，确定CPS环境下服务选择的QoS最优解。本发明中采用融合柯西变异和反向学习策略来优化黑寡妇算法，有效避免了搜索陷入局部最优解的情况；本发明能够有效降低CPS环境下服务选择的复杂性和海量性，使得服务QoS达到最优。

主权项：1.一种基于黑寡妇优化算法的最优QoS服务选择方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采用微服务架构将物理信息系统服务划分为应用层服务、网络层服务和物理层服务；S2、应用层服务根据支付成本、计算时延和用户偏好参数构建应用层服务实例QoS模型；在步骤S2中应用层服务实例的QoS模型为： 其中，f1x表示应用层服务实例的最优QoS值，表示应用层服务实例的QoS目标函数；的表示第i个服务实例在应用层的QoS值；Ui表示第i个服务实例的用户偏好权重；CTi表示第i个服务实例的计算时延；Pi表示第i个服务实例的支付成本；α1和β1为参数权重，归一化约束α1+β1＝1S3、网络层服务根据响应时延、可靠性和组合模式参数构建网络层服务实例QoS模型；在步骤S3中网络层服务实例的QoS模型为： 其中，f2x表示网络层服务实例的最优QoS值，表示网络层服务实例的QoS目标函数；的表示第i个服务实例在网络层的QoS值；CMi表示第i个服务实例的组合模式，为0时表示并行，为1时表示串行；RTi表示第i个服务实例的响应时延；Reli表示第i个服务实例的可靠性；α2和β2为并行时的参数权重，归一化约束α2+β2＝1；γ2和δ2为串行时的参数权重，归一化约束γ2+δ2＝1；S4、物理层服务根据设备出错率、设备可动率、设备能耗、设备运算时延和设备状态参数构建物理层服务实例QoS模型；在步骤S4中物理层服务实例的QoS模型为： 其中，f3x表示物理层服务实例的最优QoS值，表示物理层服务实例的QoS目标函数；的表示第i个服务实例在物理层的QoS值；ERi表示第i个服务实例的设备出错率；MRi表示第i个服务实例的设备可动率，Ei表示第i个服务实例的设备能耗；Ti表示第i个服务实例的设备运算时延；Ci表示第i个服务实例的设备状态，C1表示设备正常，C2表示设备故障，部分服务可用，C3表示设备不可用；和为设备状态为C1时的参数权重，归一化约束和为设备状态为C2时的参数权重，归一化约束S5、将各层服务实例QoS模型对应的目标函数作为适应度函数，利用黑寡妇优化算法为每一层选择出最优QoS服务实例，得出最优QoS服务实例三元组集合。

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权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于黑寡妇优化算法的最优QoS服务选择方法及装置