粒子群算法在優(yōu)化選取問題中的應(yīng)用研究

優(yōu)化問題自提出以來一直是當(dāng)今社會最廣泛的一類問題，其基本思想是在一個決策空間中找到一個最優(yōu)解，使目標(biāo)在決策空間中達到最優(yōu)。在日常生活或處理工程問題的過程中，人們經(jīng)常遇到在某個問題有多個解決方案可供選擇的情況下，如何根據(jù)自身提出的某些性能要求，從多個可供選擇的方案中選擇一個可行方案，使所要求的性能指標(biāo)達到最大或最小

長期以來，人們對優(yōu)化問題進行探討和研究。早在17世紀(jì)，英國牛頓和德國萊布尼茨創(chuàng)立的微積分就蘊含了優(yōu)化的內(nèi)容。而法國數(shù)學(xué)家柯西則首次利用梯度下降法解決無約束優(yōu)化問題，后來針對約束優(yōu)化問題又提出了Lagrange乘數(shù)法。人們關(guān)于優(yōu)化問題的研究工作，隨著歷史的發(fā)展不斷深入。20世紀(jì)40年代，由于科學(xué)技術(shù)突飛猛進的發(fā)展，尤其是高速數(shù)字計算機日益廣泛應(yīng)用，使優(yōu)化問題的研究不僅成為一種迫切的需要，而且有了求解的有力工具。因此出現(xiàn)了線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、非線性規(guī)劃、幾何規(guī)劃、隨機規(guī)劃等許多優(yōu)化理論的分支和算法。

隨著社會生產(chǎn)力的發(fā)展，人類所進行的生產(chǎn)實踐活動越來越復(fù)雜，所涉及的優(yōu)化問題向大規(guī)模、高維度、多層次化、強約束化發(fā)展，對算法的性能尤其是效率提出了更高的要求。不同于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)優(yōu)化方法，群智能優(yōu)化算法是一種基于群智能算法構(gòu)建的隨機優(yōu)化方法，通過搜索代理的不斷迭代演化對解空間進行搜索，能夠有效克服傳統(tǒng)優(yōu)化算法運行過程中遇到的瓶頸，如運行效率低、花費時間長、收斂精度低、收斂速度慢等問題。粒子群算法是群智能的重要分支之一，是受鳥群、魚群等生物群落的防御、獵食行為中的搜索策略啟發(fā)而形成的。它收斂速度快，需要設(shè)置的參數(shù)少，在函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模式分類、模糊系統(tǒng)控制以及其他工程領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。

本書是在參閱國內(nèi)外有關(guān)粒子群算法的文獻基礎(chǔ)上，結(jié)合作者多年來利用粒子群算法在Web服務(wù)選取和體檢項目服務(wù)選取問題上取得的主要研究成果，綜合而成。全書總共8章。第1章為緒論，主要介紹了群智能算法、粒子群算法的起源，以及Web服務(wù)組合優(yōu)化與體檢項目服務(wù)選取問題。第2章介紹了粒子群算法的不同形式和研究現(xiàn)狀。針對單個等級的服務(wù)選取問題，第3、4、5章分別提出了面向業(yè)務(wù)服務(wù)選取、面向功能的大規(guī)模服務(wù)選取和固定流程的體檢項目服務(wù)選取三種服務(wù)模式，并且分別將它們轉(zhuǎn)換為多約束單目標(biāo)優(yōu)化模型然后進行求解，主要解決大規(guī)模服務(wù)求解的效率和質(zhì)量問題。針對多個等級的服務(wù)選取問題，第6、7、8章分別提出了基于資源獨立的SLA等級感知服務(wù)組合、基于資源共享的SLA等級感知服務(wù)組合、MSLA等級感知體檢項目服務(wù)選取三種部署策略，并且分別將它們轉(zhuǎn)換為多約束多目標(biāo)優(yōu)化模型進行求解，提高問題求解質(zhì)量和效率的同時，增加了資源的利用率和提高了等級之間的優(yōu)先級別。

本書引用了大量文獻資料，在此向原作者表示深深的謝意。群智能以及粒子群算法的研究工作尚處于發(fā)展中，有許多內(nèi)容待進一步研究與完善，為此，書中錯誤和不妥之處在所難免，懇請讀者不吝賜教指正。

第1章 緒論 1
1.1 群智能算法概述 1
1.2 粒子群算法的起源及基本形式 2
1.2.1 粒子群算法的起源 2
1.2.2 粒子群算法的基本形式 5
1.3 Web服務(wù)組合優(yōu)化選取問題 6
1.3.1 Web服務(wù) 6
1.3.2 Web服務(wù)組合 8
1.3.3 Web服務(wù)選取 10
1.4 體檢項目服務(wù)選取問題 12
1.4.1 健康體檢 13
1.4.2 體檢項目服務(wù)選取 15
1.5 本書的組織 17
第2章 粒子群算法的綜述 20
2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法 20
2.2 離散粒子群算法 21
2.2.1 基于交換的離散粒子群算法 22
2.2.2 基于置換的離散粒子群算法 23
2.3 粒子群算法研究現(xiàn)狀 25
2.3.1 基于改善鄰域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的PSO算法改進 26
2.3.2 基于參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的PSO算法改進 27
2.3.3 基于改進學(xué)習(xí)策略的PSO算法改進 27
2.3.4 基于與其他算法融合的PSO算法改進 28
第3章 求解面向業(yè)務(wù)服務(wù)選取問題的單目標(biāo)粒子群算法 31
3.1 研究現(xiàn)狀 31
3.2 問題建模 32
3.3 求解BOSS問題的HEU-PSO算法 37
3.3.1 粒子位置表示 38
3.3.2 離散搜索空間轉(zhuǎn)換策略 38
3.3.3 適應(yīng)度函數(shù)評價策略 39
3.3.4 HEU局部搜索策略 39
3.3.5 算法描述 41
3.4 實驗評價 42
3.4.1 測試用例和終止條件 42
3.4.2 與已提出的相關(guān)算法對比 43
3.5 本章小結(jié) 50
第4章 求解面向功能的大規(guī)模服務(wù)選取問題的單目標(biāo)粒子群算法 51
4.1 研究現(xiàn)狀 51
4.2 問題建模 52
4.3 ACO-PSO算法 55
4.3.1 蟻群算法 55
4.3.2 -支配服務(wù)skyline搜索策略 57
4.3.3 蟻群構(gòu)造圖轉(zhuǎn)換 59
4.3.4 算法描述 61
4.4 實驗評價 63
4.4.1 測試用例和終止條件 63
4.4.2 參數(shù)選取 64
4.4.3 與已提出的相關(guān)算法對比 66
4.5 本章小結(jié) 69
第5章 求解固定流程的體檢項目服務(wù)選取問題的單目標(biāo)粒子群算法 70
5.1 問題建模 70
5.2 求解FPPESS問題的HEU-PSO算法 74
5.2.1 粒子位置表示 74
5.2.2 算法描述 75
5.3 實驗評價 76
5.3.1 測試用例和終止條件 76
5.3.2 與已提出的相關(guān)算法對比 77
5.4 本章小結(jié) 83
第6章 基于資源獨立的SLA等級感知服務(wù)組合問題的混合多目標(biāo)離散粒子群算法 85
6.1 研究現(xiàn)狀 85
6.2 問題模型 87
6.3 求解SSC問題的HMDPSO算法 91
6.3.1 粒子位置表示 91
6.3.2 粒子更新策略 92
6.3.3 粒子變異策略 92
6.3.4 算法描述 93
6.3.5 局部搜索策略 96
6.4 實驗評價 97
6.4.1 測試用例設(shè)計和終止條件 97
6.4.2 參數(shù)選取 101
6.4.3 與已提出的相關(guān)算法對比 103
6.5 本章小結(jié) 113
第7章 基于資源共享的SLA等級感知服務(wù)組合問題的多目標(biāo)粒子群算法 114
7.1 研究動機 114
7.2 問題建模 117
7.3 SMOPSO算法 120
7.3.1 粒子位置表示 120
7.3.2 粒子部署策略 121
7.3.3 粒子更新策略 123
7.3.4 粒子局部搜索策略 123
7.3.5 粒子變異策略 125
7.3.6 算法描述 126
7.4 實驗評價 127
7.4.1 參數(shù)選取與收斂性分析 128
7.4.2 與已提出的相關(guān)算法對比 129
7.5 本章小結(jié) 140
第8章 MSLA等級感知體檢項目服務(wù)選取問題的混合多目標(biāo)離散粒子群算法 141
8.1 問題建模 141
8.1.1 體檢項目服務(wù)選取的可變流程結(jié)構(gòu) 141
8.1.2 MSLA等級感知的體檢項目服務(wù)選取問題模型 143
8.2 求解MPESS問題的HMDPSO算法 147
8.2.1 粒子位置表示 147
8.2.2 局部搜索策略 147
8.3 實驗評價 148
8.3.1 測試用例設(shè)計和終止條件 149
8.3.2 與已提出的相關(guān)算法對比 153
8.4 本章小結(jié) 163
參考文獻 164

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