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Neural Computing and Applications

Erschienen in:

01.01.2014 | SI: ICONIP 2012

Globally optimal selection of web composite services based on univariate marginal distribution algorithm

verfasst von: Shu-ping Cheng, Xiao-ming Lu, Xian-zhong Zhou

Erschienen in: Neural Computing and Applications | Ausgabe 1/2014

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Abstract

Quality of service (QoS) model of composite services and web service selection based on QoS are currently the hot issues in the web service composition area. Service selection based on QoS, which is a globally optimal selection issue, is a NP-hard problem. Taking engine into consideration, this paper develops a QoS model for service selection in the web composite services. We use the algorithm on the estimation of distribution to solve the NP-hard problem of service selection and present a web service selection method based on the univariate marginal distribution algorithm (UMDA). Simulation analysis and experimental study based on the UMDA method are carried out. It is proved that the method is effective in solving the NP-hard problem.

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Titel: Globally optimal selection of web composite services based on univariate marginal distribution algorithm
verfasst von: Shu-ping Cheng
Xiao-ming Lu
Xian-zhong Zhou
Publikationsdatum: 01.01.2014
Verlag: Springer London
Erschienen in: Neural Computing and Applications / Ausgabe 1/2014
Print ISSN: 0941-0643
Elektronische ISSN: 1433-3058
DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-013-1440-9

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