【摘 要】
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针对基于过程组合方法对Web环境缺乏持续适应性的问题,将强化学习机制应用于该类服务组合,提出一种持续自适应的服务组合算法.该算法将对现有Web服务性能数据的利用与对新服
【机 构】
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吉林财经大学信息经济学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60873044）.
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针对基于过程组合方法对Web环境缺乏持续适应性的问题,将强化学习机制应用于该类服务组合,提出一种持续自适应的服务组合算法.该算法将对现有Web服务性能数据的利用与对新服务组合持续的探索相结合,根据服务的实际QoS性能,逐渐逼近与过程模型相对应的优化服务组合策略.结果表明,该学习算法对Web环境的适应具有可连续性,可在每次运行时不仅能感知Web服务及其性能的变化,而且还能利用以往算法执行所获得的Web服务性能数据,调整服务组合策略.通过对熵取值范围的讨论,阐明了对以往策略的利用与持续探索之间的关系;通过在静
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