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J-GLOBAL ID：201802230516902363   整理番号：18A1573201

タスク粒状化に基づくサービス構成最適化方法【JST・京大機械翻訳】

A Service Composition Optimization Method Based on Task-Granulating

著者 (4件)： Zhang Yiwen (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230031) ,  Cui Guangming (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230031) ,  Guo Xing (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230031) ,  Zhang Yanping (安徽大学計算智能与信号処理教育部重点実験室,安徽合肥,230031)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 46  号： 1  ページ： 245-251  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： bigserviceの背景において、ますます多くの資源がサービスの形で発表され、使用され、ユーザーの需要がますます複雑になり、サービス構成の計算規模が指数的に増加している。本論文では,大規模サービス構成最適化問題を効率的に解くために,タスク粒状化アルゴリズム(TgA,Task-granularAlgorithm)を提案した。最初に,タスク粒状化階層サービス構成モデルを構築し,モデルの計算複雑性を解析した。次に,既存のQoS属性計算方式に従って,タスク粒状化プロセスにおけるその実現可能性を理論的に分析した。最後に、大量のシミュレーション実験結果により、古典的なPSOアルゴリズムと比べ、TgAはサービス構成の最適化時間性能を約47倍向上でき、最適化精度を10%以上高めることができることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *造粒 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  モデル ,  構成モデル ,  シミュレーション ,  *最適化手法 ,  計算量 ,  最適化問題 ,  計算
準シソーラス用語： 粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： service composition (SC) ,  task granulating ,  hierarchical model ,  PSO

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (4件)： タスク ,  粒状化 ,  サービス ,  最適化方法