粒子群算法在优化选取问题中的应用研究

优化问题自提出以来一直是当今社会最广泛的一类问题，其基本思想是在一个决策空间中找到一个最优解，使目标在决策空间中达到最优。在日常生活或处理工程问题的过程中，人们经常遇到在某个问题有多个解决方案可供选择的情况下，如何根据自身提出的某些性能要求，从多个可供选择的方案中选择一个可行方案，使所要求的性能指标达到最大或最小

长期以来，人们对优化问题进行探讨和研究。早在17世纪，英国牛顿和德国莱布尼茨创立的微积分就蕴含了优化的内容。而法国数学家柯西则首次利用梯度下降法解决无约束优化问题，后来针对约束优化问题又提出了Lagrange乘数法。人们关于优化问题的研究工作，随着历史的发展不断深入。20世纪40年代，由于科学技术突飞猛进的发展，尤其是高速数字计算机日益广泛应用，使优化问题的研究不仅成为一种迫切的需要，而且有了求解的有力工具。因此出现了线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、随机规划等许多优化理论的分支和算法。

随着社会生产力的发展，人类所进行的生产实践活动越来越复杂，所涉及的优化问题向大规模、高维度、多层次化、强约束化发展，对算法的性能尤其是效率提出了更高的要求。不同于传统的数学优化方法，群智能优化算法是一种基于群智能算法构建的随机优化方法，通过搜索代理的不断迭代演化对解空间进行搜索，能够有效克服传统优化算法运行过程中遇到的瓶颈，如运行效率低、花费时间长、收敛精度低、收敛速度慢等问题。粒子群算法是群智能的重要分支之一，是受鸟群、鱼群等生物群落的防御、猎食行为中的搜索策略启发而形成的。它收敛速度快，需要设置的参数少，在函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其他工程领域得到了广泛应用，并受到学术界的广泛关注。

本书是在参阅国内外有关粒子群算法的文献基础上，结合作者多年来利用粒子群算法在Web服务选取和体检项目服务选取问题上取得的主要研究成果，综合而成。全书总共8章。第1章为绪论，主要介绍了群智能算法、粒子群算法的起源，以及Web服务组合优化与体检项目服务选取问题。第2章介绍了粒子群算法的不同形式和研究现状。针对单个等级的服务选取问题，第3、4、5章分别提出了面向业务服务选取、面向功能的大规模服务选取和固定流程的体检项目服务选取三种服务模式，并且分别将它们转换为多约束单目标优化模型然后进行求解，主要解决大规模服务求解的效率和质量问题。针对多个等级的服务选取问题，第6、7、8章分别提出了基于资源独立的SLA等级感知服务组合、基于资源共享的SLA等级感知服务组合、MSLA等级感知体检项目服务选取三种部署策略，并且分别将它们转换为多约束多目标优化模型进行求解，提高问题求解质量和效率的同时，增加了资源的利用率和提高了等级之间的优先级别。

本书引用了大量文献资料，在此向原作者表示深深的谢意。群智能以及粒子群算法的研究工作尚处于发展中，有许多内容待进一步研究与完善，为此，书中错误和不妥之处在所难免，恳请读者不吝赐教指正。

第1章 绪论 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服务组合优化选取问题 6
1.3.1 Web服务 6
1.3.2 Web服务组合 8
1.3.3 Web服务选取 10
1.4 体检项目服务选取问题 12
1.4.1 健康体检 13
1.4.2 体检项目服务选取 15
1.5 本书的组织 17
第2章 粒子群算法的综述 20
2.1 标准粒子群算法 20
2.2 离散粒子群算法 21
2.2.1 基于交换的离散粒子群算法 22
2.2.2 基于置换的离散粒子群算法 23
2.3 粒子群算法研究现状 25
2.3.1 基于改善邻域拓扑结构的PSO算法改进 26
2.3.2 基于参数自适应调整的PSO算法改进 27
2.3.3 基于改进学习策略的PSO算法改进 27
2.3.4 基于与其他算法融合的PSO算法改进 28
第3章 求解面向业务服务选取问题的单目标粒子群算法 31
3.1 研究现状 31
3.2 问题建模 32
3.3 求解BOSS问题的HEU-PSO算法 37
3.3.1 粒子位置表示 38
3.3.2 离散搜索空间转换策略 38
3.3.3 适应度函数评价策略 39
3.3.4 HEU局部搜索策略 39
3.3.5 算法描述 41
3.4 实验评价 42
3.4.1 测试用例和终止条件 42
3.4.2 与已提出的相关算法对比 43
3.5 本章小结 50
第4章 求解面向功能的大规模服务选取问题的单目标粒子群算法 51
4.1 研究现状 51
4.2 问题建模 52
4.3 ACO-PSO算法 55
4.3.1 蚁群算法 55
4.3.2 -支配服务skyline搜索策略 57
4.3.3 蚁群构造图转换 59
4.3.4 算法描述 61
4.4 实验评价 63
4.4.1 测试用例和终止条件 63
4.4.2 参数选取 64
4.4.3 与已提出的相关算法对比 66
4.5 本章小结 69
第5章 求解固定流程的体检项目服务选取问题的单目标粒子群算法 70
5.1 问题建模 70
5.2 求解FPPESS问题的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 实验评价 76
5.3.1 测试用例和终止条件 76
5.3.2 与已提出的相关算法对比 77
5.4 本章小结 83
第6章 基于资源独立的SLA等级感知服务组合问题的混合多目标离散粒子群算法 85
6.1 研究现状 85
6.2 问题模型 87
6.3 求解SSC问题的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 粒子变异策略 92
6.3.4 算法描述 93
6.3.5 局部搜索策略 96
6.4 实验评价 97
6.4.1 测试用例设计和终止条件 97
6.4.2 参数选取 101
6.4.3 与已提出的相关算法对比 103
6.5 本章小结 113
第7章 基于资源共享的SLA等级感知服务组合问题的多目标粒子群算法 114
7.1 研究动机 114
7.2 问题建模 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 粒子变异策略 125
7.3.6 算法描述 126
7.4 实验评价 127
7.4.1 参数选取与收敛性分析 128
7.4.2 与已提出的相关算法对比 129
7.5 本章小结 140
第8章 MSLA等级感知体检项目服务选取问题的混合多目标离散粒子群算法 141
8.1 问题建模 141
8.1.1 体检项目服务选取的可变流程结构 141
8.1.2 MSLA等级感知的体检项目服务选取问题模型 143
8.2 求解MPESS问题的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 实验评价 148
8.3.1 测试用例设计和终止条件 149
8.3.2 与已提出的相关算法对比 153
8.4 本章小结 163
参考文献 164

1. Linux系统管理（openEuler版） [主编 许兴鹍 黄君羡]
2. Web前端开发从学到用完美实践 [阮晓龙 冯顺磊 编著]
3. 用英语讲中国故事（全视频 彩色版）上、下册 [主编　谢亮亮　汪洋]
4. 新时代大学生美育教育 [穆林 刘苍劲 彭圣芳]
5. 电子商务英语 [丁文毅 严慧]
6. 智能可穿戴项目化教程 [曾文波 陈赵云]
7. 视觉设计解析与实战教程 [姜春磊　杨晓]
8. 电子产品制图与制版案例教程 [邹莉莉　苏文斌　贺小艳]
9. 设计新维度：CMF元素与创新产品设计 [彭小鹏]
10. 园林树木识别与应用 [主编 张玉泉]
11. 文本信息处理与应用 [主编　何黎松　姚香秀]
12. 工业机器人编程及应用（第二版） [主编 向艳芳 胡月霞]
13. C语言程序设计（第二版） [主编 刘祖珉 赵仕波]
14. 数据分析与应用 [主编　孙伟　王兰芹]
15. Linux操作系统配置与管理项目化教程（第二版） [主编 白玉羚 刘金明 闫 淼]
16. Ansys SpaceClaim直接建模与仿真指南 [蔡宜时 编著]
17. 基于大数据的智慧农业管理平台关键技术研究与实践 [周永福 著]
18. 健美运动 [戴显岩]
19. Python程序开发基础（AI+微课版） [赵艳莉　曾鑫]
20. 大学生心理困境突围之路 [张珏 著]
21. 机器学习基础与实践 [主编　李晓峰　胥文婷　李云波]
22. 大模型应用实战 DeepSeek＋即梦AI＋剪映重塑创作 [丁红　杨彦彦　丁丁　编著]
23. HarmonyOS从入门到精通 [陈赵云　周永福　杨　浪]
24. 用英语发现世界：欧美文化篇 [李小丽　张薇　编著]
25. 大学体育教程 [戴显岩]
26. 新一代信息技术 [李佼辉 任雪冬]
27. 轨道交通类专门用途英语教程 [李德华主编 商晔副主编]
28. 建设工程项目团队知识异质性对团队绩效的影响研究 [胡可]
29. 新时代元阳梯田 云南现代化高原立体灌区 前世 今生 未来 [云南省水利水电勘测设计研究院 ]
30. 网络工程师章节习题与考点特训（适配第6版考纲） [夏杰 编著]