論文の概要: GAP2WSS: A Genetic Algorithm based on the Pareto Principle for Web
Service Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10430v1
- Date: Tue, 21 Sep 2021 20:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 03:14:00.511734
- Title: GAP2WSS: A Genetic Algorithm based on the Pareto Principle for Web
Service Selection
- Title（参考訳）: GAP2WSS: Web サービス選択のための Pareto Principle に基づく遺伝的アルゴリズム
- Authors: SayedHassan Khatoonabadi, Shahriar Lotfi, and Ayaz Isazadeh
- Abstract要約: 本稿では,複合 Web サービスの各タスクに対して,候補 Web サービスのプールから Web サービスを選択するためのGAP2WSS 原則を採用することで,遺伝的アルゴリズムを提案する。
すべてのグローバルな制約、サービス間制約、トランザクション上の制約が同時に検討されます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3764085113103222
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite all the progress in Web service selection, the need for an approach
with a better optimality and performance still remains. This paper presents a
genetic algorithm by adopting the Pareto principle that is called GAP2WSS for
selecting a Web service for each task of a composite Web service from a pool of
candidate Web services. In contrast to the existing approaches, all global QoS
constraints, interservice constraints, and transactional constraints are
considered simultaneously. At first, all candidate Web services are scored and
ranked per each task using the proposed mechanism. Then, the top 20 percent of
the candidate Web services of each task are considered as the candidate Web
services of the corresponding task to reduce the problem search space. Finally,
the Web service selection problem is solved by focusing only on these 20
percent candidate Web services of each task using a genetic algorithm.
Empirical studies demonstrate this approach leads to a higher efficiency and
efficacy as compared with the case that all the candidate Web services are
considered in solving the problem.
- Abstract（参考訳）: Webサービス選択の進歩にもかかわらず、より良い最適性とパフォーマンスを持つアプローチの必要性は依然として残っている。
本稿では,候補webサービスのプールから複合webサービスのタスク毎にwebサービスを選択するためのgap2wssと呼ばれるpareto原則を採用する遺伝的アルゴリズムを提案する。
既存のアプローチとは対照的に、グローバルqosの制約、サービス間制約、トランザクション上の制約は同時に考慮される。
まず、候補Webサービスはすべて、提案したメカニズムを使用して各タスク毎にスコアとランク付けされる。
次に、各タスクの候補Webサービスの上位20%を対応するタスクの候補Webサービスとみなし、問題検索スペースを削減する。
最後に、遺伝的アルゴリズムを用いて各タスクの20パーセントの候補webサービスのみに注目して、webサービス選択問題を解決する。
実証的な研究は、この問題の解決において全ての候補Webサービスが考慮されている場合と比較して、このアプローチが効率と有効性の向上につながることを実証している。
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