申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117812108A

主分类号：H04L67/12

分类号：H04L67/12;H04L47/2491;H04L47/80;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及一种基于能耗的物联网服务组合优化方法，属于物联网领域。基于能耗的物联网服务组合优化方法，该方法包括以下步骤：S1：定义问题；S2：计算物联网服务组合的能耗；S3：算法设计与实现；本发明在物联网服务组合过程中充分兼顾了组合能耗与服务质量，并结合用户对于组合服务所必须满足功能属性与非功能属性服务质量，提出了物联网环境下受服务质量约束下的低能耗服务组合问题，并对此提出了一种面向该问题而改进的蜂群算法，有效的解决了该问题。

主权项：1.基于能耗的物联网服务组合优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：定义问题；1用户请求：在服务组合流程中，用户请求以文档形式呈现，包括三个部分：输入集合：表示用户能够提供的输入；输出集合：表示用户期望得到的输出结果；其他约束集合：表示用户提出的约束条件，只有当约束集合得到满足时，输出集合才被认为是有效的输出；2抽象服务：抽象服务是提供某一业务功能的一类物联网服务的代称，是从用户角度出发定义的名词；在用户向服务组合系统提出组合请求时，用户并不了解服务注册表中有哪些具体的物联网服务，因此使用抽象服务代指自己所需的某类具体服务；本文中，使用符号AS代表抽象物联网服务；3服务组合工作流：服务组合工作流是将多个抽象服务按照一定组合模式而形成的工作流；在工作流中，各个抽象服务之间并不是简单的顺序关系，其中包含四种基本组合模式，如图2所示；4具体服务使用符号S代表服务，在物联网服务组合问题中服务被定义为Si＝{QoSSi，FunSi，DSi}其中，Si表示能够实现第i个抽象服务的具体服务，QoSSi表示具体服务Si的QoS属性值；FunSi表示具体服务Si的功能属性，DSi表示提供某个具体服务Si的智能设备，智能设备由一个自定义的五元组表示DSi＝EADSi，TCDSi，SCDSi，LocDSi，radDSi其中，EADSi表示该智能设备的剩余可用能量，TCDSi表示该设备的最长待机时间，SCDSi为该智能设备的空间约束，LocDSi表示该设备的地理位置，radDSi表示设备的通信半径，空间约束由设备的地理位置和通信半径决定；S2：计算物联网服务组合的能耗；S3：算法设计与实现；S31：初始化：随机生成一群蜜蜂，它们代表解空间中的候选解；S32：评估：计算每个蜜蜂的适应度，即目标函数值；S33：信息素初始化：在解空间中引入信息素，初始化为一个小的正值；信息素表示蜜蜂之间的交流程度，对于服务组合问题，将信息素看作是关于能耗的信息；S34：迭代搜索：对于每一轮迭代，蜜蜂根据信息素和适应度进行移动；S35：选择下一个解：蜜蜂根据信息素和适应度选择下一个解；S36：更新信息素：每个蜜蜂根据其选择的解更新相应路径上的信息素；信息素的更新考虑了当前解的适应度，以及信息素的挥发率；S37：局部搜索：引入一些局部搜索策略，使蜜蜂有机会在当前解的附近进行探索，增加算法的全局搜索性能；S38：迭代终止条件：算法迭代一定次数或满足某个停止条件时终止；S39：输出结果：根据迭代过程中得到的蜜蜂的信息，选择适应度最好的解作为最终结果；S310：初始化蜜蜂，初始化一群人工蜜蜂，每个蜜蜂代表搜索空间中的潜在服务组合解决方案；S311：基于QoS指标和能量消耗的综合考虑来评估每个解决方案的适应度；S312：更新信息素：信息素被引入来表示不同服务组合的吸引力；信息素水平根据溶液的质量迭代更新；S313：解决方案构建：蜜蜂基于信息素水平和适合度概率选择服务组合，模拟蜜蜂的觅食行为；S314：局部搜索：局部搜索机制被纳入允许蜜蜂探索其当前解决方案的邻域，增强算法逃避局部最优的能力；S315：迭代终止：该算法迭代地改进解决方案，直到满足预定义的终止标准。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于能耗的物联网服务组合优化方法

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