Composition de services web sémantiques dans des systèmes ouverts et dynamiques

Abstract

Avec la prolifération du cloud computing et de l'internet des objets, de plus en plus de services web, o rant des fonctionnalités similaires mais o rant une qualité de service (QoS) di érente, comme le temps d'exécution, le prix et le débit . . . seront proposés sur le web. Par conséquent, la sélection des services Web optimaux pour créer un service composite optimal répondant aux contraintes globales de QoS de bout en bout est l'un des problèmes les plus importants de la composition de services, appelé QoSSCP. Le QoSSCP est considéré comme un problème d'optimisation multi-objective dur non polynomial; par conséquent, des approches robustes doivent être développées pour ré- soudre ce problème complexe. Dans ce travail, trois contributions majeures basées sur les algorithmes méta-heuristiques sont proposées pour résoudre le QoSSCP. Dans la première contribution, nous adaptons un algorithme d'optimisation stochastique récent appelé algorithme d'optimisation de la mouche du fruit (FOA) comme une recherche locale dans l'évolution de l'algorithme génétique (GA), et nous présentons une approche hybride HGA) pour résoudre le problème suggéré. Dans la deuxième contribution, une version discrète de l'algorithme de concurrence impérialiste (DICA) est introduite pour résoudre le problème susmentionné. Le processus d'assimilation du DICA est mis en oeuvre en utilisant le mécanisme de recherche d'abeilles à partir de l'algorithme de la colonie arti cielle d'abeilles (ABC). Dans la troisième contribution, nous proposons une approche basées sur l'algorithme ABC. Contrairement aux approches proposées précédemment, où le QoSSCP résolu est basé sur l'hypothèse de valeurs xes pour les attributs QoS des services web élémentaires, les propriétés QoS incertaines sont considérées dans l'approche proposée, qui sont exprimées sous forme de nombres d'intervalles.