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針對不確定服務質量（ QoS）感知的云服務組合優化問題的求解，提出一種不定長時間序列（ULST）模型和錦標賽策略的改進遺傳算法（ T-GA）。首先，基于用戶對服務不同時間段的訪問規律，將服務質量的長期變化構建為不定長時間序列模型，該模型能夠準確地描述一段時間內用戶對服務的真實QoS訪問記錄。其次，提出一種基于不確定QoS模型的改進遺傳算法，該算法采用錦標賽選擇策略代替基本遺傳算法中的輪盤賭選擇策略。最后，在真實數據上進行了大量實驗，所提的不定長時間序列模型能夠有效地解決不確定QoS感知云服務組合問題，而錦標賽策略的改進遺傳算法在尋優結果和穩定性方面均優于基于精英選擇策略的遺傳算法（ E-GA）算法，且運行速度提高近1倍，是可行、高效且穩定的算法。
隨著云計算的發展，越來越多的資源以服務的形式發布和使用，如何選擇高性能的服務來構建增值的應用已成為研究熱點。服務通常由功能屬性和非功能屬性構成，非功能屬性也稱為服務質量（ Quality of Service，QoS），描述了服務在完成其功能的過程中表現出的執行特性，由響應時間、吞吐量、延遲、成功率、花費、信譽度等一系列屬性構成。然而，在許多情況下，單個服務是無法滿足用戶復雜需求的，需要根據用戶需求進行服務組合。由于功能屬性相似而非功能屬性不同的服務數量迅速增加，服務選擇變得越來越復雜，使得服務組合問題逐漸演變為NP（ Non-derministic Polynomial）完全問題。為了高效地找到最優服務組合，許多方法被相繼提出。
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