面向数据密集型服务协同系统的组件服务部署方法

摘要

本发明公开了一种面向数据密集型服务协同的组件服务部署方法，采用基于阴性选择的多目标优化算法进行部署优化。将据数据密集型服务协同的组件服务部署问题映射到阴性选择算法中，单个组件服务的单个部署方案映射为基因，所有组件服务的一个部署方案映射为抗体，将所有可能基因构建形成基因库。根据基于阴性选择方法顺序迭代匹配，经过多次循环迭代匹配最终得到抗原，将该抗体对应的部署方案作为最优的部署方案。每次迭代过程中首先通过基因重组生成一定数量的抗体，形成抗体群组，再通过阴性选择，从抗体群组中剔除低质量抗体，降低搜索空间，且每次迭代后都根据迭代结果更新基因仓库，保证在下一轮迭代中能够通过基因重组生成更优的抗体。

主权项

一种面向数据密集型服务协同系统的组件服务部署方法，所述数据密集型服务协同系统包括多个数据中心，其特征在于，所述组件服务部署方法，包括：1）初始化过程，将组件服务部署映射到阴性选择算法中，将单个组件服务部署到某一数据中心表示为基因，部署方案表示成由基因组成的抗体，并将所有可能的基因构建形成基因仓库，同时还建立一个初始状态为空的低质量基因库；2）基因重组，从基因仓库中选取若干基因组合生成预定数量的抗体，形成抗体群组；3）阴性选择，根据低质量基因库从所述的抗体群组中剔除低质量抗体，保留高质量抗体；4）抗体评估，计算所述高质量抗体的适应度，并根据所述的适应度将所述的高质量抗体分为适应度较高组和适应度较低组；5）基因评估，根据基因的适应度从所述适应度较低组的抗体中确定低质量基因，并存入低质量基因库；6）基因仓库更新，利用适应度较高组的抗体的基因更新基因仓库；7）循环进行步骤2）～6）直至设定的循环次数，选取适应度最高的抗体为抗原，并将所述的抗原对应的部署方案作为所述的组件服务部署方案。