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基于MapReduce和多目标蚁群算法的多租户服务定制算法
  • ISSN号:1003-6059
  • 期刊名称:《模式识别与人工智能》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009, [2]合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009, [3]安徽财贸职业学院电子信息系,合肥230601
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(No.71271071)、国家863计划项目(No.2011AA040501)、安徽省高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2011A006,KJ20138010)资助
中文摘要:

多租户服务定制能满足租户不断变化的个性化服务需求,是实现灵活的SaaS多租户软件体系结构的核心技术之一.文中给出多租户服务定制的层次结构图和定制流程,并提出基于MapReduce和多目标蚁群算法的多租户服务定制算法(MSCMA).MSCMA从众多业务流程和海量服务中为租户定制出最适合的业务流程和优化的服务组合,并设计多目标蚁群算法,应用MapReduce云计算技术,在云计算环境中分布式并行地运行优化任务,并采用优良解保持策略和解多样性保持策略.实验表明,MSCMA在求解多租户个性化服务定制问题时表现出良好的收敛性和扩展性,具有处理海量数据和大规模问题的能力.

英文摘要:

Multi-tenant service customization is one of the key technologies to facilitate the agile SaaS multi- tenant architecture, and it can meet the ever-changing personalized demands from customers as well. The hierarchical graph and the customization process of multi-tenant service customization are employed in this paper, and a customization algorithm based on MapReduce and multi-objective ant colony optimization (MSCMA) is proposed. The most suitable business process and the optimized service composition can be found out from various business processes and massive services accordin~ to the non-functionalitvrequirement of the tenant, and the optimization tasks can be fulfilled in distributed cloud computing environment in parallel by MSCMA. The results of the simulated experiment demostrate that MSCMA shows favorable convergence and scalability in solving multi-tenant service customization and the proposed algorithm has good ability in processing massive data and solving large scale problems.

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期刊信息
  • 《模式识别与人工智能》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会 中国自动化学会
  • 主办单位:国家智能计算机研究开发中心 中国科学院合肥智能机械研究所
  • 主编:郑南宁
  • 地址:安徽省合肥市蜀山湖路350号中国科学院合肥智能机械研究所
  • 邮编:230031
  • 邮箱:bjb@iim.cas.cn
  • 电话:0551-5591176
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-6059
  • 国内统一刊号:ISSN:34-1089/TP
  • 邮发代号:26-69
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:10169