Abstract-Web-tjänster har potential att erbjuda företagen möjlighet att komponera interna och externa företagstjänster för att åstadkomma komplexa processer. Tjänstesammansättningen blir då en allt mer utmanande fråga när komplexa och kritiska applikationer bygger på tjänster med olika QoS-kriterier. De flesta av de befintliga QoS-medvetna teknikerna för tjänstesammansättning baseras dock helt enkelt på antagandet att flera QoS-kriterier, oavsett om dessa flera kriterier är motstridiga eller inte, kan kombineras till ett enda kriterium som ska optimeras, enligt vissa allmännyttiga funktioner. I praktiken kan detta vara mycket svårt eftersom dessa allmännyttiga funktioner eller vikter inte är välkända a priori. Dessutom är de befintliga tillvägagångssätten utformade för att fungera i vissa miljöer, där QoS-parametrarna är välkända i förväg. Dessa tillvägagångssätt kommer att göra det fruktlöst när man ställs inför osäkra och dynamiska miljöer, t.ex. molnmiljöer, där ingen förkunskap om QoS-parametrarna finns tillgänglig. I detta dokument föreslås två nya multiobjektiva tillvägagångssätt för att hantera QoS-aware Web services sammansättning med motstridiga mål och olika begränsningar av kvalitetsmatriserna. De föreslagna strategierna använder sig av förstärkt inlärning för att hantera de osäkerhetsegenskaper som är inneboende i öppna och dynamiska miljöer. Experimentella resultat avslöjar förmågan hos de föreslagna tillvägagångssätten att hitta en uppsättning av Pareto optimala lösningar, som har likvärdig kvalitet för att uppfylla flera QoS-mål med olika användarpreferenser.
Mostafa och Zhang REF presenterade två strategier baserade på flermålsförstärkande lärande (MORL) för att ta itu med multiobjektiv tjänstesammansättning i osäkra och dynamiska miljöer.
Multi-Objective Service Composition in Uncertain Environments
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}