På senare tid, med den ökande efterfrågan på webbtjänster på World Wide Web som används på Internet of Things (IoTs), har det funnits ett växande intresse för studien av effektiva metoder för kvalitetsbedömning av webbtjänster baserade på förutsägelsestrategier för att erhålla korrekta kvalitetsvärden (QoS). Det är dock uppenbart att kvaliteten på webbtjänsten förändras avsevärt under den oförutsägbara nätverksmiljön. Sådana förändringar medför mycket utmanande hinder för webbtjänst QoS förutsägelse. De flesta av den traditionella webbtjänsten QoS förutsägelse metoder genomförs endast med hjälp av en uppsättning statiska modellparametrar med hjälp av designer's a priori knowledge. Till skillnad från de traditionella QoS- förutsägelser, vår algoritm i detta dokument realiseras genom att införliva ungefärlig dynamisk programmering-(ADP-) baserad online parameter tuning strategi i QoS förutsägelse strategi. Genom online-inlärning och optimering ger den föreslagna metoden QoS-förutsägelsen automatisk parameterinställningsförmåga, och förkunskaper eller identifiering av prediktionsmodellen krävs inte. Därför kan QoS- förutsägelsens nästan optimala prestanda uppnås. Experimentella studier genomförs för att visa effektiviteten hos den föreslagna ADP-baserade förutsägelsemetoden.
Luo m.fl. REF uppnår QoS-förutsägelse med automatisk parameterinställningsförmåga genom att använda ungefärlig dynamisk programmering, genom online-inlärning och optimering, utan behov av förkunskap eller modellidentifiering för förutsägelse.
Online Optimization of Collaborative Web Service QoS Prediction Based on Approximate Dynamic Programming
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}