Abstract-Explosionen av digitala data och beroendet av dataintensiva tjänster har erkänts som de viktigaste egenskaperna hos IT-trender under det nuvarande årtiondet. Att utforma arbetsflöden för dataintensiva tjänster kräver dataanalys från flera källor för att få nödvändiga sammansatta tjänster. Att upprätta sådana tjänster kräver en effektiv överföring av stora data. På så sätt ställs många nya utmaningar till förfogande för att kontrollera kostnaderna och intäkterna för hela sammansättningen. Detta dokument behandlar den dataintensiva tjänstesammansättningen och presenterar en innovativ dataintensiv tjänstevalalgoritm baserad på en modifierad genetisk algoritm. Prestandan hos denna nya algoritm testas också genom simuleringar och jämförs mot andra traditionella metoder, såsom mix heltal programmering. Bidragen från detta dokument är trefaldiga: 1) En ekonomisk modell för dataintensiva tjänster föreslås; 2) En extensibel QoS-modell föreslås också för att beräkna QoS-värdena för dataintensiva tjänster; 3) Slutligen införs en modifierad genetisk algoritmbaserad metod för att sammanställa dataintensiva tjänster. En lokal urvalsmetod med ändringar av crossover och mutationsoperatörer används för denna algoritm. Resultaten av experimenten kommer att visa skalbarheten och effektiviteten hos vår föreslagna algoritm.
En ekonomisk modell av det dataintensiva tillhandahållandet av tjänster och en extensibel QoS-modell presenterades i vårt tidigare arbete REF.
An Improved Genetic Algorithm for Cost-Effective Data-Intensive Service Composition
{'venue': '2013 Ninth International Conference on Semantics, Knowledge and Grids', 'journal': '2013 Ninth International Conference on Semantics, Knowledge and Grids', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}