Resumen

Con el fin de realizar una asignación óptima de servicios de recursos en el actual modelo de fabricación abierto y orientado a los servicios, la composición de servicios de recursos multiusuario (RSC) se modela como un problema multiobjetivo combinacional y restringido. El modelo tiene en cuenta las propiedades subjetivas y objetivas de la calidad del servicio (QoS) como representantes para evaluar una solución. Las técnicas de agregación y evaluación de las propiedades de QoS se basan en investigaciones existentes. El Algoritmo Bees básico se adapta para encontrar una solución casi óptima al modelo, ya que la versión básica sólo se propone para encontrar una solución deseada en el dominio continuo y, por tanto, no es adecuada para resolver el problema modelado en nuestro estudio. Se diseñan reglas particulares para manejar las restricciones y encontrar la optimalidad de Pareto. Además, el modelo establecido introduce un conjunto de servicios de confianza a cada usuario para que el algoritmo pueda empezar buscando en el vecino de cadenas de servicios más fiables (conocidas como semillas) que las generadas aleatoriamente. Las ventajas de estas técnicas se validan mediante experimentos en términos de tasa de éxito, velocidad de búsqueda, capacidad de evitar el ingenio, etc. Los resultados demuestran la eficacia del método propuesto para tratar los problemas de RSC multiusuario.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:problema multiobjetivo restringido, calidad de los servicios, condiciones de éxito, asignación de servicios de recursos, problema rsc multiusuario, composición de servicios de recursos, soluciones casi óptimas, algoritmo básico de la abeja, modelo de fabricación orientado, cadena de servicios fiable
• Keywords:constrained multiobjective problem, quality of services, terms of success, resources services allocation, multiuser rsc problem, resources services composition, near optimal solutions, basic bee algorithm, oriented manufacturing model, reliable services chain