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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：郭潇, 李春山, 张宇跃, 初佃辉
单位：哈尔滨工业大学（威海） 计算机科学与技术学院，山东 威海 264209
关键词：服务集成,强化学习,异步优势演员评论家算法,多目标优化,自适应权重
基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1402500);国家自然科学基金资助项目(61902090);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020KF019)
当前服务互联网（IoS）中的服务资源呈现精细化、专业化的趋势，功能单一的服务无法满足用户复杂多变的需求，服务集成调度方法已经成为服务计算领域的热点。现有的服务集成调度方法大都只考虑用户需求的满足，未考虑IoS生态系统的可持续性。针对上述问题，提出一种基于自适应多目标强化学习的服务集成方法，该方法在异步优势演员评论家（A3C）算法的框架下引入多目标优化策略，从而在满足用户需求的同时保证IoS生态系统的健康发展。所提方法可以根据遗憾值对多目标值集成权重进行动态调整，改善多目标强化学习中子目标值不平衡的现象。在真实大规模服务环境下进行了服务集成验证，实验结果表明所提方法相对于传统机器学习方法在大规模服务环境下求解速度更快；相较于权重固定的强化学习（RL），各目标的求解质量更均衡。
来源：2022年第11期
《计算机应用》期刊编辑部
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