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服務級別協議（SLA）等級感知的服務選擇是NP難題。針對服務選擇中維度與粒度方面的問題，提出結合語義與事務屬性的服務質量（ QoS）感知的服務優化選擇模型。該模型從語義鏈接匹配度、QoS與事務三個維度對服務進行優化選擇，并設計了支持多粒度的編碼策略。針對服務選擇中時間復雜度高的問題，提出了克隆選擇與遺傳算法相結合的混合優化算法。該算法首先采用動態適應度函數，逐代淘汰不滿足約束的個體；其次給出了事務屬性的優先級，并根據優先級設計了知識啟發式的交叉與變異算子，以保證個體滿足事務屬性要求；最后在遺傳算法中對優秀個體進行克隆選擇，以增強對最優解的搜索能力。仿真實驗中，該算法在服務選擇的精確度和成功率方面均優于遺傳算法；在時間花費上稍高于遺傳算法但遠低于窮舉法。實驗結果表明，所提算法能在較少時間花費的基礎上保證服務選擇的質量。
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