基于Memetic NSGA-II算法的多目标物联网服务组合与复制机制，结合瓶颈驱动的局部搜索技术

《Future Generation Computer Systems》：Multi-objective IoT Service Composition with replication using memetic NSGA-II with bottleneck-driven local search

物联网服务多目标组合优化及MNSGA2-BLS算法研究

　　随着物联网（IoT）技术的不断发展，其系统复杂性和多样性日益增加，导致单一服务难以满足用户日益复杂的功能需求。因此，多目标IoT服务组合问题成为研究的重点，尤其是在需要考虑多个服务质量（QoS）指标的情况下。本文提出了一种名为MNSGA2-BLS的新算法，以解决这一复杂问题。MNSGA2-BLS结合了遗传操作、基于聚类的优化和瓶颈驱动的分布估计算法（EDA），从而实现了对关键服务实例的优化。通过引入Pareto最优解的概念，该算法能够更有效地引导局部搜索过程，提高收敛速度和解决方案的质量。

在实际应用中，服务实例的选择对整体性能有着深远的影响。例如，在视频监控与目标追踪（VSOT）应用中，用户请求可以通过多个服务实例进行处理，以实现更好的负载均衡和容错能力。然而，传统的服务组合方法往往无法有效识别和优化那些对QoS造成瓶颈的关键服务实例，从而影响整体性能。为了解决这一问题，本文提出了一种瓶颈驱动的局部搜索机制，能够在服务组合过程中聚焦于最需要优化的部分，从而提升算法的效率和效果。

此外，本文还探讨了多目标服务组合问题的现有研究。许多传统方法倾向于将多目标问题转化为单目标问题，通过加权线性组合的方式处理QoS指标，但这往往需要精确确定各个指标的权重，对用户来说增加了技术难度。相比之下，多目标进化算法（MOEAs）能够同时优化多个冲突的目标，但它们在精确逼近帕累托前沿方面存在一定的局限性。为此，研究人员开发了基于学习的局部搜索方法，如MNSGA2-EDA，以提升搜索的精度和效果。然而，这些方法在使用问题特定信息（如服务流程结构和瓶颈服务）方面仍有不足，限制了其在复杂问题中的表现。

MNSGA2-BLS算法在设计上考虑了服务流程结构和瓶颈服务，从而提升了局部搜索的效率和精度。具体来说，该算法通过帕累托感知的目标选择（PaTS）来识别每个聚类中的优质解决方案，并利用瓶颈驱动的采样机制对这些方案进行优化。PaTS方法通过考虑解的支配关系和拥挤距离，能够更有效地引导局部搜索，从而提升算法的收敛速度和解的质量。在实验中，MNSGA2-BLS被用于多个基准案例，并且在多个指标上表现优于NSGA-II和现有的先进算法，包括超体积（HV）和逆世代距离（IGD）。

在算法实现方面，MNSGA2-BLS的解表示为二进制向量，每个基因表示对应服务实例是否被选中。解的大小决定了搜索空间的规模，因此需要合理的算法设计以确保搜索的效率和效果。在遗传操作中，使用了两点交叉和均匀变异方法，以产生多样化的子代解。同时，基于聚类的方法被用来提高局部搜索的精度，通过将相似的解分组，使得搜索过程更加聚焦。

在实验分析中，MNSGA2-BLS在多个实际应用案例中表现出色，包括QR码识别、智能家居、智能建筑和人脸识别等。这些案例涵盖了不同的服务类型和用户请求，使得算法能够适应多种复杂情况。实验结果显示，MNSGA2-BLS不仅在超体积指标上表现优异，而且在逆世代距离上也优于其他方法。这表明该算法在处理多目标IoT服务组合问题时，能够更有效地平衡多个QoS目标。

进一步的分析表明，MNSGA2-BLS在参数设置上表现出良好的鲁棒性。通过调整种群规模、聚类数量和采样率，算法能够在不同的问题实例中保持稳定的性能。例如，种群规模在200到300之间时，算法能够更好地平衡探索和利用。聚类数量在4到8之间时，算法能够有效提高解的多样性，同时保持良好的收敛性。采样率在0.1到0.15之间时，算法能够在保持探索能力的同时，避免过度利用某些区域。

在运行时间方面，MNSGA2-BLS的平均运行时间约为16.6分钟，与NSGA-II（18.9分钟）和MNSGA2-EDA（14.8分钟）相比，虽然不是最快的，但其在超体积指标上的表现优于其他方法。这种权衡在静态服务组合问题中是可以接受的，因为这些问题通常在部署前进行离线计算，轻微的运行时间差异不会对实际应用造成太大影响。

本文提出的MNSGA2-BLS算法在多个方面进行了创新。首先，它引入了瓶颈驱动的局部搜索机制，使得算法能够更有效地识别和优化那些对QoS造成瓶颈的关键服务实例。其次，它采用了帕累托感知的目标选择方法，通过考虑解的支配关系和拥挤距离，能够更精确地引导局部搜索过程。最后，该算法在实验结果中展现了优越的性能，不仅在多个基准案例中表现最佳，而且在实际应用中也能够有效平衡多个QoS目标。

未来的研究可以进一步探索如何将先进的概率估计模型（如深度学习）引入局部搜索过程，以进一步提升算法的性能。此外，本文主要关注了响应时间和所选服务实例数量这两个核心QoS指标，但可以扩展到包括更多QoS约束，如能耗和可靠性。这些扩展将使MNSGA2-BLS算法在更复杂的IoT环境中更具适用性，但同时也需要在新的约束条件下进行更深入的研究和验证。

综上所述，本文提出的MNSGA2-BLS算法为多目标IoT服务组合问题提供了一种高效且有效的解决方案。通过结合瓶颈驱动的局部搜索和帕累托感知的目标选择，该算法不仅提高了搜索的精度和效率，还在多个指标上表现出色。这些创新使得MNSGA2-BLS在处理复杂和大规模的IoT服务组合问题时，具有广泛的应用前景。