A genetic algorithm based technique for QoS-aware Web service composition
Web servis birleşiminde kalite optimizasyonu için evrimsel algoritma tabanlı bir teknik
- Tez No: 341123
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Günümüzde en hızlı gelişen teknolojilerden biri de Web Servisi teknolojileridir. Web servisler XML tabanlı standartlarla tanımlanması sayesinde, platform bağımlılık sorununu çözerek diğer web servisleri kullanarak yeni servisler uyarlamaya uygundur. Bu uyarlama, eski servislerin tekrar kullanılması ile kaynakların daha az tüketilmesini sağlamaktadır. Web servis alanındaki ana unsurlar servislerin nasıl bağlanacağını belirleyen birleşik servis planın tanımlanması ve oluşturulan birleşik servisin toplam servis kalitesi puanını olabildiğince arttırmaktır. Servis kalitesini belirleyen bileşenler arasında servis ücreti, çalışma zamanı, bulunabilirlik, başarılı sonuç verme, güvenilirlik ve verimlilik en popüler olanlarıdır. Optimal birleşik servis planını bulmak NP-Zor problem olması sebebi ile optimizasyon tekniklerinin kullanılması çok popülerdir. Bu tezde, birleşik web servisi oluştururken kalite servis puanını optimize etmeyi amaçlayan yeni bir geliştirilmiş genetik algoritma sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Web Service technology is one of the most rapidly developing technologies. Since Web Services are defined by several XML-based standards to overcome platform dependency, they are very eligible to integrate with each other in order to establish new services. This composition enables us to reuse existing services, which results in less cost and time consumption. Currently the main issues with Web Service Composition is to define workflow of the services and maximizing the overall Quality of Service (QoS) of the composed service. Most common elements of QoS are execution cost, execution time, availability, successful execution rate, reliability and throughput. Since the selection of the optimal execution plan that maximizes the composition's overall QoS is NP-hard problem, applying optimization techniques is very popular. In this thesis, we propose an improved Genetic Algorithm to optimize the overall QoS of the composed service.
Benzer Tezler
- Optimal exclusion zone estimation for co-existence of geostationary and non-geostationary satellite networks
Yerdurağan yörüngeli ve yerdurağan yörüngeli olmayan uydu ağlarının birlikte varlığı için uygun dışlama bölgesi tahmini
FAİK ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF AYDIN
PROF. DR. ALİ KARA
- Deep learning based resources allocation for 5G networks
Başlık çevirisi yok
ZIADOON TAREQ OBAID ALYASARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Cihazdan cihaza (D2D) haberleşmede zeki optimizasyon tekniklerini kullanarak kaynak tahsisi
Resource allocation using intelligent optimization techniques in D2D (device to device) communication
WISAM HAYDER MAHDI MAHDI
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
- Optimization of the sustainability of contingency logistics networks: Application of a hybrid heuristic & a multi-objective optimization approaches
Beklenmedik durumlar lojistik ağlarının sürdürülebilirliğinin eniyilenmesi: Bir hibrit sezgisel yöntemin ve çok amaçlı eniyileme yaklaşımının uygulanması
HAVVA ESRA DAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiToros ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET MİMAN
- İnsan gen yolaklarında ikâme modelleme ve makine öğrenmesi kullanarak varyant analizi
Variant analysis in human gene networks using surrogate modelling and machine learning
FURKAN AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA