مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران 16823745 17 3 2019 11 17 Quality of Service Aware Service Composition Method Using Biogeography-Based Optimization (BBO) Algorithm ترکیب سرویس ابری آگاه از کیفیت سرویس با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی 190 198 fa سولماز سلیقه بهمن آراسته 2018 9 10 Fast development in the utilization of cloud computing leads to publishing more cloud services on the cloud environment. The single and simple services cannot satisfy the users’ real-world complex requirements. To create a complex service, it is necessary to select and compose a set of simple services. Therefore, it is essential to embed a service composition system in cloud computing environment. Service composition is one of the important NP-hard problems in the service-oriented computings. In this paper, a biogeography-based optimization algorithm is used to create the optimal composite-services. The proposed method was simulated and executed on five different scenarios with different number of tasks and candidate services. The throughput of the proposed method, genetic algorithm and particle swarm optimization algorithm are respectively 0.9997, 0.9975 and 0.9994; furthermore, the reliability of these methods are respectively 0.9993, 0.9980 and 0.9982. The results of simulations indicate that the proposed method outperforms the previous methods in the same conditions in terms of throughput, successability, reliability, response time, and stability. توسعه سریع کاربردهای رایانش ابری منجر به انتشار سرویس‌های ابری زیادی در محیط ابر شده است. سرویس‌های ساده موجود در محیط ابر قادر به پاسخ‌گویی به درخواست‌های پیچیده و مختلف موجود در دنیای واقعی نخواهند بود. لذا برای ایجاد سرویس مرکب مورد نیاز می‌بایست سرویس‌های مختلف انتخاب و ترکیب شوند. ترکیب سرویس‌های ابری آگاه از کیفیت سرویس یکی از چالش‌های مهم در محاسبات سرویس‌گرا است. از آنجایی که تعداد سرویس‌های ساده ارائه‌شده خیلی زیاد است، بنابراین مسأله انتخاب و ترکیب سرویس‌ها یک مسأله Np-Hard است. در این تحقیق برای حل این مشکل الگوریتم بهینه‌سازی جغرافیای زیستی مورد استفاده قرار گرفته است. برای ارزیابی روش پیشنهادی آزمایش‌های متعددی در 5 سناریوی مختلف با تعداد وظایف و تعداد سرویس‌های مختلف در محیط Matlab انجام شده است. سرعت همگرایی روش پیشنهادی در ایجاد سرویس مرکب مورد نیاز بیشتر از سرعت همگرایی الگوریتم‌های ژنتیک و ازدحام ذرات است. همچنین کیفیت سرویس‌های مرکب ایجادشده به عنوان معیار ارزیابی دیگر مورد توجه می‌باشد. میزان گذردهی و نرخ موفقیت روش پیشنهادی به ترتیب برابر 999/0 و 998/0 می‌باشد. همچنین متوسط انحراف معیار در 30 اجرای روش پیشنهادی کمتر از 021/0 است. تمامی این مقادیر نشان‌دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به روش‌های مبتنی بر ژنتیک و ذرات می‌باشد. http://ijece.org/ar/Article/Download/28709