基于改进NSGA-II算法的物联网服务组合优化研究

物联网服务组合是促进物联网发展和实现资源增值的一项关键技术。对于单个的物联网服务，其功能有限，若将若干物联网服务进行组合得到功能更加强大的复合服务，则可以提升复合服务的性能。以往的物联网服务组合模型研究多关注时间、成本、质量等等，较少考虑国家的能源消耗要求和物联网平台的用户体验问题以及物联网平台的安全性。原始NSGA-II算法在种群迭代过程中容易出现提前收敛或局部收敛问题。考虑上述情况，本文提出一种新的评价模型，并改进NSGA-II算法，并用改进后的算法求解该模型。最后通过一个物联网服务组合的算例，表明改进的NSGA-II算法求解的帕累托面更加平滑，算法运行时间减少6.216%，证明了模型的有效性，以及改进算法的先进性。

物联网服务组合是指将多种不同类型的物联网服务以及相关资源和功能进行整合和集成，以满足用户需求并创造更高级别的价值[1]。这种组合可以包括传感器数据采集、数据分析与挖掘、远程控制、实时监测、自动化决策等多个层面的服务，以实现更复杂、更智能的应用场景[2]。

物联网服务组合的关键要素包括： 1) 服务集成：将不同领域、不同类型的物联网服务整合在一起，使它们能够协同工作，实现更全面的功能[3]。

2) 自动化：通过自动化技术，使不同的物联网服务能够在特定条件下自动触发、执行或协同工作， 从而提高效率和响应速度。

3) 数据交互与共享：不同物联网服务之间需要进行数据的交互和共享，以便实现更准确的分析和决策。

4) 智能决策：基于整合的物联网数据，系统可以进行智能决策，自动调整参数或执行特定任务，以实现更优化的结果[4]。

5) 安全性与隐私保护：在物联网服务组合过程中，需要考虑数据安全性和用户隐私保护，防止潜在的安全威胁和风险。

6) 可伸缩性：物联网服务组合需要具备可扩展性，以便在需要时添加新的服务或资源，以适应不断变化的需求。

目前，对于物联网服务组合优化问题，已经具有阶段性的成果。Asghari, Rahmani 提出了一种隐私感知的服务组合技术。采用混合进化算法和物联网概念模型优化服务组合过程中的各种安全性(QoS)参数[5]。Sefati 和Navimipour 提出了一种面向物联网服务组合的安全性(QoS)优化方法。他们结合蚁群优化(ACO)算法和隐马尔可夫模型来解决服务组合问题。

该方法采用基于微分算子的马尔可夫聚类， 并多次应用于网络以识别聚类。这个过程涉及增加簇内的边值，同时减少簇间的边值。对于聚类来说，这