李国庆, 鄢靖丰

（许昌学院计算机科学与技术学院,河南许昌 461000）

0 引言

随着网络技术的飞速发展,人们越来越习惯于借助网络媒介工作和学习。不同用户使用浏览器访问的数据大都有用户自己的偏好。用户长时间使用浏览器,会在Web服务器中积累大量的用户访问数据,通过对这些数据进行采集和分析,就可以获得用户的浏览兴趣和浏览习惯,从而获得用户上网的真实意图。将免疫协同进化机制应用于Web服务的自动发现与合成是一种新的方法,由Agent来完成用户的要求。

虽然Web服务的发现与合成已经很成功的使用了Agent[1],但在Web服务的管理过程中,如何向用户提供主动的服务,以及数量众多的Agent的产生、通信、消亡如何管理还没有成熟的方法。这将是今后互联网发展的主要瓶颈。对于今后Web的服务动态管理的发展趋势,HaiZhuge[2]总结了主要特征:自动合成策略;服务访问的分布性、自扩展性;服务变化自适应以及对服务合成自调整性等。遗传进化与人工免疫协同进化都是模拟生物进化的算法,但是基于免疫协同的进化机制更加适合处理那些复杂的动态环境优化问题。虽然遗传进化算法可以使种群较快速收敛并获得解,但也会失去种群的多样性,人工免疫协同进化机制则在多样性维持能力方面取得了较好的效果。Gasper等最先尝试将人工免疫系统（SAIS）用于动态优化[3],人工免疫算法设置了两种自适应变化的抗体适应度评价策略,实验结果表明人工免疫算法在鲁棒性与收敛速度方面比遗传算法要好。……