空军工程大学学报

作者：何宜超1，孙鹏1，焦志强1，张杰勇1，王衡2

单位：1.空军工程大学信息与导航学院， 西安， 710077； 2.空装合肥第一军代室， 合肥， 230000\

关键词：作战资源服务化;服务聚类;OWL-S;K-means;遗传算法

基金：国家自然科学基金(61573017, 61703425)

针对SOA架构下指挥信息系统中作战资源服务池规模大、服务组织效率不高的特点，进行了服务组织聚类的研究。首先对作战资源进行属性分析，基于OWL-S描述规范对其进行服务化建模，形成作战资源原子级服务本体模型，实现云服务化；然后构建了作战资源服务聚类模型，并在遗传算法中将模拟退火方法和K-means方法相结合，提出了一种作战资源服务聚类方法；最后通过仿真与GS和GK算法进行了对比。实验结果表明，所提算法能够在可接受的时间内找到适应度值更高的聚类方案，且方案结果适应度值的标准差较低。该方法相比于GS与GK算法具有更好的寻优性与稳定性。

来源：2020年第4期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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