最优化理论与方法论文(DOC)(新)
最优化理论与方法
课程报告题目最优化理论与方法学生姓名学号院系专业二Ｏ一二年十一月十日最优化理论与方法综述最优化方法是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种管理问题及其生产经营活动。
最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。
实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。
这就是我理解的整个课程的流程。
在这整个学习的过程当中，当然也会遇到很多的问题，不论是从理论上的还是从实际将算法编写出程序来解决一些问题。
下面给出学习该课程的必要性及结合老师讲解以及在作业过程中遇到的问题来阐述自己对该课程的理解。
20世纪40年代以来，由于生产和科学研究突飞猛进地发展，特别是电子计算机日益广泛应用，使最优化问题的研究不仅成为一种迫切需要，而且有了求解的有力工具。
因此最优化理论和算法迅速发展起来，形成一个新的学科。
至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网络流等许多分文。
最优化理论与算法包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、参数线性规划、运输问题、线性规划路径跟踪法、信赖域方法、二次规划路径跟踪法、整数规划和动态规划等内容。
最优化理论所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。
这类问题普遍存在。
例如，工程设计中怎样选择设计参数，使得设计方案满足设计要求，又能降低成本；资源分配中，怎样分配有限资源，使得分配方案既能满足各方面的基本要求，又能获得好的经济效益；生产评价安排中，选择怎样的计划方案才能提高产值和利润；原料配比问题中，怎样确定各种成分的比例，才能提高质量，降低成本；城建规划中，怎样安排基本单位的合理布局，才能方便群众，有利于城市各行各业的发展；农田规划中，怎样安排各种农作物的合理布局，才能保持高产稳产，发挥地区优势；军事指挥中，怎样确定最佳作战方案，才能有效地消灭敌人，保存自己，有利于战争的全局；在人类活动的各个领域中，诸如此类，不胜枚举。
最优化理论与方法
最优化理论与方法综述李超雄最优化方法是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种管理问题及其生产经营活动。
最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。
实践表明，随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展，最优化方法已成为管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法，被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域，发挥着越来越重要的作用。
这就是我理解的整个课程的流程。
在这整个学习的过程当中，当然也会遇到很多的问题，不论是从理论上的还是从实际将算法编写出程序来解决一些问题。
下面给出学习该课程的必要性及结合老师讲解以及在作业过程中遇到的问题来阐述自己对该课程的理解。
20世纪40年代以来，由于生产和科学研究突飞猛进地发展，特别是电子计算机日益广泛应用，使最优化问题的研究不仅成为一种迫切需要，而且有了求解的有力工具。
因此最优化理论和算法迅速发展起来，形成一个新的学科。
至今已出现线性规划、整数规划、非线性规划、几何规划、动态规划、随机规划、网络流等许多分文。
最优化理论与算法包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划K-T条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、参数线性规划、运输问题、线性规划路径跟踪法、信赖域方法、二次规划路径跟踪法、整数规划和动态规划等内容。
最优化理论所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。
这类问题普遍存在。
例如，工程设计中怎样选择设计参数，使得设计方案满足设计要求，又能降低成本；资源分配中，怎样分配有限资源，使得分配方案既能满足各方面的基本要求，又能获得好的经济效益；生产评价安排中，选择怎样的计划方案才能提高产值和利润；原料配比问题中，怎样确定各种成分的比例，才能提高质量，降低成本；城建规划中，怎样安排基本单位的合理布局，才能方便群众，有利于城市各行各业的发展；农田规划中，怎样安排各种农作物的合理布局，才能保持高产稳产，发挥地区优势；军事指挥中，怎样确定最佳作战方案，才能有效地消灭敌人，保存自己，有利于战争的全局；在人类活动的各个领域中，诸如此类，不胜枚举。
最优化基础理论与方法
目录1．最优化的概念与分类 (2)2. 最优化问题的求解方法 (3)2.1线性规划求解 (3)2.1.1线性规划模型 (3)2.1.2线性规划求解方法 (3)2.1.3 线性规划算法未来研究方向 (3)2.2非线性规划求解 (4)2.2.1一维搜索 (4)2.2.2无约束法 (4)2.2.3约束法 (4)2.2.4凸规划 (5)2.2.5二次规划 (5)2.2.6非线性规划算法未来研究方向 (5)2.3组合规划求解方法 (5)2.3.1 整数规划 (5)2.3.2 网络流规划 (7)2.4多目标规划求解方法 (7)2.4.1 基于一个单目标问题的方法 (7)2.4.2 基于多个单目标问题的方法 (8)2.4.3多目标规划未来的研究方向 (8)2.5动态规划算法 (8)2.5.1 逆推解法 (8)2.5.2 顺推解法 (9)2.5.3 动态规划算法的优点及研究方向 (9)2.6 全局优化算法 (9)2.6.1 外逼近与割平面算法 (9)2.6.2 凹性割方法 (9)2.6.3 分支定界法 (9)2.6.4 全局优化的研究方向 (9)2.7随机规划 (9)2.7.1 期望值算法 (10)2.7.2 机会约束算法 (10)2.7.3 相关机会规划算法 (10)2.7.4 智能优化 (10)2.8 最优化软件介绍 (11)3 最优化算法在电力系统中的应用及发展趋势 (12)3.1 电力系统的安全经济调度问题 (12)3.1.1电力系统的安全经济调度问题的介绍 (12)3.1.2电力系统的安全经济调度问题优化算法的发展趋势 (12)2. 最优化问题的求解方法 最优化方法是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种优化问题的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。
最优化理论与方法电子科技大学
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例3 将例1的目标函数改为 f(x)= -3x1 -2x2 ,而约束条件
不变, 即求
f(x)= -3x1 - 2x2
解 可行集如图:
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(2) 转变“≤”约束为等式约束 引入 xn+p ≥0 , 使
称变量 xn+p为松驰变量. (3) 转变“≥”约束为等式约束
引入 xn+q ≥0 , 使
称变量 xn+q为剩余变量.
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(4) 消除自由变量
标准形式要求 xi ≥0, 模型中如果出现 xi 可任取值, 则称 xi 为自由变量, 此时可作如下处理:
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再绘出目标函数的等值线.当目标函数值为z0时, 其等值线为 –x1 - 2x2 = z0
这是一条直线, 当 z0 取不同值时, 可得到其他等值线. 因具有相同的斜率, 所以等值线是彼此平行的直线. 例如, 当z0=0时, 得一通过坐标原点的等值线
–x1 - 2x2 = 0
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二． 最优化问题的数学模型与分类
1. 根据问题不同特点分类
( 1 ) 无约束极小化问题 求 x =(x1，x2，…，xn)T 使函数 f(x) 达到最小, 记为
mxiRnn f (x) 或 min f (x) （2）约束极小化问题
记为
min f (x)
s.t. g i (x) 0, i = 1,2, …, m hj(x) = 0, j = 1, 2, …, n
最优化原理与方法
1.2 经典极值问题
在微积分中函数的极值问题就是最简单的最优化问题。 例 1 ：对边长为 a 的正方形铁板，在四个角处剪去相等的正方形以制成方形无盖水
槽，问如何剪法使水槽的容积最大？ 解： x
f ( x) (a 2 * x) 2 * x f ( x) 2 * (a 2 * x) * (2) * x (a 2 * x) 2 (a 2 * x)(a(6 * x) 0
2h 4r 2rh 0 2r r 2 0 r 2 h 4 3 0
2 3
解得： r 3
, h 23
2 3
此时圆柱体的表面积是 6 2 3 3
2
以上都是微积分中典型的求极值问题。二次大战前，人们把优化狭隘地理解为，取 导数求极值，但是有些函数难以求导，或根本不可能求导，但又明显地具有极大值或极 小值，所以这种古典的极值理论或古典微分法就无能为力了。二次大战时，由于军事业 的需要，产生了运筹学，从而产生了解决多变量大型问题的新的最优化理论和方法，我 们把它称为近代最优化理论与方法，与此相对，我们把古典的极值理论或古典微分法就 称为经典最优化理论与方法。 二者之间的差别在于： 函数是否可微 变量个数的多少 带不带约束方程，特别是带不带不等式约束方程。 最优化是一门崭新的学科，有关的理论和方法还很不完善，有许多问题有待解决， 目前正处于迅速发展之中。
或 r 2h
4 3
h
0
这是一个具有约束条件的二个变量(r,H)的非线性最优化问题。 该问题可用拉格朗日乘子法求解。 首先构造 Lagrange 函数
L(r, h, ) 2rh 2r 2 (r 2 h 4 3)
分别对 r,h,λ求偏导数，并令其等于零。
最优化理论与方法袁亚湘
最优化理论与方法袁亚湘
袁亚湘（Nai-Yue YUEN，1922-1991）是中国著名数学家，他的研究领域包括最优化理论与方法。
最优化理论与方法是数学中的一个重要分支，研究如何在给定条件下找到能达到最优目标的最优解。
袁亚湘在这一领域做出了重要贡献，其研究成果被广泛应用于工程、经济学、管理学等领域。
袁亚湘的主要研究方向包括线性规划、非线性规划、多目标规划等。
线性规划是最基础也是最常见的最优化问题，研究如何在线性约束条件下找到能使目标函数达到最大（或最小）的解。
非线性规划则研究在非线性约束条件下如何找到最优解。
多目标规划考虑多个目标函数的最优化问题，研究如何在这种情况下找到一个平衡的最优解。
袁亚湘在这些问题的理论研究和方法设计方面都有重要的贡献。
袁亚湘提出了许多有效的最优化算法，包括被广泛应用的单纯形法、梯度法、对偶法等。
这些算法在解决最优化问题时具有高效性和可行性，并且在实际应用中得到了广泛的验证和应用。
袁亚湘的研究成果对于优化问题的求解以及相关领域中的决策和问题解决都有重要的指导意义。
总之，袁亚湘在最优化理论与方法领域做出了杰出的贡献，他的研究成果为该领域的发展和应用提供了重要的理论基础和实用方法。
袁亚湘的工作对于提高决策效率、优化资源配置以及解决实际问题都具有重要的意义。
最优化理论与方法
最优化理论与方法最优化是一门跨学科的数学领域，它有助于解决许多与决策有关的问题，它有着广泛的应用，主要用于满足个人和组织的目标。
最优化理论包括最优化模型，最优算法和最优化方法。
最优化模型是一种数学模型，它可以表示一种决策问题。
这些模型通常包含相关变量、目标函数、约束条件和其他等价约束条件。
最优化模型有助于求解某些有效决策，可以用来实现各种目标，例如最小化成本、最大化收益、最小化时间等。
最优化算法是一种算法，可以用来解决最优化问题。
常见的最优化算法包括梯度下降法、迭代尺度法、贪心法、遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法通常被用于寻找最佳解决方案，并可以用来优化模型的性能。
最优化方法是最优化中的一种综合应用技术，它主要包括数值法、不确定规划、多目标规划和程序优化等。
该方法旨在优化系统性能，实现最优化目标，并解决复杂的决策问题。
数值法是一种常见的最优化方法，它通过试验得出最优值，以满足目标函数和约束条件。
不确定规划是通过探索不确定性情况下的最优决策，以实现最优目标。
多目标规划通过同时考虑多个优化目标的权衡，实现最优化。
程序优化是根据某种程序的特点，通过改进程序结构和增加有效的计算，实现系统性能的提高。
最优化理论与方法也有助于解决其他复杂的数学问题，例如多元函数求根、函数近似、非线性规划等。
这些理论和方法可以用于确定近似最优解，求解非线性方程组，求解最优化问题和实现系统性能优化等。
总之，最优化理论与方法是一门重要的跨学科学科，对解决决策问题、复杂的数学问题和实现系统优化都有重要的作用。
通过最优化理论与方法，可以优化决策过程，满足个人和组织的目标，从而提高绩效和效率。
最优化理论与方法
最优化理论与方法最优化（Optimization）是经济学、工程学和数学的重要研究课题，也是一门系统性研究和分析决策问题的学科。
它将现实世界中的一般问题转化为一个函数最大化或最小化的数学模型，然后寻找解决问题的最优解。
最优化理论是最优化领域的主要理论基础，它是研究最优的解的学习、分析和解决方案的基础。
最优化理论的主要内容包括最优化模型、解的性质、计算方法等。
最优化理论可以用来分析和解决线性规划、非线性规划等广泛的最优化问题。
最优化方法是将一般最优化问题转换为数学形式，并对其进行求解的方法。
基于给定的最优化模型，最优化方法可以求得最优解，解决决策问题，或者有效地构建更多的结论。
最优化方法的主要内容包括简单随机搜索、梯度方法、随机模拟退火法、免疫优化算法、遗传算法等。
在实际的应用中，最优化理论和方法有着重要的实际意义。
如果没有最优化理论和方法，就不可能在现实世界中做出合理的、有效的决策。
最优化理论和方法是现代信息技术应用的基础，在现代社会中已经成为一门独立的学科，广泛应用于工业制造、决策管理、金融投资领域中，为各类技术问题的求解提供了重要的支持和帮助。
一般来说，最优化理论和方法的基本步骤包括：（1）定义最优化问题的目标函数；（2）给出相应的约束条件；（3）构建最优化模型；（4）使用最优化方法求解模型，获得最优解；（5）评估最优解；（6）根据评估结果检验解的可靠性；（7）根据最优解给出解决方案，满足实际需求。
当前，最优化理论的研究水平越来越高，并且广泛应用于工业制造、决策管理、金融投资等领域，为各类技术问题的求解和解决提供了重要的支持和帮助。
其中，组合优化、离散优化、决策树、支持向量机等新兴技术在最优化理论和方法中发挥着重要作用。
随着计算机技术的发展，算法求解和模型优化技术也有了新的进展，为最优化理论和方法的发展提供了更多的可能性。
总之，最优化理论和方法是现代信息技术应用的基础，是实现最优决策的基石，也是现代社会中重要的、有效的解决问题的方法和工具。
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优化理论与方法全局及个性化web服务组合可信度的动态规划评估方法摘要：随着Internet的快速发展,web服务作为一种软件构造形式其应用越来越广泛。
单个web服务无法满足日益复杂的用户需求,web服务组合有效地解决了这个问题。
然而,随着功能相似的web服务实例的不断出现,如何选择可信的web服务组合成为了人们关注的热点。
服务选择依赖于web服务组合的评估结果,因此,本文主要从web服务组合着手,对其可信性进行研究,提供一种可信web服务组合评估方法。
：针对web服务组合的全局及个性化问题,提出了基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。
从全局角度动态地调整评估模型;同时引入用户业务关注度来描述原子web服务对服务组合可信性的影响程度;结合前文的度量及评估方法,构建一个全局的个性化服务组合可信评估模型;并分析了模型的相关应用,给出了改进的动态规划模型。
关键字：web服务组合可信评价；全局个性化；动态规划；0.引言随着软件系统规模的日趋复杂，运行环境的不断开放，软件的可信性要求日益增加，可信软件成为了研究的热点。
据《中国互联网发展状况统计报告》统计显示，截至2014年12月底，我国网民数量突破8亿，全年新增网民5580万。
互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38。
3%。
因此，随着Internet 的广泛应用和网络技术的快速发展，面向服务的软件体系结构（SOA）作为一种新型的网络化软件应用模式已经被工业界和学术界广为接受。
同时，网民对互联网电子商务类应用稳步发展，网络购物、网上支付、网上银行和在线旅游预订等应用的用户规模全面增长。
因而，对web服务的可信性要求更高。
单个web服务的功能有限，往往难以满足复杂的业务需求，只有通过对已有web服务进行组合，才能真正发挥其潜力。
在现有的web服务基础上，通过服务组装或者Mashup方式生成新web服务作为一种新型的软件构造方式，已成为近年的研究热点之一。
web服务组合并不是多个原子web服务的简单累加，各原子web服务之间有着较强的联系。
因此对web服务组合的可信需求更高。
目前大量的研究工作着重于如何实现原子web服务间的有效组合，对服务组合的可信评估研究较少。
如今，随着web服务资源快速发展，出现了大量功能相同或相似的web服务，对web服务组合而言，选择可信的web服务变得越来越难。
在大量的功能相似的原子web服务中，如何选出一组可信的web服务组合，成为了人们关注的热点问题。
本文将从web服务组合着手，对其可信性进行研究，旨在提供一种可信web服务组合评估方法，为web服务组合的选择提供依据。
web服务组合的可信度主要包括以下三个部分：1）基于领域本体的web服务可信度量模型。
2）基于偏好推荐的原子web服务可信评估方法。
3）基于全局的个性化web服务组合可信评估方法。
研究思路：本文主要研究基于全局的个性化web服务组合的可信评估方法，其研究思路可以大致如下：基于领域本体的web服务可信度和基于偏好推荐的原子web 服务可信评估方法。
针对web服务组合的四种基本组合结构模式，主要研究如何从全局角度动态地调整评估模型；同时引入用户业务关注度来表达原子web 服务对服务组合可信性的影响程度（从用户角度）；应用动态规划的方法构建一个全局的个性化web服务组合可信评估模型，最后给出一个代表性的数值算例。
文章结构布局：1节将主要介绍几种不同的服务组合模式，并对进行分析，引入基于全局的问题，并给出一种解决方法；2节将主要介绍如何构建一个全局的个性化服务组合评估模型，并根据用户的业务关注度，获得各原子web服务对服务组合的可信性影响权重，进而获得可信评估值。
3节将主要介绍如何应用此模型，并给出了一个最优服务组合选择方法（动态规划模型）。
1.基于组合全局的调整策略基于全局的评估策略，是指从全局角度计算服务组合的可信评估值。
目前已有的全局评估模型，基本都是采用原子服务属性值汇总，再加权评估的方式，没有考虑到组合服务的业务逻辑关系（服务组合模式）。
在本节的全局策略中，将充分考虑服务组合方式对服务组合可信性的影响，为可信web服务组合评估提供一种更可信的全局策略。
首先，介绍基本的服务组合模式；接着，分析不同模式的影响；最后，给出考虑全局的调整方法。
服务组合流程可以被定义为一组相互关系的任务（或业务），这些任务具有各种不同的功能，并通过原子服务完成。
在常见的服务组合应用中，原子web服务通过一定的组合模式构成服务组合。
研究者提供了多种原子web服务组合模式，提WS4BPEL支持多种组合模式。
但实质上都可以分解为顺序模式、分支模式、并行模式和循环模式的有限递归嵌套，因此本文仅讨论这4中模式。
1）顺序模式相当于程序结构中的顺序结构，服务组合中的服务根据业务被分解为多个阶段。
每个服务按顺序依次完成其业务功能。
2）分支结构相当于程序结构中的分支结构，多个分支中根据一定的判断条件选择一条分支执行。
在计算该模式下的属性值时，由于无法判断具体运行那条，一般采用统计方式估算，即根据可能执行的概率计算平均值。
3）并行模式相当于程序结构中的并行结构，多条分支同时进行。
一般用于为下一阶段的业务准备多个初始条件。
这些任务之间相互独立，全部完成后，才能进入下一阶段。
4）循环模式相当于程序结构中的循环结构，一条路径被重复循环地执行次。
可以看作顺序模式的一个复合结构，即把这条路径展开Z次执行。
在进行可信评估时，需要考虑执行的次数。
由上面四种结构组合出来的服务组合网络有多种形式，如何从中识别出关键的路线成了研究的关键步骤；关键路径：服务组合业务流程中执行时间最长的那一条路径。
关键路径上的业务称为关键任务，其他任务称为非关键任务。
其中关键路径的识别问题类似求解最短路径问题（目标函数转化为最大），可采用E.W. Dijkstra提出的T、P标号算法或L.R.Ford提出的Ford算法。
2．基于全局的个性化web服务组合可信评估模型2.1构建评价模型步骤目前大部分关于服务组合评估的研究中，基本都是采用的全局一致化的评估模型。
即在服务组合中，每个原子服务釆用相同的评估属性项及权重，然后根据每个原子服务的属性评估值计算出服务组合全局的各属性评估值，最后结合权重得到服务组合的综合评估值。
虽然这种评估方法取得了一定的成果，但是每个原子服务的类型存在差异，其处在的领域不同，根据前面分析，显然，其评估属性及其权重是不一致的。
所以，这种全局一致化的评估模型很难得到可信的评估值本文提出全局个性化的可信评估模型在原子服务个性化的评估模型基础上合成服务组合的评估模型。
其构建步骤如下：步骤1：构建服务组合中原子web 服务的个性化评估模型：步骤1.1：识别服务组合中各原子web 服务的类型；步骤1.2：根据类型构建基于领域的评估模型（算法2。
1 WSTAM ）。
步骤2：构建好个性化的评估模型后，需根据原子web 服务在服务组合中的位置（关键路径、非关键路径），动态地调整其评估模型：步骤2.1：识别非关键任务；步骤2.2：对并行路径非关键任务上的web 服务评估模型进行调整。
2.2确定原子web 服务权重不同的用户对服务组合中不同的原子服务的关注程度是不同的。
如，在网上购物流程中，用户对选择商品、网上支付、提交评价信息这三个原子服务，更多地关注前两个原子服务的可信性，对提交评价信息这个服务的关注较少。
虑到用户对每个原子服务的关注度是定性的，采用先排序后比较相邻关注度的方法，将用户的定性关注度转化为定量的权重值。
具体步骤如下：步骤1：将服务组合中所有的原子服务组成集合…，步骤2：用户根据个人对服务组合中原子服务关注程度的高低进行降序排序，获得降序序列(1)(2)(3)()n s s s s >>>其中，可以通过不断地从剩余的原子服务中选择出最重要的一个原子服务来完成排序。
步骤3：用户设定序列(1)(2)(3)()n s s s s >>>中，相邻两个原子服务()i s 与(+1)i s 的相对关注度。
步骤4：根据用户给出的相对关注度等级，获得相对权重(1)(2)(1)[,,]n r r r - 其中()i r 是两个原子服务的绝对权重之比。
又因为：()(1)()(1)(2)()1()()()(1)i i i i i n n a a a k i i n a a a k i r r r r +++--==⨯⨯=⨯⨯=∏其中：()i 11n i a ==∑，()()()111111()()()()111(1)i n n n n n n a k i n a n a a i i i k i r a a ----=======-∑∑∑则有： 11()11()(1)n n k i k in r a --==+=∑（4.1）1()()()n i n k k i a a r -==⨯∏ （4.2） 按公式4-1和4-2计算得到用户对每个原子服务的用户关注度权重，即每个原子服务对整个服务组合可信评估重要程度权重。
121[,,],1n n i i A a a a a ===∑（4.3）计算服务组合可信评估值，需要的信息包括各原子web 服务的可信属性及属性权重值，各原子web 服务相对服务组合的权重，各属性的评估值。
在计算web 服务组合评估值时还需考虑其执行的概率i p ，和次数i l ，因此服务组合评估值的计算公式如下： 11ni i i ii n i i ii p L a D p L a D ==⨯⨯⨯⨯⨯∑=∑ （4.4）其中，i a ，i D 分别表示第i 个原子web 服务的权重和可信评估值，D 是整个服务组合的可信评估值3.动态规划在服务组合可信评价方案中的应用对web 服务进行可信评估的目的是为了在大量满足功能需求的web 服务中选择出最可信的web 服务组合。
根据web 服务组合的状态，其应用可分为两类：1）对已有的web 服务组合进行评估，选择最优的web 服务组合；2）选择最优的原子web 服务组合成可信的web 服务组合。
下面将从这两方面分析其应用。
3.1 web 服务组合的选择对多个已经组合好的web 服务组合，我们只需按其组合模式分解成多个原子web 服务，再釆用第2节中的方法，获得每个web 服务组合的可信评估值。
排序选择评估值最大的web 服务组合即可，选择出的服务组合可信性最好。
具体的操作，上文中已详述，此处不再重复。
3.2原子web 服务的最优组合根据本文提出的评估方法，原子web 服务最优组合问题，可转化为了一个动态规划问题。
即将最优组合问题转化为多阶段决策问题，随着时间的推移，在每一阶段上做出最恰当的决策，以实现web 服务组合的可信性全局最优。