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针对认知网络高度动态性带来的服务随机失效问题，提出了一种服务迁移方法以保障认知网络的QoS.首先，采用先迁移、后优化的思想，重新生成关联服务有向无环图（directed acyclic graph，简称DAG），并在此基础上提出DAG动态重构算法，将关联服务转化为层次化DAG服务；其次，计算关键服务迁移路径，并给出可迁移服务死锁避免理论分析，将迁移服务提前迁移到当前网络空闲资源运行，以缩短服务的执行时间．仿真实验测试了3种故障注入类型下网络服务迁移方案的服务性能．实验结果显示，该方法在弹性网络负载与未知故障情况下具有较好的QoS保障效果．
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