高效、准确地为用户选择满足其需求的软件服务一直是近年来的研究热点。服务质量(Quality of Service,QoS)是衡量软件服务性能的关键指标之一,考虑到同一服务在不同网络环境下QoS值的动态性,提出一种面向用户需求的动态QoS服务选择方法...高效、准确地为用户选择满足其需求的软件服务一直是近年来的研究热点。服务质量(Quality of Service,QoS)是衡量软件服务性能的关键指标之一,考虑到同一服务在不同网络环境下QoS值的动态性,提出一种面向用户需求的动态QoS服务选择方法,简称URDQ方法。URDQ方法采用区间数的形式记录动态环境下候选服务的属性值范围,并基于用户需求对候选服务进行初步过滤;通过区间数模型对候选服务属性区间和用户需求区间进行相对优势度计算,将属性区间数转化为易于计算的实数;使用Skyline方法对候选服务集进行过滤,减小搜索空间;根据熵权法得到的客观权重并结合用户给定的主观权重,使用TOPSIS方法对Skyline服务集进行排序。仿真实验和对比实验验证了URDQ方法在动态网络环境下的可行性和有效性。展开更多
当前云服务平台中存在大量功能相似、性能不同的服务,为有效地从中评估、选择各个服务,提出一种新的基于逆变异系数的服务价值评估方法,称为Inv-CV(Inverse Coefficient of Variation)。采用以Pareto支配为基础的快速非支配排序算法确定...当前云服务平台中存在大量功能相似、性能不同的服务,为有效地从中评估、选择各个服务,提出一种新的基于逆变异系数的服务价值评估方法,称为Inv-CV(Inverse Coefficient of Variation)。采用以Pareto支配为基础的快速非支配排序算法确定Pareto集,然后根据Pareto集计算各评价指标的变异系数,并得到权重值。与传统的基于CV的方法不同,在Inv-CV方法中,一个指标的变异系数越小,对应的权重越大,反之亦然。最后,使用加权综合法对所有服务进行价值评估。实验结果验证了Inv-CV方法的可行性和准确性。展开更多
文摘高效、准确地为用户选择满足其需求的软件服务一直是近年来的研究热点。服务质量(Quality of Service,QoS)是衡量软件服务性能的关键指标之一,考虑到同一服务在不同网络环境下QoS值的动态性,提出一种面向用户需求的动态QoS服务选择方法,简称URDQ方法。URDQ方法采用区间数的形式记录动态环境下候选服务的属性值范围,并基于用户需求对候选服务进行初步过滤;通过区间数模型对候选服务属性区间和用户需求区间进行相对优势度计算,将属性区间数转化为易于计算的实数;使用Skyline方法对候选服务集进行过滤,减小搜索空间;根据熵权法得到的客观权重并结合用户给定的主观权重,使用TOPSIS方法对Skyline服务集进行排序。仿真实验和对比实验验证了URDQ方法在动态网络环境下的可行性和有效性。
文摘当前云服务平台中存在大量功能相似、性能不同的服务,为有效地从中评估、选择各个服务,提出一种新的基于逆变异系数的服务价值评估方法,称为Inv-CV(Inverse Coefficient of Variation)。采用以Pareto支配为基础的快速非支配排序算法确定Pareto集,然后根据Pareto集计算各评价指标的变异系数,并得到权重值。与传统的基于CV的方法不同,在Inv-CV方法中,一个指标的变异系数越小,对应的权重越大,反之亦然。最后,使用加权综合法对所有服务进行价值评估。实验结果验证了Inv-CV方法的可行性和准确性。
