面向不確定需求租戶集的云服務智能匹配模型
本文選題:不確定需求 + 多租戶集; 參考:《數(shù)學的實踐與認識》2014年04期
【摘要】:為了解決云計算環(huán)境下由海量租戶集和資源集間的不確定性因素引起的高質(zhì)量云服務獲取困難的問題,提出了一種描述動態(tài)異構(gòu)租戶集不確定性需求的方法.在此基礎上,構(gòu)建屬性權(quán)重完全未知情況下的云服務智能匹配模型,排除了租戶提交權(quán)值造成的偏差.神經(jīng)網(wǎng)絡以屬性區(qū)間計算的相離度作為輸入,服務滿意度為輸出來動態(tài)模擬租戶集的不確定需求,運用螢火蟲算法求解模型獲取最優(yōu)服務組合.最后,實例驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡的可靠性以及算法的有效性.實驗結(jié)果表明,模型能有效獲取高質(zhì)量的云服務組合,優(yōu)于傳統(tǒng)的匹配方法.
[Abstract]:In order to solve the problem of the difficulty of obtaining high quality cloud services caused by the uncertain factors between mass tenants and resource sets in the cloud computing environment, a method is proposed to describe the uncertainty of dynamic heterogeneous tenant set. On this basis, a cloud service intelligent matching model is built under the condition of completely unknown attribute weight, which is excluded. The tenant submits the deviation caused by the weight value. The neural network uses the phase deviation of the attribute interval as the input, the service satisfaction is the uncertain demand for the dynamic simulation of the tenant set, and uses the firefly algorithm to obtain the optimal service combination. Finally, the reliability of the neural network and the effectiveness of the algorithm are verified by an example. The results show that the model can effectively acquire high quality cloud service composition, which is superior to the traditional matching method.
【作者單位】: 南京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院;南京中醫(yī)藥大學經(jīng)貿(mào)與管理學院;
【基金】:教育部人文社科青年基金(13YJC630116) 國家博士后基金(2013M531259) 江蘇省博士后基金(1202103C) 南京市鼓樓區(qū)科技計劃項目(2013018)
【分類號】:F49;F224
【參考文獻】
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【共引文獻】
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,本文編號:2044312
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