本文關(guān)鍵詞：云計算環(huán)境下的智能決策研究綜述，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

第 1期

羅賀等:云計算環(huán)境下的智能決策研究綜述

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資源 !用戶 !環(huán)境等多方的因素,建立有效的決策資源分配機制.例如,在決策資源分配架構(gòu)方面, Fa n[ 2 I提

出了一種面向服務(wù)的云計算資源存儲架構(gòu),旨在使云計算環(huán)境下的資源得到有效的利用和管理;在決策 資源定位方面, N e l so n等人[ 3]采用虛擬機軟件使得云計算管理平臺能夠動態(tài)地將決策資源定位,靈活地 2進行部署;在實現(xiàn)技術(shù)方面, C a ro n等人[ 4J 2提出了一種利用網(wǎng)格中間件來滿足云計算資源需求的方法,并在EU C A LY PTU S開源平臺上進行了實驗驗證; B r a n d r等人[ 5] 2研究了運用O V IS工具來對云計算環(huán)境下資源 的檢測 !分析和分配等問題 .

與此同時,由于云計算環(huán)境下的各類決策資源均以服務(wù)的形式存在和管理,決策資源的定價機制也是其中一個關(guān)鍵的問題.在決策資源的管理過程中,以市場競爭為基礎(chǔ),引入經(jīng)濟學理

論 !博弈理論等方法,也是該領(lǐng)域一個重要的分支,對于云計算環(huán)境下的決策資源管理也同樣具有重要的指導意義.例如, C he n等人[ 6> 2提出了一種云計算環(huán)境下的基于市場模型的資源分配機制和定價機制,通過A gen i建模來協(xié)商資源提供商與請求者以實現(xiàn)資源的合理分配的目標; A b ra m so n等人[ 7] 2設(shè)計了一種可以調(diào)度具有不同Q o s保障且分布在世界各地的決策資源的管理系統(tǒng),該系統(tǒng)可以根據(jù)經(jīng)濟調(diào)度原則和用戶定義的Q o S需求實現(xiàn)包括資 源發(fā)現(xiàn) !資源交易和資源調(diào)度在內(nèi)的多種操作 .

可見,虛擬化技術(shù)使得云計算環(huán)境下的決策資源管理在決策資源組織 !分配 !管理模式以及管理策略等方面與現(xiàn)有分布式環(huán)境下的決策資源管理都有著顯著的不同,云計算環(huán)境下決策資源的全生命周期管理仍然是一個非常復雜的過程性問題.對于云計算環(huán)境下的虛擬決策資源,提高資源的管理水平和服務(wù)效率是保證云計算環(huán)境下智能決策的一個重要前提.

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云計算環(huán)境下的決策問題協(xié)同求解 在決策問題建模與求解方面,相對于其它環(huán)境下的決策問題,云環(huán)境下的決策問題從性質(zhì)上來看,由于

決策資源的虛擬化,使得決策問題建模更加趨于非結(jié)構(gòu)化;從認知程度上來看,決策問題的不確定性程度也

隨著決策環(huán)境的開放程度及決策資源的變化程度而越來越大;從求解方式來看,雖然仍需通過分布式計算實現(xiàn)決策問題的求解,但是在決策問題的求解規(guī)模上已經(jīng)發(fā)生了很大變化.這些都使得云計算環(huán)境下決策問題的復雜程度越來越大.另一方面,由于云計算環(huán)境中的決策者常常面臨著復雜的決策問題,傳統(tǒng)的人工 智能方法以及啟發(fā)式算法等也難以對其求解.此外,由于云計算環(huán)境下的個體決策者在能力 !知識等方面都具有一定的局限性,很難獨立地實現(xiàn)對復雜決策問題的求解 .因此,個體決策者之間 !決策資源之間 !決策者與決策資源之間都需要通過相互的協(xié)調(diào)與合作實現(xiàn)云計算環(huán)境下復雜決策問題的協(xié)同求解,特別是對于重大工程決策 !大型企業(yè)管理決策 !社會公共事件處理決策等復雜大群體決策問題,就顯得尤為困難.目前,在云計算環(huán)境下對于復雜決策問題的求解通常采用 M叩一 e du R c e的模式,即將決策問題按照一定的機制分解為若干個子問題,然后將這些子問題的求解過程分別放在不同的云中執(zhí)行,再將求解的結(jié)果進行集結(jié),通過對子問題之間的協(xié)同求解實現(xiàn)復雜決策問題的求解 .現(xiàn)

有的相關(guān)方法包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ! Ag e n t理論 !證據(jù)理論 !粗糙集 !模糊邏輯 !概率推理等.

對于云計算環(huán)境下復雜決策問題的分解,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是重要的方法之一,它是由P e a l教授在貝葉斯方 r法基礎(chǔ)上所構(gòu)建的圖模型,已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域中的不確定性推理方面取得了許多成果,其推理方法對決策問題的分解過程發(fā)揮了重要的作用.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個有向無環(huán)圖,其節(jié)點表示隨機變量,邊表示變量之間的關(guān)系,針對所構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模,可以分別采用精確推理和近似推理算法進行分析,并提供決策支持.例如,胡小建等人提出將決策表系統(tǒng)的分解問題歸結(jié)為求解與決策表系統(tǒng)相應的多模塊貝葉斯網(wǎng)及其d -分割集,證明了d -分割集與連接聯(lián)合森林之間的關(guān)系[ 8],并針對數(shù)據(jù)搜索空間龐大的問題,利用證據(jù)理 2論進行綜合,去除無意義的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[ 9 2 2,進而提出問題分析 !模型設(shè)計與模型測試等面向復雜問題的三階段貝葉斯網(wǎng)建模流程[ 0]; S u 3 n等人[ 32采用啟發(fā)式算法對各種潛在的變量進行選擇,并建立了用于預測破產(chǎn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,分析了多個變量對預測結(jié)果的影響.

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