【摘要】：網(wǎng)絡(luò)中云服務(wù)存儲量的幾何式快速增長使得云服務(wù)決策越加困難,為滿足用戶特殊需要并提供充足的決策依據(jù),提出并行TOPSIS時變權(quán)重模糊云服務(wù)多準則決策算法.在并行TOPSIS改進中采用熵權(quán)重賦值形式賦予云服務(wù)相應(yīng)的準則權(quán)重,使得權(quán)重的選擇變得簡單易行,并由此發(fā)展出時變權(quán)重提出改進TOPSIS評估機制,使用時變權(quán)重能夠更好的對不同時間段的云服務(wù)質(zhì)量(QoS)信息進行重要性區(qū)分,使得決策機制更加合理可信.然后基于分時模糊TOPSIS多準則決策機制,設(shè)計云服務(wù)選擇的并行化融合決策框架,使得算法更趨近于工程應(yīng)用.仿真結(jié)果顯示,所提云服務(wù)決策算法可更有效的對QoS信息影響進行抑制,從而有效提高云服務(wù)調(diào)用的成功率.
[Abstract]:The rapid growth of cloud service storage makes cloud service decision making more difficult. In order to meet the special needs of users and provide sufficient basis for decision-making, a parallel TOPSIS time-varying weight fuzzy multi-criteria decision making algorithm for cloud services is proposed. In the parallel TOPSIS improvement, entropy weight assignment is used to assign the corresponding criterion weight to the cloud service, which makes the selection of the weights simple and easy. Therefore, the time-varying weight evaluation mechanism is developed to improve the TOPSIS evaluation mechanism. The use of time-varying weights can better distinguish the importance of cloud quality of service (QoS) information in different time periods, and make the decision-making mechanism more reasonable and credible. Then, based on the time-sharing fuzzy TOPSIS multi-criteria decision mechanism, the parallel fusion decision framework for cloud service selection is designed, which makes the algorithm approach to engineering applications. Simulation results show that the proposed cloud service decision algorithm can effectively suppress the impact of QoS information, thus effectively improve the success rate of cloud service invocation.
【作者單位】： 石家莊經(jīng)濟學(xué)院信息工程學(xué)院;河北行政學(xué)院計算機系;
【基金】：河北省科技廳項目(13210130)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2118637