近年來云計(jì)算開始快速發(fā)展并得到廣泛應(yīng)用,人們實(shí)現(xiàn)了在沒有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)設(shè)施的情況下訪問計(jì)算服務(wù),由于感受到云服務(wù)的便利性,因此越來越多的中小型企業(yè)或個(gè)人用戶開始傾向于使用云服務(wù)來構(gòu)建他們的業(yè)務(wù)系統(tǒng)或個(gè)人應(yīng)用程序。隨著云服務(wù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈,許多云服務(wù)供應(yīng)商開發(fā)了大量功能相同或相似的產(chǎn)品,因此如何合理地評(píng)價(jià)各家云服務(wù)產(chǎn)品的優(yōu)劣,成為了當(dāng)前學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同研究的熱點(diǎn)問題。而解決這一問題的關(guān)鍵就是需要對(duì)云服務(wù)的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)排序。針對(duì)云服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)問題,研究人員們?cè)O(shè)計(jì)出許多云服務(wù)選擇技術(shù)來幫助云用戶們進(jìn)行服務(wù)選擇,其中TOPSIS方法是應(yīng)用較為廣泛的一種評(píng)價(jià)選擇方法。但是現(xiàn)在運(yùn)用到云服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)上的TOPSIS方法存在以下四類亟待解決的數(shù)學(xué)問題:1、用戶在描述云服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)值時(shí),一般會(huì)猶豫且難以用一個(gè)定量的數(shù)值去表達(dá)出自己的意見;2、決策者在確定正負(fù)理想解時(shí)要根據(jù)具體情況進(jìn)行確定,也就是說有時(shí)候正理想解并不是各方案的準(zhǔn)則最大值或1的集合,負(fù)理想解也并不是各方案的準(zhǔn)則最小值或0的集合,它們可能是介于最值和極值之間的某個(gè)值;3、隨著指標(biāo)體系的增大,數(shù)據(jù)量也越來越大,處理數(shù)據(jù)難度大;4、很多時(shí)候評(píng)... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 云服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 模糊TOPSIS方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.5 本文研究難度評(píng)價(jià)
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 云服務(wù)概述
        2.1.1 云服務(wù)的概念
        2.1.2 云服務(wù)的特點(diǎn)
        2.1.3 云服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)問題
    2.2 TOPSIS方法
    2.3 猶豫模糊集理論
        2.3.1 猶豫模糊集定義及表達(dá)優(yōu)勢(shì)
        2.3.2 猶豫模糊元間的運(yùn)算法則
        2.3.3 得分函數(shù)和精確函數(shù)
    2.4 方法體系的建立
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)Hausdorff距離的猶豫模糊元間距離測(cè)度
    3.1 Hausdorff距離及改進(jìn)形式
    3.2 排序加權(quán)猶豫Hausdorff距離
        3.2.1 常用的猶豫模糊距離測(cè)度
        3.2.2 排序加權(quán)猶豫Hausdorff距離及分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 云服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的拓展猶豫TOPSIS方法體系
    4.1 針對(duì)不確定表達(dá)的一種完全猶豫模糊環(huán)境下的TOPSIS方法
        4.1.1 不確定信息的表達(dá)
        4.1.2 方法步驟
    4.2 針對(duì)可調(diào)節(jié)正負(fù)理想解的拓展猶豫TOPSIS方法
        4.2.1 可調(diào)節(jié)正負(fù)理想解
        4.2.2 方法步驟
    4.3 針對(duì)數(shù)據(jù)區(qū)分度較小的基于妥協(xié)思想的拓展猶豫TOPSIS方法
        4.3.1 妥協(xié)思想
        4.3.2 方法步驟
    4.4 針對(duì)大型數(shù)據(jù)量的拓展猶豫TOPSIS方法
        4.4.1 大型數(shù)據(jù)量問題
        4.4.2 方法步驟
    4.5 本章小結(jié)
第五章 云存儲(chǔ)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)與選擇
    5.1 云存儲(chǔ)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)案例
    5.2 方法體系結(jié)果及分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 下一步研究工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文目錄
    附錄A.1：攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文目錄
    附錄A.2：攻讀碩士學(xué)位期間參與的課題


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于ELECTRE法的云服務(wù)選擇[J]. 李小林,張力娜.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2017(11)
[2]基于TOPSIS的直覺模糊多屬性云服務(wù)選擇[J]. 李小林,張力娜,趙娟.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2016(12)
[3]基于ARIMA和QoS的云服務(wù)選擇算法研究[J]. 孫天昊,石鴻瑗,萬煊民.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(13)
[4]移動(dòng)視頻體驗(yàn)質(zhì)量的量化評(píng)價(jià)模型[J]. 張家辰,劉浩.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(12)
[5]云計(jì)算服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)研究綜述[J]. 李攀攀,張宏莉.  智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2015(05)
[6]基于視頻內(nèi)容的QoE評(píng)價(jià)模型[J]. 劉子沂,李凡.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2015(06)
[7]不完全權(quán)重信息的區(qū)間直覺模糊不確定語言TOPSIS方法[J]. 楊威,龐永鋒,史加榮.  模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué). 2015(02)
[8]一種綜合考慮主客觀權(quán)重的Web服務(wù)QoS度量算法[J]. 馬友,王尚廣,孫其博,楊放春.  軟件學(xué)報(bào). 2014(11)
[9]基于梯形直覺模糊數(shù)的TOPSIS多屬性決策方法[J]. 周曉輝,姚儉,吳天魁.  上海理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(03)
[10]Web服務(wù)選擇中偏好不確定問題的研究[J]. 王紅兵,孫文龍,王華蘭.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2013(02)

碩士論文
[1]云環(huán)境服務(wù)質(zhì)量模型研究及應(yīng)用[D]. 賈琦.電子科技大學(xué) 2016
[2]基于用戶體驗(yàn)的普適型云服務(wù)系統(tǒng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究[D]. 馬靜南.南京大學(xué) 2014
[3]基于灰色關(guān)聯(lián)度的云平臺(tái)信任模型研究[D]. 朱琦.湖北大學(xué) 2013
[4]基于QoS的云服務(wù)評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用的研究[D]. 黃云.浙江工商大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2935394