近年來云計算開始快速發(fā)展并得到廣泛應(yīng)用,人們實現(xiàn)了在沒有計算機基礎(chǔ)設(shè)施的情況下訪問計算服務(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)或個人應(yīng)用程序。隨著云服務(wù)市場競爭日益激烈,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,因此如何合理地評價各家云服務(wù)產(chǎn)品的優(yōu)劣,成為了當前學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同研究的熱點問題。而解決這一問題的關(guān)鍵就是需要對云服務(wù)的質(zhì)量進行評價排序。針對云服務(wù)質(zhì)量評價問題,研究人員們設(shè)計出許多云服務(wù)選擇技術(shù)來幫助云用戶們進行服務(wù)選擇,其中TOPSIS方法是應(yīng)用較為廣泛的一種評價選擇方法。但是現(xiàn)在運用到云服務(wù)質(zhì)量評價上的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)量評價指標值時,一般會猶豫且難以用一個定量的數(shù)值去表達出自己的意見;2、決策者在確定正負理想解時要根據(jù)具體情況進行確定,也就是說有時候正理想解并不是各方案的準則最大值或1的集合,負理想解也并不是各方案的準則最小值或0的集合,它們可能是介于最值和極值之間的某個值;3、隨著指標體系的增大,數(shù)據(jù)量也越來越大,處理數(shù)據(jù)難度大;4、很多時候評... 

【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)量評價國內(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
    1.5 本文研究難度評價
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
        2.1.3 云服務(wù)質(zhì)量評價問題
    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優(yōu)勢
        2.3.2 猶豫模糊元間的運算法則
        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Hausdorff距離的猶豫模糊元間距離測度
    3.1 Hausdorff距離及改進形式
    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)量評價的拓展猶豫TOPSIS方法體系
    4.1 針對不確定表達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
        4.1.2 方法步驟
    4.2 針對可調(diào)節(jié)正負理想解的拓展猶豫TOPSIS方法
        4.2.1 可調(diào)節(jié)正負理想解
        4.2.2 方法步驟
    4.3 針對數(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 云存儲服務(wù)質(zhì)量評價與選擇
    5.1 云存儲服務(wù)質(zhì)量評價案例
    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
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】：
期刊論文
[1]基于ELECTRE法的云服務(wù)選擇[J]. 李小林,張力娜.  計算機系統(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.  計算機與數(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.  計算機工程與應(yīng)用. 2017(13)
[4]移動視頻體驗質(zhì)量的量化評價模型[J]. 張家辰,劉浩.  計算機工程與應(yīng)用. 2017(12)
[5]云計算服務(wù)質(zhì)量評價研究綜述[J]. 李攀攀,張宏莉.  智能計算機與應(yīng)用. 2015(05)
[6]基于視頻內(nèi)容的QoE評價模型[J]. 劉子沂,李凡.  微電子學(xué)與計算機. 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. 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. 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.  計算機學(xué)報. 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]基于用戶體驗的普適型云服務(wù)系統(tǒng)質(zhì)量評價體系構(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)評價模型及應(yīng)用的研究[D]. 黃云.浙江工商大學(xué) 2013



本文編號：2935394