本文關(guān)鍵詞：一種基于混合QOS的服務(wù)選擇方法

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,Web服務(wù)得以廣泛運用,相關(guān)技術(shù)不斷進步和發(fā)展。在Internet上涌現(xiàn)了大量的服務(wù),為了選擇最合適的服務(wù),服務(wù)請求者通常首先搜索滿足自身功能性需求的服務(wù),發(fā)布在Internet上的多個服務(wù)(功能相似)都符合服務(wù)請求者功能性需求時,用戶需要依據(jù)服務(wù)的非功能性屬性尤其是服務(wù)質(zhì)量QOS(Quality of Service)來進行服務(wù)選擇。本文從QOS屬性角度出發(fā)重點研究支持混合QOS的服務(wù)選擇方法。從公開文獻中可以發(fā)現(xiàn),服務(wù)選擇方法大都假定所有服務(wù)的QOS屬性值均為確定的實數(shù),并未考慮QOS屬性的模糊性,然而這個假設(shè)卻不能反映客觀實際。因此,本文首先使用精確數(shù)值型、區(qū)間數(shù)值型、三角模糊數(shù)值型對QOS屬性值分別進行描述,然后采用相對優(yōu)勢度算法給出混合型QOS屬性的服務(wù)選擇過程,最后通過模擬和實驗驗證,說明了相對優(yōu)勢度算法的有效性與合理性。本文主要完成以下工作：1.Web服務(wù)基礎(chǔ)理論與相關(guān)技術(shù)的分析,包括：Web服務(wù)的體系架構(gòu)、Web服務(wù)的核心技術(shù)以及服務(wù)選擇方法等。2.Web服務(wù)中服務(wù)QOS屬性的討論,首先給出QOS屬性的定義,并對QOS屬性進行分類。在考慮QOS屬性具有模糊性的基礎(chǔ)上,使用精確數(shù)值型、區(qū)間數(shù)值型、三角模糊數(shù)值型對QOS屬性值分別進行描述,并分析這種分類描述方式的優(yōu)點。同時,用序關(guān)系向量表示用戶對不同QOS屬性的需求偏好,并將其轉(zhuǎn)換成用戶對QOS屬性的主觀權(quán)重,然后采用熵權(quán)法計算QOS屬性的客觀權(quán)重。3.提出服務(wù)選擇中支持混合QOS屬性的服務(wù)選擇方法,首先介紹TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)算法,分析該算法的不足,由此提出相對優(yōu)勢度(Relative advantage degree)算法。通過相對優(yōu)勢度算法給出混合型QOS屬性的服務(wù)選擇過程。4.通過模擬仿真和實驗驗證,將相對優(yōu)勢度算法與TOPSIS算法進行對比；驗證結(jié)果表明,對于QOS屬性值的變化,相對優(yōu)勢度算法具備較高的靈敏性。同時對比需求偏好的主觀模式、客觀模式、主客觀模式對服務(wù)排序的影響,以此證明本文采用需求偏好的主客觀模式的合理性；最后說明該模型也適合于多用戶的服務(wù)選擇,能體現(xiàn)不同用戶的需求偏好。
【關(guān)鍵詞】：服務(wù)選擇 混合QOS屬性 相對優(yōu)勢度 序關(guān)系向量 熵權(quán)
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 選題背景和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的主要內(nèi)容13-14
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)14-15
• 2 Web服務(wù)中服務(wù)選擇概述15-19
• 2.1 Web服務(wù)的架構(gòu)與核心技術(shù)15-16
• 2.2 服務(wù)選擇技術(shù)16-18
• 2.2.1 基于QOS語義的服務(wù)選擇17
• 2.2.2 基于QOS屬性的服務(wù)選擇17-18
• 2.3 本章小結(jié)18-19
• 3 服務(wù)選擇中QOS模型的相關(guān)研究19-31
• 3.1 服務(wù)QOS屬性概述19-23
• 3.1.1 QOS屬性的定義19-21
• 3.1.2 QOS數(shù)據(jù)的獲取21-22
• 3.1.3 QOS屬性值為區(qū)間型的描述及其優(yōu)點22-23
• 3.1.4 QOS屬性值為模糊型的描述及其優(yōu)點23
• 3.2 主觀權(quán)重的序關(guān)系向量表示23-26
• 3.2.1 用戶偏好的序關(guān)系向量表示24-25
• 3.2.2 將用戶偏好轉(zhuǎn)換成QOS屬性的主觀權(quán)重25-26
• 3.3 客觀權(quán)重的熵權(quán)表示26-29
• 3.3.1 信息熵理論26
• 3.3.2 利用熵權(quán)法計算客觀權(quán)重26-29
• 3.4 綜合權(quán)重29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 4 基于混合QOS的服務(wù)選擇算法31-40
• 4.1 服務(wù)的QOS模型31-32
• 4.2 TOPSIS算法32-33
• 4.2.1 算法的基本思想32-33
• 4.2.2 算法分析33
• 4.3 相對優(yōu)勢度算法33-39
• 4.3.1 算法的提出33
• 4.3.2 算法的思想33-34
• 4.3.3 算法的設(shè)計34-36
• 4.3.4 基于相對優(yōu)勢度的服務(wù)排序方法36-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 5 實驗及分析40-53
• 5.1 實驗環(huán)境40
• 5.2 實驗的可行性與有效性40-46
• 5.3 基于多用戶的服務(wù)選擇46-49
• 5.4 基于不同賦權(quán)模式的服務(wù)選擇49-52
• 5.5 本章小節(jié)52-53
• 6 結(jié)論與展望53-55
• 6.1 結(jié)論53-54
• 6.2 工作展望54-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59

【參考文獻】

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本文編號：998885