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基于概率语言术语集的云服务选择

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为了解决云服务评估决策中QoS(Quality of Service,服务质量)属性的动态性刻画不足以及传统决策方法中用户主观因素过强的缺点,提出了一种基于概率语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)的选择方法.通过相似性权重与可靠性权重结合获取推荐权重,加入决策矩阵中得到综合评估矩阵;通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)获取的属性权重与综合评估矩阵结合得到加权综合评估矩阵;并采用TOPSIS(Technique for Order Preference by Simi⁃larity to Ideal Solution,逼近理想解排序法)方法综合评估候选服务的性能.案例分析和对比分析表明,该模型能够有效提高云服务选择的准确率与执行效率,并为云环境下的多属性决策领域提供了新的思路.
Cloud Service Selection Based on Probabilistic Language Term Set

张艺、田立勤、武文星

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华北科技学院计算机学院 北京 101601

青海师范大学计算机学院 西宁 810000

概率语言术语集 多属性决策 云服务 层次分析法 TOPSIS方法

国家重点研发计划河北省重点研发计划河北省物联网监控工程技术研究中心项目青海省物联网重点实验室项目

2018YFC080830619270318D31420180552017-ZJ-Y21

2022

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2022.50(2)
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