面向云計算的服務(wù)選擇研究.pdf

1、隨著云計算技術(shù)的普及，用戶可以通過互連網(wǎng)絡(luò)獲取自己所需的資源，系統(tǒng)以云服務(wù)的形式滿足用戶的請求。然而，對于同一個用戶請求，往往有多個具有相同功能而服務(wù)質(zhì)量(QoS)不同的云服務(wù)滿足要求，所以如何選擇一個可信、可用、可靠的云服務(wù)成為研究重點。同時，用戶以QoS為基礎(chǔ)的請求變得更加復(fù)雜多樣化，但單一的原子服務(wù)并不能有效滿足用戶的請求，需要通過組合方法將單一原子服務(wù)組合成復(fù)合服務(wù)。因此在服務(wù)組合的過程中，對于如何選擇適合的原子服務(wù)使得全局的Q

2、oS值最優(yōu)同樣成為關(guān)鍵性問題。針對這兩個問題，本文做了如下的工作:
　　首先，針對于云服務(wù)選擇過程中，用戶難以選擇可信、可用、可靠的云服務(wù)。本文提出一種基于信任度變化趨勢，并結(jié)合QoS服務(wù)質(zhì)量的云服務(wù)選擇模型。信任度的計算分為兩部分，一部分根據(jù)貝葉斯原理計算信任度值，另一部分則是將歷史信任度值進(jìn)行最小二乘的擬合，得到能更準(zhǔn)確反映評價信息的信任變化趨勢值，結(jié)合信任度變化趨勢值和信任度值，確定其綜合信任度值。然后，根據(jù)云服務(wù)的QoS量

3、化模型，計算得到客觀的QoS聚合值，在此基礎(chǔ)上，引入了信息熵來確定可信參數(shù)加權(quán)的問題，從而得到最優(yōu)的服務(wù)選擇。仿真實驗表明，該模型能夠體現(xiàn)云服務(wù)主體信任度的變化，增強云服務(wù)選擇的預(yù)判能力，有效地提高服務(wù)選擇的成功率。
　　其次，針對現(xiàn)有研究對服務(wù)選擇算法難以滿足用戶全局QoS最優(yōu)以及現(xiàn)有的粒子群服務(wù)選擇算法容易陷入局部最優(yōu)、早熟收斂的問題。本文提出了一種自適應(yīng)的混沌粒子群服務(wù)選擇算法(ACPSO)，引入了根據(jù)自適應(yīng)值來計算早熟收斂