面向不确定需求租户集的云服务智能匹配模型

发布时间：2018-06-20 12:51

  本文选题：不确定需求 + 多租户集　； 参考：《数学的实践与认识》2014年04期

【摘要】：为了解决云计算环境下由海量租户集和资源集间的不确定性因素引起的高质量云服务获取困难的问题,提出了一种描述动态异构租户集不确定性需求的方法.在此基础上,构建属性权重完全未知情况下的云服务智能匹配模型,排除了租户提交权值造成的偏差.神经网络以属性区间计算的相离度作为输入,服务满意度为输出来动态模拟租户集的不确定需求,运用萤火虫算法求解模型获取最优服务组合.最后,实例验证了神经网络的可靠性以及算法的有效性.实验结果表明,模型能有效获取高质量的云服务组合,优于传统的匹配方法.
[Abstract]:In order to solve the problem of the difficulty of obtaining high quality cloud services caused by the uncertain factors between mass tenants and resource sets in the cloud computing environment, a method is proposed to describe the uncertainty of dynamic heterogeneous tenant set. On this basis, a cloud service intelligent matching model is built under the condition of completely unknown attribute weight, which is excluded. The tenant submits the deviation caused by the weight value. The neural network uses the phase deviation of the attribute interval as the input, the service satisfaction is the uncertain demand for the dynamic simulation of the tenant set, and uses the firefly algorithm to obtain the optimal service combination. Finally, the reliability of the neural network and the effectiveness of the algorithm are verified by an example. The results show that the model can effectively acquire high quality cloud service composition, which is superior to the traditional matching method.
【作者单位】： 南京工业大学经济与管理学院;南京中医药大学经贸与管理学院;
【基金】：教育部人文社科青年基金(13YJC630116) 国家博士后基金(2013M531259) 江苏省博士后基金(1202103C) 南京市鼓楼区科技计划项目(2013018)
【分类号】：F49;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2044312