一种基于混合QOS的服务选择方法

发布时间：2017-10-09 07:24

  本文关键词：一种基于混合QOS的服务选择方法

  更多相关文章： 服务选择 混合QOS属性 相对优势度 序关系向量 熵权

【摘要】：随着互联网的快速发展,Web服务得以广泛运用,相关技术不断进步和发展。在Internet上涌现了大量的服务,为了选择最合适的服务,服务请求者通常首先搜索满足自身功能性需求的服务,发布在Internet上的多个服务(功能相似)都符合服务请求者功能性需求时,用户需要依据服务的非功能性属性尤其是服务质量QOS(Quality of Service)来进行服务选择。本文从QOS属性角度出发重点研究支持混合QOS的服务选择方法。从公开文献中可以发现,服务选择方法大都假定所有服务的QOS属性值均为确定的实数,并未考虑QOS属性的模糊性,然而这个假设却不能反映客观实际。因此,本文首先使用精确数值型、区间数值型、三角模糊数值型对QOS属性值分别进行描述,然后采用相对优势度算法给出混合型QOS属性的服务选择过程,最后通过模拟和实验验证,说明了相对优势度算法的有效性与合理性。本文主要完成以下工作：1.Web服务基础理论与相关技术的分析,包括：Web服务的体系架构、Web服务的核心技术以及服务选择方法等。2.Web服务中服务QOS属性的讨论,首先给出QOS属性的定义,并对QOS属性进行分类。在考虑QOS属性具有模糊性的基础上,使用精确数值型、区间数值型、三角模糊数值型对QOS属性值分别进行描述,并分析这种分类描述方式的优点。同时,用序关系向量表示用户对不同QOS属性的需求偏好,并将其转换成用户对QOS属性的主观权重,然后采用熵权法计算QOS属性的客观权重。3.提出服务选择中支持混合QOS属性的服务选择方法,首先介绍TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)算法,分析该算法的不足,由此提出相对优势度(Relative advantage degree)算法。通过相对优势度算法给出混合型QOS属性的服务选择过程。4.通过模拟仿真和实验验证,将相对优势度算法与TOPSIS算法进行对比；验证结果表明,对于QOS属性值的变化,相对优势度算法具备较高的灵敏性。同时对比需求偏好的主观模式、客观模式、主客观模式对服务排序的影响,以此证明本文采用需求偏好的主客观模式的合理性；最后说明该模型也适合于多用户的服务选择,能体现不同用户的需求偏好。
【关键词】：服务选择 混合QOS属性 相对优势度 序关系向量 熵权
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-15
• 1.1 选题背景和意义10-11
• 1.2 研究现状11-13
• 1.3 本文的主要内容13-14
• 1.4 本文结构14-15
• 2 Web服务中服务选择概述15-19
• 2.1 Web服务的架构与核心技术15-16
• 2.2 服务选择技术16-18
• 2.2.1 基于QOS语义的服务选择17
• 2.2.2 基于QOS属性的服务选择17-18
• 2.3 本章小结18-19
• 3 服务选择中QOS模型的相关研究19-31
• 3.1 服务QOS属性概述19-23
• 3.1.1 QOS属性的定义19-21
• 3.1.2 QOS数据的获取21-22
• 3.1.3 QOS属性值为区间型的描述及其优点22-23
• 3.1.4 QOS属性值为模糊型的描述及其优点23
• 3.2 主观权重的序关系向量表示23-26
• 3.2.1 用户偏好的序关系向量表示24-25
• 3.2.2 将用户偏好转换成QOS属性的主观权重25-26
• 3.3 客观权重的熵权表示26-29
• 3.3.1 信息熵理论26
• 3.3.2 利用熵权法计算客观权重26-29
• 3.4 综合权重29-30
• 3.5 本章小结30-31
• 4 基于混合QOS的服务选择算法31-40
• 4.1 服务的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 相对优势度算法33-39
• 4.3.1 算法的提出33
• 4.3.2 算法的思想33-34
• 4.3.3 算法的设计34-36
• 4.3.4 基于相对优势度的服务排序方法36-39
• 4.4 本章小结39-40
• 5 实验及分析40-53
• 5.1 实验环境40
• 5.2 实验的可行性与有效性40-46
• 5.3 基于多用户的服务选择46-49
• 5.4 基于不同赋权模式的服务选择49-52
• 5.5 本章小节52-53
• 6 结论与展望53-55
• 6.1 结论53-54
• 6.2 工作展望54-55
• 参考文献55-59
• 致谢59

【参考文献】

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本文编号：998885