【摘 要】
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在开放的云计算背景下,面对众多功能相同或相近但QoS属性不同的服务,用户需要有效的推荐方法支持其对服务的选择和决策。针对面向SLA的云服务推荐问题以及传统方法的不足,提出了一个二级服务评价模型,其中在帕累托优化的基础上引入PROMETHEE方法,针对帕累托最优解实现更为精确的量化评价。根据所提出的二级评价模型,提出并实现了一个基于BNL的服务推荐算法,高效地返回PROMETHEE意义上的Topk帕
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在开放的云计算背景下,面对众多功能相同或相近但QoS属性不同的服务,用户需要有效的推荐方法支持其对服务的选择和决策。针对面向SLA的云服务推荐问题以及传统方法的不足,提出了一个二级服务评价模型,其中在帕累托优化的基础上引入PROMETHEE方法,针对帕累托最优解实现更为精确的量化评价。根据所提出的二级评价模型,提出并实现了一个基于BNL的服务推荐算法,高效地返回PROMETHEE意义上的Topk帕累托最优解,从而为用户的最终优选和决策提供有效的支持。最后,通过一组实验验证了算法的效率和有效性。
其他文献
针对硬件面积、价格成本、功耗、实时性和可靠性多目标优化的一类嵌入式系统软硬件划分问题,提出了一种采用多属性决策技术的求解方法。首先对可靠性指标进行了转换,通过改进的最短路径算法获得满足约束的Pareto方案集合;然后,采用基于组合权重的TOPSIS算法对多个划分方案进行评价排序,得到最优的多目标划分解;最后,通过一个实例验证了本方法的有效性和可行性。
提出了一种基于平均相关技术的快速精密的GPS信号C/A码捕获方案,该方案将接收到的中频信号和本地复制C/A码以高采样频率进行采样,然后通过对它们进行平均处理后以1 024点的FFT处理器计算相关能量值。与不经过平均处理的基于FFT的码捕获方案相比,该方案的运算复杂度约为1/22,可实现快速捕获的目的;与捕获精度为半个码片的常用码捕获方案相比,该方案的捕获灵敏度理论上提高约2.2 dB。最后通过仿真
为解决P2P网络中Chord算法众多节点性能不一、节点频繁离开和加入制约系统性能的问题,提出了基于信息相关度的分组改进算法。该算法通过引入节点信息相关度的概念,对原Chord进行信息相关度的一个分组调整。从每个组选出两个超级节点组成超级组,同时为每个节点增加了逆时针路由,在两个超级节点顺逆两个方向上选择出最短路径进行查找。实验表明,改进后的算法使得系统的性能和适应性都得到了加强,提高了Chord在
针对现有多目标元胞遗传算法存在邻居单一固定、不能适时变化的缺点,提出一种基于邻居自适应的多目标元胞遗传算法。该算法在经典多目标元胞遗传算法的基础上引入邻居自适应机制,动态调节邻居结构,使算法不断寻找全局搜索与局部寻优之间的平衡点。最后,与现有流行的其他多目标进化算法作比较,通过对不同类型的20种基准测试函数问题进行测试,证明该算法具有良好的收敛性和扩展性。
为了减小所生成的组合测试用例集规模,提出了一种基于one-test-at-a-time策略的差分进化算法来求解该问题的方案。通过实验,比较了不同变异方式的优化性能,考察了各个算法参数对优化性能的影响,并与其他常用方法进行了对比。实验结果表明,与其他常用的组合测试用例生成方法相比,基于差分进化算法的生成方法能够生成规模更小的组合测试用例集。并且组合数越多,该算法的优势就越明显。
特征选择是文本分类技术的一项关键技术,特征选择的质量决定了分类的性能。在分析现有特征选择方法的基础上,引入类词频概念,建立"文档—类—词"立方体。实验表明,这样的立方体模型能更全面、更客观刻画特征的本质,兼顾了特征的类内分散度更平均、类间集中度更集中。结合类词频选择的特征提高了文本分类能力。
针对数据发布中的隐私泄露问题,分析了对数据集进行匿名保护需要满足的条件,提出了一种基于信息增益比例约束的数据匿名方法。该方法以凝聚层次聚类为基本原理,将数据集中的元组划分到若干个等价群中,然后概化每个等价群中的元组使其具有相同的准标志符值。在聚类过程中,以信息损失最小、信息增益比例最大的约束条件来控制聚类的合并,可以使数据匿名结果保持良好的可用性和安全性。对匿名结果的质量评估问题进行了深入的探讨,
为解决视频图像在互联网中进行传输时,其质量易受网络丢包率、时延等因素的影响而显著降低的问题,提出了一种基于丢包率预测的视频传输纠错算法。该算法采用隐马尔可夫模型预测网络丢包率,根据丢包率的大小自适应地选择FEC或ARQ对视频图像进行纠错操作。当预测出的丢包率较高时,为避免FEC算法在丢包率较高时降低带宽利用率,采用选择性ARQ算法恢复丢失的视频数据包,并通过限制其重传次数使视频传输的实时性得到了保
针对现有基于自然特征的增强现实系统中图像匹配准确度低、计算量大和鲁棒性差的问题,提出了一种基于仿射不变闭合区域和SURF(speeded-up robust features)的图像匹配方法。对输入的图像首先利用灰度直方图均衡进行图像增强得到二值化的图像,提取图像中的闭合区域作为图像的仿射不变区域,然后运用SURF检测算法提取闭合区域的图像特征描述,最后使用SURF双向匹配算法实现图像的匹配。实验
为了有效解决冲突证据的融合问题,在计算证据空间冲突向量的基础上,提出了一种基于信息熵测度的冲突证据合成方法。首先计算证据的信息熵获得该证据引起不确定性的度量,用信息熵计算证据空间赋予该证据的信任度,再用获得的信任度对数据模型进行加权处理,最后对处理后的证据运用D-S合成规则获得结果。实验表明该算法有效解决了冲突证据的合成问题,识别精度高、收敛速度快。