[發明專利]一種基于多參數區間數多屬性決策的云服務信任評估方法

在審

• 申請號: 201611210941.3
• 申請日: 2016-12-24
• 公開（公告）號: CN106656603A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 武小年;王青芝;張楚蕓;趙新紅;張潤蓮
• 申請（專利權）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L29/08
• 代理公司: 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司45112
• 代理人: 楊雪梅

1.一種基于區間數多屬性決策的云服務信任評估方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)基于多參數區間數的數據采集及處理，以多參數區間數形式采集云服務運行的QoS指標數據并列出決策矩陣，將多參數區間數形式的指標值轉換成二元聯系數，再按照成本型和效益型類型對決策矩陣規范化處理得到規范化決策矩陣；

(2)基于聯系數的屬性權重未知的權重設定，依據“云服務指標值波動越大的指標應該賦予越大的權重”的原則，確定QoS指標權重；

(3)進行云服務信任評估，基于規范化決策矩陣和QoS指標權重，采用主值模型對云服務信任評估。

2.根據權利要求1所述的基于區間數多屬性決策的云服務信任評估方法，其特征在于：步驟(1)所述基于多參數區間數的數據采集及處理，具體步驟如下：

(1-1)定義云服務集為S＝{S₁，S₂，···，S_i，···，S_n}，每一個云服務對應m個QoS指標，有Q＝{q₁，q₂，···，q_m}，各指標數據以多參數區間數形式表示；

(1-2)采集數據，通過監測云環境，觀察不同云服務的運行情況，以多參數區間數形式采集云服務運行的QoS指標數據，列出決策矩陣；在傳統區間數基礎上增加了在2/4和3/4兩個百分點所監測到的數據，共同組成一個四參數的區間數，以q_ik表示云服務S_i的QoS指標q_k的多參數區間數，則有：其中，表示在整個檢測過程中檢測到的最小值；表示在第2/4百分點檢測到的數據；表示在第3/4百分點檢測到的數據；表示檢測到的最大值；基于q_ik的云服務QoS指標決策矩陣如下所示：

$X={\left(q_{ik}\right)}_{n\×m}=\left[\begin{array}{cccccc}{q}_{11}& q_{12}& ...& q_{1k}& ...& q_{1m}\\ q_{21}& q_{22}& ...& q_{2k}& ...& q_{2m}\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ q_{i1}& q_{i2}& ...& q_{ik}& ...& q_{im}\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ q_{n1}& q_{n2}& ...& q_{nk}& ...& q_{nm}\end{array}\right]---\left(1\right)$

(1-3)將多參數區間數形式的指標值q_ik轉換成二元聯系數，得到“均值+最大偏差”二元聯系數u_ik，既保存了區間數對范圍的限定作用，又減少了區間數的不確定性，u_ik的計算公式如下：

$\left\{\begin{array}{c}{u}_{ik}=A_{ik}+{\mathrm{jB}}_{ik}\\ A_{ik}=\frac{q_{ik}^L+q_{ik}^{ML}+q_{ik}^{MU}+q_{ik}^U}{4}\\ B_{ik}=q_{ik}^U-A_{ik}\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，j∈[-1,1]；

(1-4)將以復數形式的二元聯系數u_ik轉化成等價的三角函數U_ik，三角函數成為原區間數的一個代表點，令(cosθ+jsinθ)＝1，用三角函數U_ik的模r_ik表示三角函數U_ik，則稱r_ik為三角形的主值，用三角函數的主值代替三角函數參與運算，在保證結果一致性的基礎上，大大簡化運算過程，具體公式表示如下：

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{ik}=r_{ik}(cos\mathrm{\θ}+jsin\mathrm{\θ})\\ r_{ik}=\sqrt{A_{ik}^2+B_{ik}^2}\\ \begin{array}{cc}\mathrm{\θ}=\arctan \frac{B_{ik}}{A_{ik}},& A_{ik}\≠0\end{array}\end{array}\right.---\left(3\right)$

(1-5)將步驟(1-4)中進行指標數據轉換后的決策矩陣中的QoS指標數據按照指標的效益型和成本型兩類進行規范化處理，對效益型指標和成本型指標的規范化處理方法是不同的，以r'_ik表示規范化后的指標，具體規范化如下：

對效益型指標的規范化處理公式如下：

$\begin{array}{ccc}{r}_{ik}^{\′}=\frac{r_{ik}}{\max \left(r_{ik}\right)},& i=1,2,...,n;& k=1,2,...,m\end{array}---\left(4\right)$

對成本型指標的規范化處理公式如下：

$\begin{array}{ccc}{r}_{ik}^{\′}=\frac{min\left(r_{ik}\right)}{r_{ik}},& i=1,2,...,n;& k=1,2,...,m\end{array}---\left(5\right)$

(1-6)基于對不同QoS指標規范處理后的規范化決策矩陣X'如下：

$X^{\′}={\left({q^{\′}}_{ik}\right)}_{n\×m}=\left[\begin{array}{cccccc}{q}_{11}^{\′}& q_{12}^{\′}& ...& q_{1k}^{\′}& ...& q_{1m}^{\′}\\ q_{21}^{\′}& q_{\mathrm{22}}^{\′}& ...& q_{2k}^{\′}& ...& q_{2m}^{\′}\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ q_{i1}^{\′}& q_{i2}^{\′}& ...& q_{ik}^{\′}& ...& q_{im}^{\′}\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ \·& \·& \·& \·& \·& \·\\ q_{n1}^{\′}& q_{n2}^{\′}& ...& q_{nk}^{\′}& ...& q_{nm}^{\′}\end{array}\right]---\left(6\right)$

其中，q'_ik＝r'_ik；i＝1,2,···,n；k＝1,2,···,m。