基于服務(wù)信任度的多約束云環(huán)境工作流調(diào)度方法.pdf

1、云環(huán)境資源與服務(wù)類型的不確定性、動態(tài)變化性且存在虛假或欺詐的服務(wù)行為使得用戶很難獲取到理想的服務(wù)。因此云環(huán)境中引入服務(wù)信任評價機(jī)制十分重要。本文研究基于服務(wù)信任度多約束云環(huán)境工作流調(diào)度，考慮服務(wù)信任度、服務(wù)執(zhí)行活動的準(zhǔn)備時間以及工作流的截止期等因素，以最小化總代價信任比為目標(biāo)，具有重要的理論意義與實(shí)際價值。
　　論文根據(jù)問題的特點(diǎn)、相應(yīng)的約束條件和基本性質(zhì)，建立基于服務(wù)信任度多約束云環(huán)境工作流調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型以及基于行為的信任模

2、型，用于評估云服務(wù)的信任度?；趩栴}的優(yōu)化目標(biāo)，提出迭代調(diào)整啟發(fā)式算法框架IAH，主要包括初始解生成，生成候選解集，解的調(diào)整三部分。初始解生成包括MCTRF，EFTF和MTTF三種策略;針對候選解集生成，提出代價提高CI和信任降低TD兩種策略;解的調(diào)整過程基于Max-Min算子，改進(jìn)候選解集中的解，得到更優(yōu)的解。綜合IAH算法框架的三個部分，組合成六種啟發(fā)式算法:EFTA、MTTA、MCTA、EFCA、MTCA、MCCA。
　　通