[发明专利]一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法

权利要求书

1.一种融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）使用基于直觉模糊集的模糊语言变量对QoS各个指标的表现情况及重要程度进行描述；

（2）各专家使用模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度和每个服务的各个QoS指标的表现情况进行评价，融合各专家的评价获取所有专家对QoS指标的综合意见；

（3）用户使用模糊语言变量对各个QoS指标的表现情况及重要程度提出要求，并融合所有专家对QoS指标的综合意见获取QoS指标的总意见；

（4）根据QoS指标的总意见获取服务的QoS综合排名。

2.根据权利要求1所述的融合专家意见和用户偏好的Web服务模糊QoS选择方法，其特征在于，所述步骤（2）的具体步骤为：

（21）每个专家使用描述QoS指标重要程度的模糊语言变量对各个QoS指标的重要程度进行评价，形成一个评价矢量：

Wk={W1k,W2K,...,Wnk}]]>

是一个直觉模糊数，它表示第k个专家对第i个QoS指标的重要程度的评价，i=1，2，…，n；

（22）每个专家使用描述一个服务的QoS指标表现情况的模糊语言变量对各个服务的各个QoS指标的表现情况进行评价，形成一个评价矩阵：

是一个直觉模糊数，它表示第k个专家对第i个服务的第j个QoS指标的表现情况的评价，i=1、2、…、m，j＝1、2、…、n；

（23）根据相似度计算各专家评价的权重：

设是第p个专家和第q个专家在QoS指标重要程度评价上的相似度，是第p个专家和第q个专家在各个服务的QoS指标的表现程度评价上的相似度，使用直觉模糊集的海明距离来表现两个模糊集的相似度,根据域U={u₁,u₂,…,u_n}上的两个直觉模糊集和B=Σi=1n[μB(ui),vB(ui)]]]>的相似度定义如下：

S(A,B)=1nΣi=1nS([μA(ui),vA(ui)],[μB(ui),vB(ui)])]]>

由此，定义Spqw=S(Wp,Wq),]]>SpqV=1mΣi=1mS(Vip,Viq),]]>

其中表示第p个专家对第i个服务的各个QoS指标的表现情况的评价，表示第q个专家对第i个服务的各个QoS指标的表现情况的评价；

第p个专家和第q个专家的整体意见的相似度

根据相似度计算第k个专家意见的权重：

hk=Σq=1,q≠kKSqkΣp=1KΣq=1,q≠kKSpq=Σq=1KSqk-1Σp=1KΣq=1KSpq-K,]]>K表述专家人数；

（24）结合专家的评价及其意见的权重获取各个服务各个QoS指标的综合意见：

求各个服务的QoS指标重要程度的综合意见，

W={W₁，W₂，...，W_k，...，W_n}

其中Wi=Σk=1Khk×Wik=[Σk=1Khk×μWik,Σk=1Khk×vWik];]]>

表示直觉模糊数的真隶属度，表示直觉模糊数的假隶属度；

各个服务的QoS指标表现情况的综合意见：

其中它反映所有专家对第i个服务的第j个指标的综合意见。