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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.1.1 服务计算1

1.1.2 服务质量的评价与优化3

1.2 研究内容3

1.3 研究难点与创新点4

1.4 章节组织结构5

第2章 相关研究综述7

2.1 服务质量的评价指标7

2.1.1 性能指标7

2.1.2 可信赖性指标7

2.1.3 能耗指标8

2.2 服务计算的评价方法8

2.2.1 模型方法8

2.2.2 测量方法11

2.2.3 预测方法11

2.3 服务计算中的多属性问题12

2.3.1 多属性之间的相互关系12

2.3.2 多属性优化12

2.4 讨论与总结13

第3章 基于排队模型的性能评价15

3.1 服务和服务系统的性能模型15

3.1.1 原子服务的性能模型15

3.1.2 服务系统的性能模型16

3.2 模型求解与量化分析17

3.2.1 马尔可夫排队模型的求解18

3.2.2 半马尔可夫排队模型的求解19

3.3 性能优化举例20

3.3.1 服务节点的资源管理20

3.3.2 分层系统的任务调度22

3.4 案例分析23

3.4.1 数据集介绍23

3.4.2 原子服务的模拟实验24

3.4.3 服务系统的模拟实验26

3.5 本章小结27

第4章 基于半马尔可夫模型的可信赖性评价29

4.1 服务计算系统的可信赖性建模29

4.1.1 基于半马尔可夫过程的系统状态建模29

4.1.2 可信赖性形式化定义31

4.2 模型分析与可信赖性评价32

4.2.1 稳态概率分析32

4.2.2 平均失效时间分析33

4.3 可信赖性属性之间的相互关系37

4.4 服务选择和服务组合的可信赖性建模与分析41

4.4.1 基本框图模式的可信赖性分析41

4.4.2 基本服务模式的可信赖性分析42

4.5 案例分析44

4.5.1 系统简介44

4.5.2 可信赖性分析44

4.5.3 敏感度分析46

4.6 本章小结48

第5章 基于随机游走模型的服务质量排序评价49

5.1 协同分布式服务评价框架50

5.2 服务评价排序模型50

5.2.1 基于比较的概率模型51

5.2.2 全局排序的随机游走模型51

5.2.3 随机游走的马尔可夫模型52

5.3 协同服务评价算法52

5.3.1 算法概述52

5.3.2 比较聚合方法53

5.3.3 求解马尔可夫链算法53

5.4 算法分析55

5.4.1 误差分析55

5.4.2 时间复杂度分析55

5.5 案例分析56

5.5.1 数据集简介56

5.5.2 评价指标57

5.5.3 实验结果57

5.6 本章小结59

第6章 基于折扣马尔可夫决策的性能—能耗综合优化61

6.1 问题描述61

6.2 服务系统的性能—能耗评价模型62

6.2.1 原子服务的性能模型62

6.2.2 嵌入离散时间马尔可夫回报模型64

6.2.3 模型分析的更新技术65

6.3 基于马尔可夫决策的动态功耗控制66

6.3.1 问题描述和求解方法66

6.3.2 马尔可夫决策对马尔可夫回报优化的有效性证明68

6.4 分布式的动态服务选择与功耗控制综合优化68

6.4.1 优化框架68

6.4.2 优化算法69

6.5 案例分析71

6.6 本章小结76

第7章 基于平均时间马尔可夫决策的可信赖性-能耗综合优化77

7.1 服务系统的可依赖性—能耗评价模型78

7.1.1 可信赖性模型78

7.1.2 能耗模型79

7.1.3 嵌入离散时间马尔可夫模型79

7.2 基于回报值等价的状态聚合方法80

7.2.1 可信赖性模型中的状态聚合80

7.2.2 能耗模型中的状态聚合82

7.3 基于马尔可夫决策的可信赖功耗控制算法84

7.3.1 优化建模与算法84

7.3.2 最优性证明85

7.4 案例分析86

7.5 本章小结87

第8章 总结与展望89

8.1 总结89

8.2 研究展望90

参考文献93