基于概率语言术语集的云服务选择

为了解决云服务评估决策中QoS(Quality of Service,服务质量)属性的动态性刻画不足以及传统决策方法中用户主观因素过强的缺点,提出了一种基于概率语言术语集(Probabilistic Linguistic Term Set,PLTS)的选择方法.通过相似性权重与可靠性权重结合获取推荐权重,加入决策矩阵中得到综合评估矩阵;通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)获取的属性权重与综合评估矩阵结合得到加权综合评估矩阵;并采用TOPSIS(Technique for Order Preference by Simi?larity to Ideal Solution,逼近理想解排序法)方法综合评估候选服务的性能.案例分析和对比分析表明,该模型能够有效提高云服务选择的准确率与执行效率,并为云环境下的多属性决策领域提供了新的思路.