基于Agent的云服务模型与技术PDF电子书下载

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第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.1.1 云计算的特点和服务类型 2

1.1.2 云服务管理技术 2

1.1.3 云的信任需求 3

1.1.4 智能体Agent技术 3

1.2 研究现状 4

1.2.1 云服务管理架构 4

1.2.2 服务信任管理 4

1.2.3 基于Agent的服务管理技术 5

1.3 本书内容简介 6

1.3.1 本书内容来源 6

1.3.2 本书的意义 6

1.3.3 本书的主要内容 7

本章参考文献 7

第2章 基于量子群智算法的云服务推荐模型 15

2.1 引言 15

2.2 相关工作 16

2.2.1 协同过滤推荐算法 16

2.2.2 随机蛙跳算法和量子计算 16

2.3 DQSFL算法介绍 17

2.3.1 DQSFL算法的量子位 17

2.3.2 DQSFL算法流程 18

2.4 基于DQSFL的协同过滤推荐算法 18

2.4.1 项目配置文件 18

2.4.2 最近邻的选择及相似度计算 19

2.4.3 基于DQSFL算法的权重优化过程 20

2.4.4 评分预测及推荐 21

2.5 性能评估 21

2.5.1 DQSFL的检测与分析 22

2.5.2 基于DQSFL方法的协同过滤算法实验 23

2.6 本章小结 25

本章参考文献 26

第3章 基于Agent的云服务市场模型 29

3.1 引言 29

3.2 相关工作 30

3.2.1 基于中介的云服务选择模型 30

3.2.2 分布式信任管理模型 32

3.3 TSLAM：信任和Agent自主学习驱动的云服务匹配模型 33

3.3.1 系统框架 34

3.3.2 Agent交互协议 35

3.4 轻量级服务信任管理机制 36

3.4.1 信任的定义 36

3.4.2 TSLAM中的信任实体 37

3.4.3 轻量级信任计算方法 38

3.5 Agent行为实现 40

3.5.1 学习Agent 40

3.5.2 用户Agent 40

3.5.3 中介商Agent 43

3.5.4 服务提供商Agent 51

3.6 性能测试 51

3.6.1 实验设计 51

3.6.2 学习模型的效果 55

3.6.3 不同策略下云服务市场的性能比较 56

3.6.4 信任机制评估 59

3.7 本章小结 62

本章参考文献 62

第4章 基于效用纳什均衡的云服务自适应选择与供应 67

4.1 引言 67

4.2 相关工作 68

4.3 云服务选择与供应模型 69

4.3.1 基本模型定义 70

4.3.2 效用度量模型 71

4.3.3 系统处理总过程 73

4.4 自适应云服务定价协商 74

4.4.1 并行云服务定价协商 74

4.4.2 自适应重协商机制 79

4.5 供需效用纳什均衡模型及最优化供应策略组合 81

4.5.1 云服务供需效用纳什均衡模型 81

4.5.2 最优化云服务供应策略组合 83

4.5.3 自适应重协商供需利润模型 87

4.6 关键算法 88

4.7 实验评估 90

4.7.1 实验设置 90

4.7.2 实验结果分析与讨论 91

4.8 本章小结 99

本章参考文献 99

第5章 基于服务Agent的分布式服务组合模型 103

5.1 引言 103

5.2 相关工作 104

5.3 基于服务Agent的服务组合生命周期 105

5.4 服务Agent间的关系 106

5.4.1 服务Agent之间依赖关系的定义 106

5.4.2 依赖关系图 107

5.5 分布式规划算法 108

5.5.1 初始化阶段 110

5.3.2 逆向搜索阶段 111

5.5.3 前向决策阶段 113

5.6 性能评价 117

5.6.1 消息数目 118

5.6.2 规划工作流包含的规划数目 121

5.6.3 规划工作流包含的规划之间的数据流映射数目 123

5.7 本章小结 124

本章参考文献 124

第6章 基于服务联盟自优化的动态云服务组合 128

6.1 引言 128

6.2 相关工作 129

6.3 云服务联盟组合模型 130

6.3.1 云服务组合模型结构 130

6.3.2 云服务联盟组合模型定义 131

6.4 云服务联盟组合及自优化机制 133

6.4.1 云服务联盟聚合函数 133

6.4.2 云服务联盟自优化机制 134

6.4.3 联盟自优化算法流程 138

6.5 实验评估 139

6.5.1 实验设置 139

6.5.2 实验结果比较 141

6.6 本章小结 142

本章参考文献 142

第7章 面向移动云计算环境的可信动态服务组合 145

7.1 引言 145

7.2 相关工作 146

7.2.1 移动云计算的服务调度模型 146

7.2.2 偏好学习 147

7.3 系统总体设计 147

7.3.1 系统架构 147

7.3.2 基于Agent的云交互模型 148

7.4 基于模糊综合评价的信任管理模型 148

7.4.1 基于FCE方法的信任评估模型 148

7.4.2 案例分析 150

7.5 信任和学习驱动的动态服务组合模型 152

7.5.1 学习驱动的服务组合模型 152

7.5.2 基于两阶段改进FCM方法的学习算法 155

7.6 性能评估 158

7.6.1 信任机制的有效性 158

7.6.2 基于JADE服务组合平台 160

7.6.3 学习机制的效果 163

7.6.4 信任对服务组合的影响 165

7.7 本章小结 166

本章参考文献 167

结论和展望 171

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