樊志强 李宁 郝博

摘 要：功能相同或类似的Web服务选择时需考虑服务的QoS属性及权重，由于用户对QoS属性的偏好具有主观认知的不确定性，并且某些QoS属性值也通常不是确定的。因此，Qos属性的权重具有不确定性。针对QoS属性的不确定权重求解问题，使用云模型表示主观认知的不确定性，基于用户偏好信息，利用归一化和最小二乘法求解主观权重，基于Qos属性值利用熵方法求解客观权重，并使用科布—道格拉斯方法合成主、客观权重，能够有效表达由主观认知和QoS属性值造成的权重不确定性。

关键词：QoS属性；不确定权重；云模型；熵方法

中图分类号：TP311 文献标识码：A

1 引言（Introduction）

随着Web服务技术的发展和流行，互联网上有越来越多的Web服务，出现了许多功能相同或类似的Web服务。QoS（Quality of Service）便成为选择Web服务的基准。QoS是指Web服务的非功能质量属性，可以用来区分具有相同功能的Web服务。Web服务的QoS属性可以分为两类：（1）效益型属性，对于这类属性，人们往往希望越高越好，如信誉度、成功执行率。（2）成本型属性，对于这类属性，人们往往希望越低越好，如执行费用。通常情况下，具有相同功能的不同Web服务其QoS属性各有所长，需要综合考虑各个QoS属性的重要程度再进行选择，因此，QoS属性权重的表示和求解成为一个关键问题。现有研究将Web服务QoS属性的权重分为三种：（1）主观权重：基于用户对QoS属性的偏好信息求得的权重。（2）客观权重：基于Web服务的QoS属性值求得的权重。（3）综合权重：将主观权重与客观权重合成得到的权重。……