刘晶花，台宪青，马治杰，陈大鹏

1.中国科学院 空天信息创新研究院，北京100190

2.中国科学院大学 电子电气与通信工程学院，北京100049

3.中国科学院 空天信息创新研究院 苏州研究院，江苏 苏州215000

4.中国科学院 微电子研究所，北京100000

5.江苏物联网研究发展中心，江苏 无锡214000

近年来，越来越多功能相似、性能不同的软件服务被大量地部署于云平台中，使得用户难以从众多的候选服务中快速、准确地选择符合用户自身需求的服务。服务质量（Quality of Service，QoS）[1]是衡量每个软件服务非功能性属性的重要参考维度之一。因此，基于服务的QoS属性值、且考虑用户自身需求的服务选择方法研究已成为当前服务评价与选择的重要研究方向之一。

目前，大部分基于QoS的服务评价及选择算法研究是基于实数形式描述的QoS属性值[2-4]。然而，在实际场景中，服务均运行在动态网络环境，诸如网络带宽、位置、时间等不确定因素，都会影响服务的性能结果，从而造成QoS属性值的大小也具有动态性。针对这一问题，近年来，基于动态QoS的服务选择研究越来越多，主要有基于区间数[5]、三角模糊数[6]、混合数据类型[7-8]等的服务选择方法研究。与此同时，为更好地满足用户的个人偏好，基于用户需求的服务选择研究也越来越多[4，9-11]。然而，到目前为止，据调研所知，同时考虑用户需求和服务动态QoS属性值的服务评价与选择方法研究较少。

对服务的综合评价是进行服务选择的重要依据，而对服务各指标权重值的计算则是对服务评价的关键。……