基于模糊數(shù)學的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢評估方法研究

摘 要：在互聯(lián)網(wǎng)比較復雜的環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢評估可以認為是一個決策的過程，文章提出了一種基于模糊數(shù)學的評估方法，將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢細化為五個級別，根據(jù)計算結(jié)果的隸屬度來判定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢的實際情況，該方法計算量小，比較高效，能夠適應網(wǎng)絡(luò)復雜環(huán)境的需求。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；態(tài)勢評估；模糊數(shù)學

引言

文章在對國內(nèi)外研究廣泛研究的基礎(chǔ)上提出一種主機-網(wǎng)絡(luò)設(shè)備參數(shù)指標結(jié)構(gòu)，然后利用了模糊數(shù)學中的方法對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢進行了評估。

1 基于模糊數(shù)學的評估方法

1.1 建立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢指標體系

由于文章主要考慮的是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的態(tài)勢。因此，指標的選取，更加注重可以顯示網(wǎng)絡(luò)服務(wù)情況的參數(shù)，為此將網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢的參數(shù)分為兩類，即主機和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備參數(shù)，也可以理解為服務(wù)的使用者與提供者兩方面，文章選取指標時參照以下幾個原則：（1）全面性與代表性；（2）系統(tǒng)性和層次性；（3）可操作性。

文章中建立的指標體系分為三個大的方面，即服務(wù)請求方，服務(wù)提供方和網(wǎng)絡(luò)鏈路方。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢的變化會通過這些參數(shù)的變化直觀地反映出來。由于是從服務(wù)的角度出發(fā)，所以指標體系中的參數(shù)都是一些接近上層的參數(shù)，與用戶關(guān)系密切。

1.2 評估方法主要步驟

1.2.1 確定隸屬度函數(shù)。若對論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個數(shù)與之對應，則稱A為U上的模糊集，A（x）稱為x對A的隸屬度。在文章中論域U所對應的就是一系列指標中的每一個參數(shù)。文章中從五個級別上對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢進行劃分，從一級到五級漸次變差。在這種分類基礎(chǔ)上，確定隸屬度函數(shù)。

1.2.4 對模糊矩陣進行復合運算

運算完成后，同上，對數(shù)據(jù)采用歸一化方法。得出相應的各級別隸屬度。

1.2.5 運用D-S證據(jù)合成理論整合評估結(jié)果。經(jīng)過以上四步之后，可以得出指標體系中每個部分的評估結(jié)果，第五步要將以上三類數(shù)據(jù)結(jié)果統(tǒng)籌歸納，融合成為評估結(jié)論。文章中，作者采用D-S證據(jù)合成理論對結(jié)果進行合成。

D-S證據(jù)理論屬于20世紀新發(fā)展出的人工智能的范疇，具有能夠處理各種不確定信息的優(yōu)點。作為經(jīng)典的不確定推理理論，是對經(jīng)典概率論的發(fā)展，是不確定推理的重要組成部分。

合成規(guī)則多個信度函數(shù)的合成法則

1.2.6 根據(jù)最終的合成結(jié)果判別。根據(jù)第5步計算出的結(jié)果可以確定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢屬于哪個級別。

2 結(jié)束語

在研究國內(nèi)外現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，文章針對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)建立了一套較為實用的指標體系，提出了一種基于模糊數(shù)學的態(tài)勢評估方法。將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢評估看作一種決策過程，不是簡單的將結(jié)果定義為“是”或“不是”，而是利用模糊數(shù)學中隸屬度的概念來進行決策，使得評估過程更加合理。同時，該方法計算量較小，適用于復雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，能夠做到實時給出網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢的評估結(jié)果。當然，該方法還存在一些需要改進之處，例如：評估的各項級別需要豐富的先驗知識以及實際的情況來劃分，這些都是以后研究的重點。

參考文獻

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作者簡介：朱聿光（1987-），男，山東省青島市人，工作單位：中國海洋大學信息科學與工程學院，職務(wù)：在職研究生，研究方向：計算機技術(shù)。