摘 要：在互聯(lián)網(wǎng)比較復(fù)雜的環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)評(píng)估可以認(rèn)為是一個(gè)決策的過(guò)程，文章提出了一種基于模糊數(shù)學(xué)的評(píng)估方法，將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)細(xì)化為五個(gè)級(jí)別，根據(jù)計(jì)算結(jié)果的隸屬度來(lái)判定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)的實(shí)際情況，該方法計(jì)算量小，比較高效，能夠適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜環(huán)境的需求。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；態(tài)勢(shì)評(píng)估；模糊數(shù)學(xué)

引言

文章在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究廣泛研究的基礎(chǔ)上提出一種主機(jī)-網(wǎng)絡(luò)設(shè)備參數(shù)指標(biāo)結(jié)構(gòu)，然后利用了模糊數(shù)學(xué)中的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)進(jìn)行了評(píng)估。

1 基于模糊數(shù)學(xué)的評(píng)估方法

1.1 建立網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)指標(biāo)體系

由于文章主要考慮的是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的態(tài)勢(shì)。因此，指標(biāo)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(shì)的參數(shù)分為兩類(lèi)，即主機(jī)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(biāo)時(shí)參照以下幾個(gè)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(biāo)體系分為三個(gè)大的方面，即服務(wù)請(qǐng)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(shì)的變化會(huì)通過(guò)這些參數(shù)的變化直觀地反映出來(lái)。由于是從服務(wù)的角度出發(fā)，所以指標(biāo)體系中的參數(shù)都是一些接近上層的參數(shù)，與用戶(hù)關(guān)系密切。

1.2 評(píng)估方法主要步驟

1.2.1 確定隸屬度函數(shù)。若對(duì)論域（研究的范圍）U中的任一元素x，都有一個(gè)數(shù)與之對(duì)應(yīng)，則稱(chēng)A為U上的模糊集，A（x）稱(chēng)為x對(duì)A的隸屬度。在文章中論域U所對(duì)應(yīng)的就是一系列指標(biāo)中的每一個(gè)參數(shù)。文章中從五個(gè)級(jí)別上對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)進(jìn)行劃分，從一級(jí)到五級(jí)漸次變差。在這種分類(lèi)基礎(chǔ)上，確定隸屬度函數(shù)。

1.2.4 對(duì)模糊矩陣進(jìn)行復(fù)合運(yùn)算

運(yùn)算完成后，同上，對(duì)數(shù)據(jù)采用歸一化方法。得出相應(yīng)的各級(jí)別隸屬度。

1.2.5 運(yùn)用D-S證據(jù)合成理論整合評(píng)估結(jié)果。經(jīng)過(guò)以上四步之后，可以得出指標(biāo)體系中每個(gè)部分的評(píng)估結(jié)果，第五步要將以上三類(lèi)數(shù)據(jù)結(jié)果統(tǒng)籌歸納，融合成為評(píng)估結(jié)論。文章中，作者采用D-S證據(jù)合成理論對(duì)結(jié)果進(jìn)行合成。

D-S證據(jù)理論屬于20世紀(jì)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(diǎn)。作為經(jīng)典的不確定推理理論，是對(duì)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(gè)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(jì)算出的結(jié)果可以確定網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)屬于哪個(gè)級(jí)別。

2 結(jié)束語(yǔ)

在研究國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，文章針對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)建立了一套較為實(shí)用的指標(biāo)體系，提出了一種基于模糊數(shù)學(xué)的態(tài)勢(shì)評(píng)估方法。將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)態(tài)勢(shì)評(píng)估看作一種決策過(guò)程，不是簡(jiǎn)單的將結(jié)果定義為“是”或“不是”，而是利用模糊數(shù)學(xué)中隸屬度的概念來(lái)進(jìn)行決策，使得評(píng)估過(guò)程更加合理。同時(shí)，該方法計(jì)算量較小，適用于復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，能夠做到實(shí)時(shí)給出網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)的評(píng)估結(jié)果。當(dāng)然，該方法還存在一些需要改進(jìn)之處，例如：評(píng)估的各項(xiàng)級(jí)別需要豐富的先驗(yàn)知識(shí)以及實(shí)際的情況來(lái)劃分，這些都是以后研究的重點(diǎn)。

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作者簡(jiǎn)介：朱聿光（1987-），男，山東省青島市人，工作單位：中國(guó)海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，職務(wù)：在職研究生，研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)。