基于熵权-灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于熵权

【技术实现步骤摘要】
基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及系统仿真领域，具体涉及一种基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统。

技术介绍

[0002]随着计算技术、信息技术和以云计算为代表的新型技术的飞速发展，基于云服务的仿真逐渐成为趋势。2015年，北约提出基于云计算的建模与仿真即服务(MSaaS)，为仿真应用的快速构建提供新的思路。而构建MSaaS仿真架构需要涉及可信云计算平台、可信SOA服务平台、可信仿真资源服务、可信仿真应用等多个不同层面的可信计算，并且MSaaS仿真是否可信将直接影响到基于仿真结果所进行的一系列应用或决策过程。可见对MSaaS仿真可信度的研究具有重要价值。
[0003]研究MSaaS仿真可信度评估时应该考虑两方面的因素：一方面，MSaaS架构在满足可信构建的同时，还应支持仿真资源的快速部署、高效调度和按需集成等；另一方面，可信度评估具有一定的独立性，应重视可信度评估的理论和方法研究。
[0004]目前，国内外的学者对MSaaS的研究主要集中在基于MSaaS的并行和分布式仿真、基于MSaaS的建模方法等理论方法上，而可信计算的研究主要集中在计算机软硬件层面，缺少仿真服务所需要的一些特殊属性，较难适应仿真服务可信评估需求。因而，如何建立一个MSaaS仿真系统的综合可信度评估指标体系，如何对该系统可信程度进行有效评估是亟需解决的问题。
[0005]近年来，灰色系统理论在处理“小样本”、“贫信息”的评价问题时，取得了显著的评判效果，同时考虑到MSaaS仿真可信度评估由于可利用数据较少，往往较难评估。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提出一种基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法及系统。
[0007]实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法，将熵权法和层次分析法引入到灰色评估法中，对仿真系统的可信度进行评估，包括如下步骤：
[0008]建立可信度评估指标体系：影响架构可信度的因素主要为四大类：模型服务可信度、仿真服务可信度、云服务可信度和仿真结果可信度；
[0009]熵权法求底层元素相对目标层权重；
[0010]层次分析法求底层元素相对目标层权重；
[0011]计算熵权
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层次分析组合权重：采用乘数归一算法求组合权重；
[0012]求评估指标矩阵：根据专家对底层元素的评分表，求出评估指标矩阵；
[0013]确定评估灰类：根据专家对底层元素的评分以及划分的评估等级，可对应5个评估
灰类；
[0014]计算灰色评估系数：根据评估指标值矩阵和白化权函数算出灰色评估系数。
[0015]计算灰色评估权重：根据灰色评估系数和总灰色评估系数算出灰色评估权重。
[0016]计算综合聚类系数，给出评价结果。
[0017]进一步的，根据评估指标值矩阵和白化权函数f
N
(d
JI
)算出受评者J的第A个评估因素的第N类的灰色评估系数，记为其计算公式为：
[0018][0019]总灰色评估系数记为其计算公式为：
[0020][0021]进一步的，根据第N类的灰色评估系数和总灰色评估系数记为可以算出对于评估指标A,第J个受评者属于第N个灰类的评估权重即：
[0022][0023]进一步的，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：
[0024][0025][0026][0027][0028][0029]其中k表示有k个底层指标，根据可以对仿真建模即服务可信度进行综合评价。
[0030]一种基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估系统，包括：
[0031]可信度指标体系建立模块，用于建立可信度评估指标体系；
[0032]熵权法求权重模块，利用专家对底层指标评分得到信息，再根据熵权法求权重步骤计算底层指标相对目标层权重；
[0033]层次分析法求权重模块，利用层次分析法计算底层指标相对目标层权重；
[0034]灰色评估模块，根据专家对底层指标评分得到评估指标矩阵，再求出灰色评估系数、总灰色评估系数和灰色评估权重；
[0035]综合评估模块，根据熵权法和层次分析法求出的权重，求出组合权重，再结合灰色评估权重得到综合聚类系数，最后给出综合评估结果。
[0036]进一步的，评估前，设计可信度评估指标体系，影响该架构可信度的因素主要为四大类：模型服务可信度、仿真服务可信度、云服务可信度和仿真结果可信度。
[0037]进一步的，根据评估指标值矩阵和白化权函数f
N
(d
JI
)算出受评者J的第A个评估因素的第N类的灰色评估系数，记为其计算公式为：
[0038][0039]总灰色评估系数记为其计算公式为：
[0040][0041]进一步的，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：
[0042][0043][0044][0045][0046][0047]其中k表示有k个底层指标，根据可以对仿真建模即服务可信度进行综合评价。
[0048]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法。
[0049]进一步的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法。
[0050]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术从MSaaS架构各层之间的功能不同，运行环境异构等特点建立了可信度评估指标体系，根据灰色系统理论在处理“小样本”、“贫信息”的问题时具有显著优势，同时考虑到MSaaS的可信度评估只拥有少量的定量信息，往往较难评估，本专利技术提出了一种熵权法和灰色层次分析法相结合的可信度评估方法，对MSaaS仿真系统可信程度进行有效评估提供了新方法；(2)本专利技术将熵权法和层次分析法结合，解决了各个评估指标对于目标层的权重主观性太强、权重分配不够客观的问题。
附图说明
[0051]图1为本专利技术MSaaS仿真架构的可信度评估方法流程图。
[0052]图2为本专利技术设计的MSaaS仿真架构的可信因素集及递阶结构图。
[0053]图3为本专利技术实施实例中基于MSaaS战场环境仿真架构的可信因素集及递阶结构图。
具体实施方式
[0054]下面结合说明书附图及具体实例对本专利技术作进一步详细描述。
[0055]本专利技术提出MSaaS仿真架构的可信度影响因素，并结合新方法进行可信度评估，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法，其特征在于，包括如下步骤：建立可信度评估指标体系：影响架构可信度的因素主要为：模型服务可信度、仿真服务可信度、云服务可信度和仿真结果可信度；熵权法求底层元素相对目标层权重；层次分析法求底层元素相对目标层权重；计算熵权
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层次分析组合权重：采用乘数归一算法求组合权重；求评估指标矩阵：根据专家对底层元素的评分表，求出评估指标矩阵；确定评估灰类：根据专家对底层元素的评分以及划分的评估等级，对应5个评估灰类；计算灰色评估系数：根据评估指标值矩阵和白化权函数算出灰色评估系数；计算灰色评估权重：根据灰色评估系数和总灰色评估系数算出灰色评估权重；计算综合聚类系数，给出评价结果。2.根据权利要求1所述的基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法，其特征在于，根据评估指标值矩阵和白化权函数f
N
(d
JI
)算出受评者J的第A个评估因素的第N类的灰色评估系数，记为其计算公式为：总灰色评估系数记为其计算公式为：3.根据权利要求1所述的基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法，其特征在于，根据第N类的灰色评估系数和总灰色评估系数记为计算对于评估指标A,第J个受评者属于第N个灰类的评估权重即：4.根据权利要求1所述的基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估方法，其特征在于，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：其特征在于，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：其特征在于，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：其特征在于，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：其特征在于，仿真建模即服务可信度关于5个灰类的综合聚类系数分别定义为：
其中k表示有k个底层指标；根据对仿真建模即服务可信度进行综合评价。5.一种基于熵权
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灰色层次分析的建模仿真即服务可信度评估系统，其特征在于，包括：可信度指标体系建立模块，用于建立可信度评估指标体系；熵权法求权重模块，利...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋海峰，任学文，梅铮，徐筠，朱双琳，李东，
申请(专利权)人：北京仿真中心，
类型：发明
国别省市：