ABSTRACT På senare tid har allt fler traditionella tjänster migrerats till en molnbaserad datormiljö som gör tjänstens kvalitet (QoS) till en viktig faktor för tjänsteval och optimal tjänstesammansättning samtidigt som man skapar cross-cloud-tjänster. Med tanke på den ickelinjära och dynamiska egenskapen hos QoS-data är det så svårt att uppnå dynamisk förutsägelse samtidigt som man utformar en QoS-prediktionsmetod med otillfredsställande förutsägelsenoggrannhet. Det är därför önskvärt att undersöka hur man kan utforma ett effektivt tillvägagångssätt genom att införliva vissa intelligenta tekniker i QoS förutsägelsemetoden för att förbättra förutsägelsens prestanda. I detta dokument, motiverat av adaptiv kritiker design och Q-learning teknik, föreslår vi en ny QoS förutsägelse metod för att tjäna detta syfte genom kombinationen av suddiga neurala nätverk och adaptiv dynamisk programmering (ADP), dvs. ett online-inlärningsprogram. Detta tillvägagångssätt extraherar luddiga regler från QoS-data och använder ADP-metoden för att parameterinlärning av de luddiga reglerna. Dessutom ger vi ett konvergensgränsvärde för vårt föreslagna tillvägagångssätt för att garantera stabiliteten. Experimentella resultat på en storskalig QoS-tjänst som verifierar exaktheten i vårt föreslagna tillvägagångssätt. INDEX TERMS Servicekvalitet (QoS), QoS-förutsägelse, fuzzy neural network, adaptiv dynamisk programmering, molntjänster.
Nyligen, Luo et al. REF kombinerade suddiga neurala nätverk och adaptiv dynamisk programmering (ADP) för att lösa problemet med QoS värdeförutsägelse.
Web Service QoS Prediction Based on Adaptive Dynamic Programming Using Fuzzy Neural Networks for Cloud Services
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}