云计算环境下智能决策方法研究

针对云计算环境下智能决策方法的新特点，从云计算环境对智能决策过程的影响分析入手，系统研究云计算环境下决策资源的发现与协调机制、复杂决策问题的协同求解方法以及相应的智能决策支持系统的体系结构等问题。具体研究内容为：（1）分析云计算环境对决策过程、决策模式的影响，抽象、提炼出云计算环境对智能决策方法影响的各种因素；（2）采用Agent建模方法对决策资源进行描述，研究基于数据挖掘技术的决策资源发现方法以及基于协商的决策资源分配机制；（3）采用贝叶斯网方法对复杂决策问题进行分解，研究用于复杂问题求解的多Agent组织的形成和演化机制以及复杂决策问题的协同求解方法；（4）运用面向服务和软件工程的方法对云计算环境下智能决策支持系统的体系结构进行深入研究。以上研究为云计算环境下复杂决策问题的求解提供了新的思路和方法，为智能决策支持系统提供新的方法和工具。

围绕项目的研究内容、预期目标以及国家自然科学基金提倡的原则开展研究工作，总结如下：.在科学研究方面，.（1）在云服务可信评价与个性化推荐方面，建立了集成QoS预测和客户满意度估计的云服务可信评估模型，以及基于模糊差距测量和证据理论方法的两阶段云服务信任度评价模型。研究了基于熟悉度和一致性的云服务信任管理机制，构建了云服务信任管理框架；.（2）在云计算资源智能管理以及云服务个性化推荐方面，总结了云计算资源智能管理的研究成果，提出了最小化服务总完成时间和总资源成本的云服务资源调度方法，给出基于调度目标空间的云计算资源调度方法。研究了基于自适应弹性控制的云计算资源优化配置系统及方法，构建了一种新的公有云架构及其虚拟化资源自适应配置方法。给出了云商务环境下多源信息服务资源分配模型，设计了面向云计算环境的多源信息服务模式，研究了云制造环境下服务监管角色的评估与选择方法，及云计算环境下服务监管角色的评价指标体系；.（3）在面向物联网服务系统和智能电网的云计算应用研究方面，提出了面向海量数据应用的物联网信息服务系统，给出了智能电网环境下电力负荷分类方法；.（4）在云计算环境下的数据挖掘研究上，给出了云计算环境下的分类挖掘方法，提出了云计算环境下的数据挖掘服务模式，通过构建云计算环境下数据挖掘服务的架构、数据挖掘服务的创建流程、数据挖掘服务平台的体系结构和数据挖掘服务的生命周期，形成了云计算环境下的数据挖掘服务模式；.（5）在云计算环境下决策问题一致性分析研究方面，给出了证据推理环境下面向多属性群决策分析的一致框架，以及基于证据推理方法的区间信念结构群体一致的判定方法。研究了相关信息源的区间信念结构交合成方法。最后，提出了基于证据推理面向带区间群体一致需求的多属性群决策问题的一致模型。.在论著和获奖方面，在国内外学术会议、核心学术期刊上共发表论文26篇，其中被SCI 检索7篇，被 EI 检索14篇；获安徽省科技进步奖一等奖1项。在人才培养方面，项目支持了8名博士和12名硕士研究生，有4名博士和10名硕士取得学位。