基于模糊层次研究法网络业务性能评估模型

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1、基于模糊层次研究法网络业务性能评估模型　　摘要：针对现有网络性能评估方案不能兼顾用户的业务偏好和网络实际情况以及指标权重计算方法存在片面性的问题，提出一种面向网络业务性能的综合评价模型。该模型考虑到用户偏好，以网络应用业务为导向，首先建立一种评价层次结构，分别确立层次结构中的准则权重和方案权重；然后对实际测量数据进行规格化处理；最后利用模糊层次分析法（AHP）进行计算得到目标链路中各业务的性能评估值。实验结果表明，所提模型不仅可以评估目标链路的整体性能情况，还可以结合用户业务偏好，对单个的网络业务的性能进行

2、有效评估，有利于更好地实现区分服务的网络。关键词：服务质量；性能评估；层次分析法；模糊理论；网络业务性能0引言随着网络的普及和互联网的飞速发展，网络规模逐渐扩大，复杂性不断提高，网络新业务不断涌现，网络服务质量（QualityofService，8QoS）和网络的可靠性、稳定性和高效性等诸多方面的性能因素越来越受到网络使用者和网络管理者的关注。而由于缺少对网络行为和性能特征的精准描述，Internet性能的可知性越来越低。因此，为了对网络的安全性、稳定性和实用性进行客观评估，给用户提供较高可信度的网络服务，

3、针对网络应用业务建立一套有效可行的评价方法是非常有意义的。1相关工作在网络性能的评价过程中，主要使用时延、丢包率、带宽等多项指标对所测量的网络进行评价；但由于不同指标之间无法进行统一比较，因而不能全面地反映被测网络的运行情况；且在网络QoS判定过程中，存在有大量的不确定性因素，具有模糊性。国际上互联网工程任务组（InternetEngineeringTaskForce，IETF）和国际电联（InternationalTelecommunicationUnionTelecommunication，ITUT）并

4、没有建立宏观的网络性能评估模型。文献[1]提出一种基于加权平均法计算路径性能评估值的多指标综合评价方法，没有考虑到各指标之间的相对重要性；文献[2]采用模糊层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）对校园网总体性能进行了评估；文献[3-4]提出一种基于模糊AHP的网络效能分析算法，并分别利用区间数特征向量或加权的有序加权平均（WeightedOrderedWeightedAveraging，8WOWA）算子对权重矩阵的计算方法作出了改进；文献[5]将基于数据融合的DS（Demps

5、terShafer）证据理论引入到网络性能评价领域，利用AHP和两级数据融合进行网络质量评价；文献[6-7]引进模糊一致性矩阵和层次标度法，建立了二级模糊综合评判模型，但它们的研究只是从网络整体性能的角度，没有考虑到用户偏好或实际需求。文献[8]运用AHP对用户QoS偏好信息进行量化处理，从而进行网络优先选择，只给出了一个综合情况定性的选择，没有定量地表示网络状况；文献[9]从不同用户要求的角度出发，利用模糊AHP法建立网络的总体性能评价模型，但它们都没有考虑到不同网络业务的性能情况。文献[10]提出网络应

6、用业务的性能与网络环境存在一定关系，用QoS指标来预测网络应用的用户感知质量（UserPerceivedQuality，UPQ），并分析导致业务效果不佳的可能原因。目前这些研究，从多个方面评估了网络状况，却只能给出一个综合评价结果，没有考虑到用户对网络业务的不同偏好或实际用途需要，即没有考虑到不同网络业务的权重。本文利用与网络性能相关的测量数据，以网络应用业务为导向，选取合适的网络质量应用关键绩效指标（KeyPerformanceIndex，KPI），结合网络业务性能评价的层次结构、模糊一致性矩阵及层次分析

7、法对QoS评价指标的权重影响进行定性和定量的分析，实现对网络链路性能合理有效的评估。2问题定义2.1模糊AHP的相关概念8AHP被广泛使用在能源系统分析、环境工程、项目评估、经营决策、企业管理、科研评价等众多领域。AHP是一种简捷、实用的定性与定量相结合的决策方法，其关键在于以一定标度把人的主观感觉数量化。它通过把复杂问题中的各种因素划分为相互联系的有序层次；然后根据一定的客观现实判断，把专家意见和分析者的客观判断结果直接有效地结合起来，将同一层次元素两两比较的重要性进行定量描述；最后利用数学方法计算所有元

8、素的相对权重的排序向量。模糊层次分析法是在传统的层次分析法基础上，考虑到人们对复杂事物判断的模糊性，引入模糊一致性矩阵的决策方法[9]。模糊层次分析法很好地解决了AHP判断矩阵的一致性问题。2.2模糊一致性矩阵的定义AHP判断矩阵是以元素通过两两比较得出的相对重要性值而构成的矩阵。针对不同的用户和网络应用业务，可根据同一个QoS指标集建立不同的AHP判断矩阵，从而计算出不同的权重向量。根据实际网络测量的需要，由专