0% Complete
صفحه اصلی
/
سی و یکمین کنفرانس بین المللی مهندسی برق
Multi-Attribute Decision-Making Methods to a Cloud Service Providing Selection
نویسندگان :
Amirhossein Shahbakhsh razavi
1
Kiumars Javan
2
Mehdi Zaferanieh
3
Somayeh Sobati-Moghadam
4
1- دانشگاه حکیم سبزواری
2- دانشگاه حکیم سبزواری
3- دانشگاه حکیم سبزواری
4- دانشگاه حکیم سبزواری
کلمات کلیدی :
Cloud Computing،Cloud Service Selection،Multi-attribute decision making،AHP،Shannon’s entropy،TOPSIS،COPRAS
چکیده :
With the emergence of cloud computing in recent years, many cloud service providers offer various types of services to customers. There is a significant possibility for optimizing the selection of services to serve users as efficiently as possible. Indeed, cloud system providers (CSPs) offer a variety of services with different payment cost criteria. From the customer's point of view, the most important factor for choosing the appropriate CSP is service quality Service quality which is relevant to such different features as security, cost, reputation, finances, performance, etc. In this article, two multi-feature optimization methods, including the Analytical Hierarchical Process (AHP) and Shannon's entropy method are considered to rank different features of CSPs. The AHP method performs the ranking, by using an initial pairwise decision matrix proposed by some experts. But Shannon's entropy method corresponds to the maximum likelihood problem and is performed without the intervention experts’ decisions. Therefore, comparing these methods determines the weaknesses and strengths of the experts' decisions. Next, the results obtained by these methods have been combined with the TOPSIS and COPRAS methods to analyze the data offered by users to rank some selected cloud service providers. The TOPSIS and COPRAS methods are performed based on clinging to positive and negative ideals. Besides that, the COPRAS method considers the superiority and dependence between features to suggest the final indicators’ ranks
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Optimized 5G-MMW Compact Yagi-Uda Antenna Based on Machine Learning Methodology
Alireza Jafarieh - Mahdi Nouri - Hamid Behroozi
طبقهبندی تصاویر سلولی پاپ اسمیر مبتنی بر الگوریتمهای ترتیبی یادگیری جمعی و شبکههای عمیق استخراج ویژگی
زهرا کمالی - محمدصادق هل فروش - کامران کاظمی - مژگان اکبرزاده
بررسی و مدلسازی اثرات نویز فاز پالس ساعت بر عملکرد تقویت کننده صوتی کلاس D سمعک ها
محمد مهدی احمدی - محدثه امیریان چایجان
Learning-Based Routing Policy For Wireless Sensor Networks
Najim Halloum - Yousef Darmani - Ali Ahmadi
Performance analysis under the Independent Fluctuating Two-Ray (IFTR) Fading in RIS-Assisted Millimeter Wave Communications
Maryam Olyaee - Hadi Hashemi - Juan Manuel Romero Jerez
طراحی سازه ی الکترودی بهینه جهت انجام آزمایشات امپدانس متری سلولی و غیر سلولی
علی منفردی - نسرین هاشمی - مهرداد ساویز
Model Predictive Control for Interconnected Systems with Communication Delays
Reza Mohammadikia - Mahsan Tavakoli-Kakhki
کنترل تطبیقی بازوی رباتی دو درجه آزادی با استفاده از یادگیری گروهی مبتنیبر الگوریتم اکثریت وزندار شده تصادفی
علی چراغی - امیرحسین جراره - سعید شمقدری
Improving the Performance of ST-GCN on Multi-Site rs-fMRI Data Through Time Repetition Alignment
Mehrana Calagari - Hamidreza Hakimdavoodi
بهبود دقت و سرعت روش حداکثر جریان در تشخیص خطاهای آغازین وقایع آبشاری
مجتبی فکری - جواد نیکوکار - گئورک قره پتیان
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.8.0