[发明专利]一种制造云服务执行时间的预测方法及预测装置

权利要求书

1.一种制造云服务执行时间的预测方法，包括：按照以下方式对每一候选云服务的服务执行时间进行预测：

确定该候选云服务服务执行时间的特征模式；

根据设定的特征模式和预测模型的对应关系，使用确定的所述特征模式对应的预测模型，计算该候选云服务服务执行时间的预测值；

其中，所述预测模型采用自适应平滑系数的指数平滑算法进行预测。

2.如权利要求1所述的预测方法，包括：

对每一候选云服务的服务执行时间进行预测之前，还包括：

将云制造任务分解为多个子任务；

对每一子任务，采用基于语义相似度的分层信息匹配算法，从注册的云服务集WS中匹配得到该子任务的候选云服务；

其中，所述分层信息匹配算法使用基本信息、服务功能信息和服务质量信息中的至少二种作为匹配项进行匹配。

3.如权利要求1所述的预测方法，包括：

对每一子任务，采用基于语义相似度的分层信息匹配算法，从云服务集WS中匹配得到该子任务对应的候选云服务，包括：

以该子任务的基本信息为匹配项，计算云服务集WS中每一云服务的基本匹配度，将基本匹配度低于相应门限的云服务从云服务集WS中删除，得到云服务集WS₁；

以该子任务的服务功能信息为匹配项，计算云服务集WS₁中每一云服务的服务功能匹配度，将服务功能匹配度低于相应门限的云服务从云服务集WS₁中删除，得到云服务集WS₂；

对云服务集WS₂中每一云服务，以该子任务的服务质量信息为匹配项，计算该云服务的服务质量匹配度，并对该云服务的基本匹配度、服务功能匹配度和服务质量匹配度进行加权运算，得到该云服务的综合匹配度；

将综合匹配度低于相应门限的云服务从云服务集WS₂中删除，得到云服务集WS₃，将云服务集WS₃中的云服务作为该子任务的候选云服务。

4.如权利要求1所述的预测方法，包括：

确定该候选云服务服务执行时间的特征模式，包括：

根该候选云服务n个时刻的服务执行时间数据，计算自相关系数r_k；其中，r_k表示i时刻的服务执行时间y_i与i+k时刻的服务执行时间y_i+k的自相关系数，i＝1,2,…n，表示向下取整，k≥4，n≥16；

然后按照以下一种或多种判决方式，确定该候选云服务服务执行时间的特征模式：

如果r₁＞ε、r₁＞r₂＞r₃且r_i＜σ(i＞3)，判决特征模式为平稳模式，ε,σ为设定的常数且σ＜ε；

如果r₁＞r₂＞r₃＞…＞r_k且至少有个r_i满足r_i＞ε，判决特征模式为趋势模式；

如果r_i,r_i+T,r_i+2T,…两两之间的偏差小于υ1，且r_i,r_i+T,r_i+2T,…与r_j(j≠i,i+T,i+2T,…)之间的偏差均大于υ2，判决特征模式为周期模式，υ1,υ2为设定的常数且υ1＜υ2，T为小于k/2的正整数；

如果r_i＜σ(i＝1,2,…n)，判决特征模式为随机模式；

如果不满足上述任一种模式的判决条件，则判决特征模式为暴发模式。