【摘 要】
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针对基于云计算的SaaS软件生成时存在不确定性、分散性、难控制性等问题,提出一种基于遗传算法的SaaS质量多目标模型,从SaaS与时间、PaaS、虚拟机、付费情况的关系和SaaS软件
【机 构】
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阿坝师范高等专科学校计算机科学系,IBM成都数据处理部,电子科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60873077);四川省教育厅自然科学基金资助项目(09ZC103);阿坝师专重点课题资助项目(ASA10-14)
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针对基于云计算的SaaS软件生成时存在不确定性、分散性、难控制性等问题,提出一种基于遗传算法的SaaS质量多目标模型,从SaaS与时间、PaaS、虚拟机、付费情况的关系和SaaS软件状态质量（SaaS质量）两角度建立SaaS软件质量模型,并用精英策略的小生境遗传算法进行优化,从而得到一组SaaS软件在Internet中的形态、状态质量参数。最后在Amazon环境下以一个SaaS销售软件生成为例分析SaaS多目标模型可行性和有效性。
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