Модель вибору хмарних сервісів на основі нечіткої логіки та багатокритеріальної оптимізації
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-3(41)-272-283Ключові слова:
хмарні технології; хмарні обчислення; вибір постачальника хмарних послуг; метод аналізу ієрархій; логіка МамданіАнотація
У сучасних умовах для великих підприємств вибір оптимальних хмарних сервісних платформ є критично важливим. Запропоновано модель вибору хмарних сервісів на основі інтеграції нечіткої логіки та еволюційних методів багатокритеріальної оптимізації. Завдання формалізовано як пошук Парето-оптимальних рішень у просторі семи критеріїв. Використано логіку Мамдані та еволюційні алгоритми багатокритеріальної оптимізації. Для подальшого ранжування застосовано нечіткий метод аналізу ієрархій, що враховує суб’єктивні переваги та дозволяє адаптувати модель до вимог підприємства.
Посилання
Камінський, О. Є. (2018). Багатокритеріальна оптимізація вибору провайдерів хмарних сервісів. Міжнародний науковий журнал «Інтернаука». Серія: Економічні науки, (1), 88-94.
Фокін, К. М., & Нехай, В. В. (2020). Процес вибору хмарних ІТ-сервісів. секція 1 сучасні аспекти математичного та імітаційного моделювання систем в екології та геології, 186.
Chang, R. S., Liao, C. S., & Liu, C. Y. (2013). Choosing Clouds for an Enterprise: Modeling and Evaluation. International Journal of E-Entrepreneurship and Innovation (IJEEI), 4(2), 38-53.
Yan, S., Chen, C., Zhao, G., & Lee, B. S. (2012, October). Cloud service recommendation and selection for enterprises Workshop on Systems Virtualization Management (SVM) (pp. 430-434). IEEE.
Sun, L., Dong, H., Hussain, F. K., Hussain, O. K., & Chang, E. (2014). Cloud service se-lection: State-of-the-art and future research directions. Journal of Network and Computer Applications, 45, 134-150.
Hsu, C. L., & Lin, J. C. C. (2016). Factors affecting the adoption of cloud services in en-terprises. Information Systems and e-Business Management, 14, 791-822.
Padhy, R. P., & Patra, M. R. (2012). An enterprise cloud model for optimizing IT infra-structure. International Journal of Cloud Computing and Services Science, 1(3), 123.
Mateos, A., & Rosenberg, J. (2010). The Cloud at Your Service: The when, how, and why of enterprise cloud computing. Simon and Schuster.
Faiz, M., & Daniel, A. K. (2024). A multi-criteria cloud selection model based on fuzzy logic technique for QoS. International Journal of System Assurance Engineering and Manage-ment, 15(2), 687-704.
Esposito, C., Ficco, M., Palmieri, F., & Castiglione, A. (2015). Smart cloud storage ser-vice selection based on fuzzy logic, theory of evidence and game theory. IEEE Transactions on computers, 65(8), 2348-2362.
Basu, A., & Ghosh, S. (2018). Implementing fuzzy TOPSIS in cloud type and service provider selection. Advances in Fuzzy Systems, 2018(1), 2503895.
Miriam, A. J., Saminathan, R., & Chakaravarthi, S. (2021). Non-dominated Sorting Ge-netic Algorithm (NSGA-III) for effective resource allocation in cloud. Evolutionary Intelligence, 14, 759-765.
Imene, L., Sihem, S., Okba, K., & Mohamed, B. (2022). A third generation genetic algo-rithm NSGAIII for task scheduling in cloud computing. Journal of King Saud university-computer and information sciences, 34(9), 7515-7529.
Gopu, A., & Venkataraman, N. (2019). Optimal VM placement in distributed cloud envi-ronment using MOEA/D. Soft Computing, 23(21), 11277-11296.
Kumar, S., Bahsoon, R., Chen, T., Li, K., & Buyya, R. (2018, December). Multitenant cloud service composition using evolutionary optimization. International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS) (pp. 972-979). IEEE.
Zhou, J., Gao, L., Yao, X., Zhang, C., Chan, F. T., & Lin, Y. (2020). Evolutionary many-objective assembly of cloud services via angle and adversarial direction driven search. Information Sciences, 513, 143-167.
Lee, Y. H. (2014). A decision framework for cloud service selection for SMEs: AHP analysis. SOP Transactions on Marketing Research, 1(1), 51-61.
Лахно, В., Криворучко, О., & Каламан, Є. (2025). Програмна реалізація вирішення задачі оптимізації вибору засобів захисту інформації на основі еволюційного алгоритму. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(27), 257-268.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
