细节增强的matlab代码-qoe_orchestration_tomm:qoe_orchestration_tomm

细节增强的matlab代码 面向QoE的云服务编排适用于应用程序提供商 在此项目中，我们解决了一般的应用程序服务提供商（ASP）优化问题-最大化受ASP成本预算限制的向用户提供的令人满意的QoE服务。 我们将此问题分别划分为ASP“管理平面”和“数据平面”优化子问题。 我们通过将其最佳解决方案与整数线性规划（ILP）结合使用，解决了ASP“管理平面”中的服务放置问题（当应用程序服务正在部署且尚未运行时），以最大化用户的服务水平目标（SLO）覆盖范围。 为了进一步避免ILP NP困难，我们还针对管理平面问题设计了一种启发式算法，该算法基于一种考虑了多个SLO路径约束的新颖的可能性C均值（PCM）基础结构聚类算法。 为了解决ASP“数据平面”优化（应用程序服务可通过实际用户访问进行操作）的难处理性，以增强令人满意的用户QoE交付，我们设计了一个模型来捕获三个Q之间相互作用的动态模型，即基础结构服务质量（QoS） ）和迎合用户QoE（3Q）的用户端应用程序质量（QoA）。 我们使用启发式算法，该算法利用管理我们的3Q互动模型的最低成本破坏性（LCD）决策树来决定适当的适应措施，以处理（a）令