基于图像模糊对称准则点混合聚合的IaaS云服务商选择模型研究

为解决基础设施即服务(IaaS)云提供商选择中定性定量参数难以协同评估的难题，研究人员开发了PF-SPC-MACONT混合模型，集成图像模糊集(PF)与对称准则点(SPC)方法，通过物流企业案例验证了该决策支持系统在优化云服务商选择中的实用性与鲁棒性。

　　

随着云计算技术的迅猛发展，基础设施即服务(IaaS)已成为企业数字化转型的核心支撑。然而，面对市场上纷繁复杂的云服务商选项，如何科学评估AWS、Azure等主流供应商的性能与成本，成为困扰IT决策者的"选择困难症"。传统方法往往割裂处理定性指标（如专家评价的服务质量QoS）与定量参数（如存储成本），导致决策片面化。更棘手的是，云服务评估涉及大量模糊性指标——比如"客户支持响应速度"这类难以精确量化的概念，常规数学模型难以捕捉其不确定性。

针对这一痛点，研究人员开发了名为PF-SPC-MACONT的混合决策模型。该创新方法巧妙融合了图像模糊集(Picture Fuzzy Sets, PF)与对称准则点(Symmetry Point of Criterion, SPC)两大前沿数学工具，前者通过隶属度、中立度和非隶属度三维度精准刻画专家评价的模糊性，后者则创新性地解决了定性定量指标权重同步计算难题。研究团队在物流企业真实场景中验证模型时发现，相比传统方法，新模型能显著降低决策结果对参数波动的敏感性，其排名稳定性提升达32%。这项突破性成果发表于人工智能领域顶级期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为云计算采购决策提供了首个同时兼顾数学严谨性与工程实用性的标准化框架。

关键技术方法包括：1) 采用图像模糊Yager加权算术平均(PFYWAA)算子聚合专家评价，基于Yager t-范数实现模糊信息精确计算；2) 开发PF-SPC算法确定准则权重，通过对称点转换解决混合数据类型标准化问题；3) 应用PF-MACONT方法进行供应商排序，结合对数归一化技术消除量纲差异；4) 以某国际物流企业的真实采购需求为案例，收集5家主流IaaS供应商的12项性能与成本指标建立评估矩阵。

方法论创新

研究构建的三阶段混合模型突破性地整合了模糊数学与多准则决策理论。在PF-SPC阶段，通过定义正负理想解的对称点转换，首次实现专家语言评价（如"较好"、"一般"）与硬件价格数据的统一赋权。特别值得注意的是开发的PFYWAA算子，其基于Yager参数λ的动态调节能力，使模型能灵活适应从保守到激进的不同决策偏好。

案例验证

针对物流企业需处理全球货运实时数据的特点，模型评估了AWS、Google Cloud等供应商在虚拟机成本、SLA违约率等关键指标的表现。结果显示微软Azure因在延迟敏感型应用中的稳定性得分最高而居首，而尽管阿里云价格最低，却因东亚以外地区网络抖动问题滑落至第三。这种精细化的权衡分析正是传统成本优先方法无法实现的。

鲁棒性验证

通过λ参数敏感性测试发现，当Yager算子参数在[0.5,2.0]区间变化时，最优供应商排名仅发生1次交替，证明模型具有超强稳定性。与TOPSIS等传统方法对比显示，新模型在专家评价一致性指标上提升19.7%，显著降低主观偏差影响。

该研究标志着云计算采购决策从经验驱动向数据驱动的范式转变。所提出的PF-SPC-MACONT框架不仅解决了IaaS选择中模糊信息处理的学术难题，更通过模块化设计使模型可扩展至PaaS、SaaS等其他云服务层级评估。对于正经历"上云"浪潮的物流、金融等行业，该成果相当于提供了一套经过数学验证的"选购指南"，其价值在混合云成为主流的当下尤为凸显。作者Galip Cihan Yal??n团队特别指出，下一步将开发开源工具包，推动这一实验室方法走向规模化工程应用。