基于量子粒子群算法的移動商務QoE優(yōu)化.pdf

1、近年來，移動商務市場競爭異常激烈，用戶體驗質(zhì)量越來越受到網(wǎng)絡運營商、終端設備商和開發(fā)者的重視。目前移動商務的研究大多聚焦在商業(yè)模式、情景感知、用戶交互等方面，尤其缺乏對移動商務的用戶感知、用戶體驗質(zhì)量方面的評價與優(yōu)化方面的研究。
　　本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　首先，本文分析了移動商務、QoE（Quality of Experience）評價、量子粒子群優(yōu)化的研究現(xiàn)狀，總結了目前QoE研究中存在的問題。
　　其次，本

2、文站在移動商務提供商角度，針對用戶，綜合考慮移動商務特征、用戶感知理論與用戶體驗理論，闡述了移動商務的用戶QoE評估指標體系的構建依據(jù)，然后按照該依據(jù)構建了本文用戶QoE評價指標體系；并針對上述評價模型和體系研究出移動商務環(huán)境下的用戶QoE評價核心影響因素，本研究基于移動商務使用戶實現(xiàn)目標的有效性，從用戶體驗的角度出發(fā)，建立了一套較為完整的移動商務的用戶QoE評價指標體系，該體系由6個一級指標（功能體驗、技術體驗、過程體驗、人性化體驗、

3、成本、用戶滿意度）12個二級指標（共享性、全面性、可用性、響應快捷性、連接有效性、穩(wěn)定性、簡易性、準確性、安全性、美學感受性、個性化、人機交互性）共同組成?；谝陨隙嗄繕梭w系的建立，本文運用線性加權法將多目標問題轉化為單目標進行求解。
　　再次，綜合考慮用戶與移動商務提供商利益進行建模，將用戶對于移動商務的QoE的關鍵影響因素作為輸入，構建移動商務 QoE的多目標優(yōu)化模型，利用量子粒子群算法對QoE進行優(yōu)化。把QPSO應用到函數(shù)優(yōu)

4、化問題上，其全局搜索的優(yōu)勢得到發(fā)揮。將移動商務QoE的各一級指標分別設置不同權重系數(shù)，分別利用PSO和QPSO算法進行優(yōu)化，實驗結果表明，與傳統(tǒng)的粒子群算法相比，量子粒子群算法的結果，無論是從收斂速度和搜索結果上都要優(yōu)于PSO。經(jīng)過QPSO優(yōu)化后的功能體驗、技術體驗、過程體驗、人性化體驗以及用戶滿意度均稍優(yōu)于 PSO優(yōu)化后的結果，成本經(jīng)過QPSO優(yōu)化后有所減少。探究了影響QPSO全局收斂和局部收斂的五個參數(shù)，當保持其他參數(shù)不變，改變其中