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自适应的调整云应用所占用的资源是一种有效的保障云应用性能的方法,但传统的决策方法面向基于服务的系统（Service-Based System,SBS）时会存在一些问题,例如基于应用系统性能模型的决策方法不能很好适应云环境下SBS的动态变化,基于智能优化算法的决策方法效率较低.该文提出了一种基于强化学习的SBS云应用自适应性能优化方法.在该方法中,该文建立了自适应基本要素之间相互关系的特征描述框架,利用高层次的系统行为指标（如响应时间、用户并发量、资源量等）来描述系统性能的优化目标等.为了应对云环境以及SB