云计算中的机器学习和优化模型的主要目标是以高质量的服务、最少的计算时间和高可靠性来满足用户的需求。随着通过云提供商迁移服务的增加，云上的负载增加，导致出现故障，系统中的各种安全故障导致可靠性降低。为了满足这一需求，云系统使用智能元启发式和预测算法，以高效的方式向用户提供资源，以管理系统的性能并规划即将到来的请求。智能算法有助于系统实时预测并找到适合云环境的资源，计算复杂度最低，同时考虑到系统在欠载和过载条件下的性能。
本书讨论了未来的改进和可能的智能优化模型，这些模型使用人工智能、深度学习技术和其他混合模型来提高云的性能。已经提出了各种增强云服务方向性的方法，这些方法将使云能够为用户提供更好的服务、性能和服务质量。它讨论了下一代智能优化和故障模型，以提高云的安全性和可靠性。
主要功能
·全面介绍云架构及其服务模型。
·云SAAS、PAAS和IAAS中的漏洞和问题
·使用元神经、人工智能和ML模型优化云计算性能的基本问题
·详细研究多层云中的优化技术和故障管理技术。
·使用受自然启发的算法和人工神经网络提高云中可靠性和故障的方法。
·基于人工智能的云优化算法的高级研究
·云环境下基于神经网络的节能虚拟机布局方法
·使用元启发式算法的任务调度方法。
·机器学习和深度学习的研究启发了故障感知环境中云的资源分配算法。
本书旨在为研究生学位或研究生培养研究兴趣和动机。它旨在为研究人员提供一项关于云优化算法的研究，以便他们了解人工智能时代云计算的未来。
