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融合业务可变性关键技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
目录第10-13页
图表目录第13-15页
主要缩略语及中英文对照第15-16页
第一章 绪论第16-24页
    1.1. 研究背景第16-17页
    1.2. 课题来源第17-18页
    1.3. 主要研究工作第18-20页
    1.4. 论文内容和结构第20-22页
    1.5. 本章参考文献第22-24页
第二章 相关研究综述第24-46页
    2.1. 软件产品线第24-30页
        2.1.1. 领域需求分析阶段第26-28页
        2.1.2. 领域设计阶段第28-29页
        2.1.3. 配置实现阶段第29-30页
    2.2. 模型检测技术第30页
    2.3. 可变性关键技术研究现状第30-40页
        2.3.1. 软件产品线建模和模型检测第31-35页
        2.3.2. 适变业务流程建模和分析技术第35-37页
        2.3.3. 软件产品线的配置技术第37-40页
    2.4. 本章小结第40页
    2.5. 本章参考文献第40-46页
第三章 基于产品线的融合业务开发框架第46-57页
    3.1. 引言第46-47页
    3.2. 实例:电子旅游业务家族第47-49页
    3.3. CSDPL开发框架第49-53页
        3.3.1. 可变性需求建模第49-51页
        3.3.2. 业务流程家族的设计及检测第51-52页
        3.3.3. 模型映射第52页
        3.3.4. 适变业务流程设计第52-53页
        3.3.5. 融合业务家族的配置和部署阶段第53页
    3.4. 与其他模型的比较第53-54页
    3.5. 本章小结第54-55页
    3.6. 本章参考文献第55-57页
第四章 带有时间约束的融合业务建模和模型检测方法第57-78页
    4.1. 引言第57-58页
    4.2. 可变性需求模型第58-60页
    4.3. 特征时间自动机建模第60-64页
        4.3.1. 时间自动机第60-61页
        4.3.2. 特征时间自动机第61-64页
    4.4. 基于特征时间自动机的时序逻辑第64-67页
        4.4.1. 计算树逻辑第64-65页
        4.4.2. 业务产品编码第65-66页
        4.4.3. 产品时间计算树逻辑pTCTL第66-67页
    4.5. 模型检测第67-70页
        4.5.1. 模型检测问题第68页
        4.5.2. pTCTL模型检测算法第68-70页
        4.5.3. 算法复杂度分析第70页
    4.6. 仿真实验分析第70-75页
        4.6.1. 模型建立第71-72页
        4.6.2. 验证属性定义第72-73页
        4.6.3. 模型验证第73-74页
        4.6.4. 实验对比第74-75页
    4.7. 本章小结第75页
    4.8. 本章参考文献第75-78页
第五章 基于MDP的适变业务的建模及模型分析第78-92页
    5.1. 引言第78-79页
    5.2. 业务流程建模第79-80页
    5.3. 可靠的适变业务流程建模第80-85页
        5.3.1. 可靠的业务流程建模第81-82页
        5.3.2. 业务流程的相似性度量第82页
        5.3.3. 数据相容性第82-84页
        5.3.4. 适变业务流程第84-85页
    5.4. 基于PCTL的模型属性描述第85-87页
        5.4.1. 扩展的概率计算树逻辑第85-86页
        5.4.2. 验证性质第86-87页
    5.5. 仿真实验分析第87-89页
        5.5.1. 适变业务流程的分析验证第87-89页
        5.5.2. 仿真对比实验第89页
    5.6. 本章小结第89-91页
    5.7. 本章参考文献第91-92页
第六章 模糊偏好度量的融合业务配置方法第92-115页
    6.1. 引言第92-93页
    6.2. 基于产品线的融合业务配置框架第93-97页
        6.2.1. 质量需求定义第94-96页
        6.2.2. 产品配置问题描述第96-97页
    6.3. 基于模糊综合评判的偏好度量方法第97-100页
    6.4. 基于改进的二进制粒子群算法的产品配置方法第100-107页
        6.4.1. 粒子群算法原理第100-102页
        6.4.2. 改进的二进制粒子群算法第102-107页
    6.5. 仿真实验与分析第107-112页
        6.5.1. 实验建立第107-108页
        6.5.2. iBPSO优化策略与合理性的仿真分析第108-110页
        6.5.3. 基于iBPSO的产品配置算法仿真分析第110-112页
    6.6. 本章小结第112-113页
    6.7. 本章参考文献第113-115页
第七章 结束语第115-118页
    7.1. 论文总结第115-117页
    7.2. 进一步工作第117-118页
致谢第118-120页
攻读博士学位期间发表的论文第120-121页
博士在读期间完成和参与的项目第121页

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