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铁路信息共享的Web服务组合关键技术研究

中文摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
1 绪论第13-23页
   ·铁路信息共享问题的提出第13-20页
     ·铁路信息化建设中存在的问题第13-15页
     ·铁路信息共享的目的及意义第15-16页
     ·基于SOA的铁路信息共享平台第16-17页
     ·Web服务组合在铁路信息共享中的作用第17-20页
   ·研究内容第20-22页
   ·论文的组织第22-23页
2 Web服务组合研究现状与存在的问题第23-41页
   ·面向服务的架构第23-26页
     ·SOA第23-24页
     ·Web服务第24-26页
   ·Web服务组合第26-36页
     ·Web服务组合的概念第26-29页
     ·研究现状第29-33页
     ·存在的问题第33-36页
   ·Web服务选择第36-41页
     ·Web服务选择的概念第36-37页
     ·研究现状第37-39页
     ·存在的问题第39-41页
3 基于SOA的铁路信息共享平台第41-59页
   ·铁路信息共享需解决的问题第41-43页
   ·铁路共享信息需求分析第43-49页
     ·铁路共享信息的分类第43-44页
     ·路内信息共享需求第44-48页
     ·路外信息共享需求第48-49页
   ·基于SOA的铁路信息共享平台技术架构第49-55页
     ·共享信息第51页
     ·支撑服务第51-55页
     ·业务应用第55页
     ·服务展现第55页
     ·安全保障体系第55-56页
     ·标准规范体系第56页
   ·实施要点第56-58页
     ·信息共享第56-57页
     ·业务协同第57-58页
   ·本章小结第58-59页
4 基于与/或树的Web服务组合第59-75页
   ·问题归约法第59-62页
     ·问题的分解与等价变换第59-60页
     ·问题归约的与/或树表示第60-62页
   ·基于与/或树的Web服务组合模型第62-68页
     ·输入/输出依赖与/或树第62-64页
     ·基本搜索算法第64-65页
     ·针对服务组合问题的搜索算法第65-66页
     ·执行路径的建立第66-68页
   ·算例分析第68-74页
     ·算例第68-70页
     ·算法实现第70-72页
     ·结果分析第72-74页
   ·本章小结第74-75页
5 线性物理规划及其改进第75-85页
   ·多目标优化第75-77页
     ·解的定义第75-76页
     ·多目标优化问题的解法第76-77页
   ·线性物理规划第77-82页
     ·偏好的定性分类第78-80页
     ·偏好函数第80-81页
     ·综合偏好函数第81页
     ·求解步骤第81-82页
   ·本文对线性物理规划的两点改进第82-83页
     ·凸度系数β的确定第82-83页
     ·偏好函数的表达式第83页
   ·本章小结第83-85页
6 基于线性物理规划及遗传算法的Web服务选择第85-103页
   ·服务质量第85-88页
     ·服务质量的概念第85-86页
     ·单个服务的QoS第86-87页
     ·组合服务的QoS第87-88页
   ·遗传算法第88-93页
     ·遗传算法与自然选择第88-89页
     ·遗传算法的基本概念第89-91页
     ·遗传算法的基本步骤第91-92页
     ·遗传算法的特点第92-93页
   ·基于线性物理规划及遗传算法的Web服务选择第93-96页
     ·算法流程第93-94页
     ·基于线性物理规划的组合服务QoS评价第94-96页
     ·基于遗传算法的Web服务选择第96页
   ·算例分析第96-101页
     ·算例第97-98页
     ·基于线性物理规划的组合服务QoS评价第98-100页
     ·基于遗传算法的Web服务选择第100-101页
     ·算法优势第101页
   ·本章小结第101-103页
7 结论与展望第103-105页
   ·本文的主要创新点第103-104页
   ·研究展望第104-105页
参考文献第105-111页
作者简历第111-115页
学位论文数据集第115页

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