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 |