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云制造模式下的云资源服务优化调度研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第11-22页
    1.1 引言第11页
    1.2 研究背景及意义第11-13页
        1.2.1 论文研究背景第11-12页
        1.2.2 论文研究意义第12页
        1.2.3 一种典型的云制造模式第12-13页
    1.3 相关技术国内外研究现状第13-18页
        1.3.1 云资源服务建模研究现状第14-16页
        1.3.2 云资源服务调度研究现状第16-18页
    1.4 论文研究内容及章节安排第18-21页
        1.4.1 研究内容第18-20页
        1.4.2 章节安排第20-21页
    1.5 本章小结第21-22页
2 云资源服务调度运营模式第22-34页
    2.1 引言第22页
    2.2 云资源服务分析第22-25页
        2.2.1 云资源服务的特点分析第22-24页
        2.2.2 云资源服务的分类第24-25页
    2.3 云制造项目任务分解第25-27页
        2.3.1 复杂产品制造过程分析第25-26页
        2.3.2 项目任务分解第26-27页
    2.4 云资源服务调度运行机制第27-29页
    2.5 云资源服务调度业务流程第29-32页
        2.5.1 整体流程第29-30页
        2.5.2 云平台调度系统的接入方式第30-32页
        2.5.3 调度系统的使用第32页
    2.6 本章小结第32-34页
3 云资源服务调度优化模型第34-46页
    3.1 引言第34页
    3.2 云服务封装与组合第34-36页
        3.2.1 资源服务封装第34-35页
        3.2.2 资源服务的组合第35-36页
    3.3 任务建模第36页
    3.4 云制造服务调度模型建立第36-44页
        3.4.1 问题描述第36-41页
        3.4.2 参数分析与约束条件第41-43页
        3.4.3 目标函数第43-44页
    3.5 模型特点分析第44-45页
    3.6 本章小结第45-46页
4 云资源服务调度优化遗传算法设计第46-67页
    4.1 引言第46页
    4.2 多目标优化问题研究第46-47页
    4.3 遗传算法基本原理第47-48页
        4.3.1 遗传算法的优点第47页
        4.3.2 遗传算法的基本原理与流程第47-48页
    4.4 分阶段遗传操作设计第48-59页
        4.4.1 编码与种群初始化第49-52页
        4.4.2 适应度函数设置与选择策略第52-53页
        4.4.3 交叉方式第53-57页
        4.4.4 变异策略第57-59页
    4.5 主动解码与评价第59-61页
    4.6 调度系统开发与功能实现第61-66页
        4.6.1 调度数据下载第62-63页
        4.6.2 调度数据的Excel读取第63-64页
        4.6.3 调度参数设置与算法实现第64-65页
        4.6.4 调度结果显示第65-66页
    4.7 本章小结第66-67页
5 云资源服务优化调度系统示例运行第67-85页
    5.1 引言第67页
    5.2 云平台示例运行第67-72页
        5.2.1 调度项目任务创建第67-69页
        5.2.2 候选服务集的确定第69-72页
    5.3 调度数据抽取与调整第72-75页
    5.4 调度示例运行与分析第75-83页
        5.4.1 调度参数设置第75页
        5.4.2 调度示例运行第75-80页
        5.4.3 调度结果解析第80-83页
    5.5 基于调度结果的服务选择第83-84页
    5.6 本章小结第84-85页
6 总结与展望第85-87页
    6.1 论文总结第85页
    6.2 研究展望第85-87页
参考文献第87-92页
附录第92-97页
    附录1 变量/符号清单第92-93页
    附录2 调度示例的原始数据信息第93-97页

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