| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| ·研究背景和意义 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的主要贡献 | 第18-19页 |
| ·论文结构 | 第19-21页 |
| ·本章参考文献 | 第21-24页 |
| 第二章 QoS感知的语义Web服务组合相关研究工作 | 第24-51页 |
| ·Web服务、语义网和语义Web服务 | 第24-34页 |
| ·Web服务简介 | 第24-27页 |
| ·语义网 | 第27-29页 |
| ·本体论简介 | 第27-28页 |
| ·语义网架构简介 | 第28-29页 |
| ·OWL | 第29页 |
| ·语义Web服务 | 第29-32页 |
| ·语义Web服务研究内容 | 第30-31页 |
| ·OWL-S | 第31-32页 |
| ·工作流技术与基于功能的服务组合 | 第32-34页 |
| ·工作流技术及标准 | 第32-33页 |
| ·国际著名相关研究项目 | 第33-34页 |
| ·QoS感知的语义Web服务组合相关研究工作 | 第34-46页 |
| ·QoS建模研究 | 第34-37页 |
| ·QoS本体研究 | 第37-38页 |
| ·声誉属性建模研究 | 第38-39页 |
| ·确定QoS模型的聚合算法 | 第39-40页 |
| ·可行解(匹配)和最优解(综合决策算法) | 第40-42页 |
| ·面向效率的组合算法改进 | 第42-45页 |
| ·基于遗传算法的改进 | 第42-43页 |
| ·基于背包算法的改进 | 第43-44页 |
| ·基于最佳路径算法的改进 | 第44页 |
| ·基于回溯算法的改进 | 第44-45页 |
| ·存在问题和新的研究方向 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46页 |
| ·本章参考文献 | 第46-51页 |
| 第三章 混合QoS模型的本体描述及本体管理框架 | 第51-74页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·QoS本体 | 第51-58页 |
| ·QoS顶层本体 | 第51-54页 |
| ·QoS中层本体 | 第54-55页 |
| ·声誉属性改进 | 第55-58页 |
| ·QoS本体管理框架 | 第58-66页 |
| ·仿真实验 | 第66-70页 |
| ·WSrep效力仿真 | 第66-69页 |
| ·版本控制算法效率仿真 | 第69-70页 |
| ·相关工作 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| ·本章参考文献 | 第72-74页 |
| 第四章 服务组合决策算法 | 第74-104页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·混合QoS聚合算法 | 第74-76页 |
| ·UMC-Core | 第76-82页 |
| ·去模糊化 | 第76页 |
| ·规格化 | 第76-77页 |
| ·综合评估 | 第77-79页 |
| ·UMC-Core面向不确定客户偏好的改进 | 第79-81页 |
| ·UMC-Core面向群决策的改进 | 第81-82页 |
| ·UMC-DH | 第82-88页 |
| ·工作流拆分策略 | 第83-85页 |
| ·分布式局部最优解求解策略 | 第85-86页 |
| ·并行结构k-启发聚合策略 | 第86页 |
| ·全局回溯控制策略 | 第86-88页 |
| ·仿真实验 | 第88-99页 |
| ·UMC-Core效力和优势 | 第88-94页 |
| ·UMC-DH运行时性能和解质量评估 | 第94-99页 |
| ·相关工作 | 第99-101页 |
| ·本章小结 | 第101页 |
| ·本章参考文献 | 第101-104页 |
| 第五章 基于多主体系统的实现框架 | 第104-119页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·组合引擎设计 | 第104-106页 |
| ·注册中心设计 | 第106-107页 |
| ·客户主体设计 | 第107-108页 |
| ·知识管理主体设计 | 第108-109页 |
| ·多主体交互建模 | 第109-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| ·本章参考文献 | 第118-119页 |
| 第六章 结论与展望 | 第119-122页 |
| ·论文总结 | 第119-120页 |
| ·进一步的研究工作 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第124-125页 |
| 获奖情况 | 第125-126页 |
| 附录(相关理论知识) | 第126-134页 |
| 1 描述逻辑及其扩展 | 第126-127页 |
| 2 模糊理论基础 | 第127-128页 |
| 3 贝叶斯学习理论 | 第128-129页 |
| 4 去模糊化算法 | 第129-131页 |
| 5 多属性(群)决策理论 | 第131-132页 |
| 6 数学规划方法 | 第132-133页 |
| 7 启发式方法 | 第133页 |
| 附录参考文献 | 第133-134页 |