摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
第一章 引言 | 第13-21页 |
1.1 研究背景 | 第13-14页 |
1.2 研究现状 | 第14-16页 |
1.3 研究内容 | 第16-17页 |
1.4 论文的组织结构 | 第17-21页 |
第二章 相关研究 | 第21-37页 |
2.1 Web服务和web服务组合 | 第21-26页 |
2.1.1 web服务 | 第21-23页 |
2.1.2 Web服务组合 | 第23-25页 |
2.1.3 Web服务选取 | 第25-26页 |
2.2 相关算法介绍 | 第26-35页 |
2.2.1 粒子群算法 | 第26-32页 |
2.2.2 蚁群优化算法 | 第32-35页 |
2.4 本章小结 | 第35-37页 |
第三章 求解面向业务服务选取问题的单目标粒子群算法 | 第37-57页 |
3.1 研究现状 | 第37-38页 |
3.2 问题建模 | 第38-44页 |
3.3 HEU-PSO算法 | 第44-50页 |
3.3.1 粒子位置的表示 | 第44-45页 |
3.3.2 离散搜索空间转换策略 | 第45-46页 |
3.3.3 适应度函数评价策略 | 第46页 |
3.3.4 HEU局部搜索策略 | 第46-48页 |
3.3.5 HEU-PSO算法 | 第48-50页 |
3.4 实验评价 | 第50-56页 |
3.4.1 测试用例和终止条件 | 第50-51页 |
3.4.2 与近期提出的相关算法对比 | 第51-56页 |
3.5 本章小结 | 第56-57页 |
第四章 求解面向功能的大规模服务选取问题的单目标粒子群算法 | 第57-75页 |
4.1 研究现状 | 第57-58页 |
4.2 问题建模 | 第58-62页 |
4.3 ACO-PSO算法 | 第62-68页 |
4.3.1 α-支配服务skyline搜索策略 | 第62-64页 |
4.3.2 蚁群构造图转换 | 第64-65页 |
4.3.3 算法描述 | 第65-68页 |
4.4 实验评估 | 第68-73页 |
4.4.1 测试用例和终止条件 | 第68-69页 |
4.4.2 参数选取 | 第69-71页 |
4.4.3 与近期提出的相关算法对比 | 第71-73页 |
4.5 本章小结 | 第73-75页 |
第五章 SLA等级感知服务组合问题的混合多目标离散粒子群算法 | 第75-103页 |
5.1 研究现状 | 第75-77页 |
5.2 问题模型 | 第77-81页 |
5.3 混合多目标离散粒子群算法(HMDPSO) | 第81-88页 |
5.3.1 粒子位置的表示 | 第81-82页 |
5.3.2 粒子更新策略 | 第82页 |
5.3.3 粒子变异策略 | 第82-83页 |
5.3.4 算法描述及分析 | 第83-86页 |
5.3.5 局部搜索策略 | 第86-88页 |
5.4 实验设计 | 第88-102页 |
5.4.1 测试用例设计 | 第88-92页 |
5.4.2 参数选取 | 第92-93页 |
5.4.3 与相关算法对比 | 第93-102页 |
5.5 本章小结 | 第102-103页 |
第六章 基于资源共享的SLA等级感知服务组合问题的多目标粒子群算法 | 第103-129页 |
6.1 研究动机 | 第103-106页 |
6.2 问题模型 | 第106-109页 |
6.3 多目标粒子群算法(SMOPSO) | 第109-117页 |
6.3.1 粒子位置表示 | 第109-110页 |
6.3.2 粒子部署策略 | 第110-112页 |
6.3.3 粒子更新策略 | 第112-113页 |
6.3.4 粒子局部搜索策略 | 第113-114页 |
6.3.5 粒子变异策略 | 第114-115页 |
6.3.6 算法描述 | 第115-117页 |
6.4 实验评价 | 第117-128页 |
6.4.1 参数选取与收敛性分析 | 第118-119页 |
6.4.2 与相关算法对比 | 第119-128页 |
6.5 本章小结 | 第128-129页 |
第七章 本文工作总结 | 第129-131页 |
参考文献 | 第131-141页 |
致谢 | 第141-143页 |
攻读博士学位期间的主要成果 | 第143-144页 |
论文发表情况 | 第143页 |
科研项目 | 第143-144页 |