基于多任务的云服务组合算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第20-28页 |
| 2.1 云计算 | 第20-21页 |
| 2.2 云服务组合 | 第21-23页 |
| 2.3 优化算法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 粒子群算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 差分进化算法 | 第25页 |
| 2.4 随机森林 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 云服务组合问题定义 | 第28-42页 |
| 3.1 原子服务的质量标准 | 第28-30页 |
| 3.2 组合服务的结构模型 | 第30-31页 |
| 3.3 组合服务的执行模型 | 第31-39页 |
| 3.3.1 服务选择 | 第31-32页 |
| 3.3.2 服务质量属性的聚合 | 第32-38页 |
| 3.3.3 组合服务的QoS值 | 第38-39页 |
| 3.4 问题定义 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 多任务服务组合算法实现 | 第42-60页 |
| 4.1 云服务组合系统 | 第42-43页 |
| 4.2 多任务优化算法 | 第43-53页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第44页 |
| 4.2.2 算法框架 | 第44-46页 |
| 4.2.3 解的表示 | 第46-48页 |
| 4.2.4 初始化种群 | 第48-49页 |
| 4.2.5 适应度函数 | 第49页 |
| 4.2.6 选择性交叉 | 第49-51页 |
| 4.2.7 垂直文化传播 | 第51-53页 |
| 4.2.8 选择 | 第53页 |
| 4.3 优化任务分组模型 | 第53-59页 |
| 4.3.1 训练样本生成 | 第54-55页 |
| 4.3.2 数据预处理 | 第55-56页 |
| 4.3.3 模型选择和设计 | 第56-57页 |
| 4.3.4 模型评估 | 第57-58页 |
| 4.3.5 分组方法 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第60-70页 |
| 5.1 实验环境与过程 | 第60-62页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第60页 |
| 5.1.2 实验过程 | 第60-61页 |
| 5.1.3 算法参数 | 第61-62页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第62-69页 |
| 5.2.1 EMA-CCSC优化结果 | 第62-67页 |
| 5.2.2 分组优化结果 | 第67-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 工作总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
