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基于网格技术的区域物流信息服务组合优化研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-23页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 相关课题国内外研究现状第14-21页
        1.2.1 网格技术的发展及应用研究现状第14-16页
        1.2.2 区域物流信息服务研究现状第16页
        1.2.3 网格在物流领域的应用研究现状第16-18页
        1.2.4 基于QoS的Web服务组合优化研究现状第18-21页
    1.3 论文研究内容及方法第21-23页
2 网格技术及区域物流信息服务相关理论研究第23-39页
    2.1 网格相关理论第23-28页
        2.1.1 网格理论概述第23-24页
        2.1.2 网格基本体系结构第24-27页
        2.1.3 网格服务与网络服务的异同第27-28页
    2.2 区域物流信息网格体系结构研究第28-32页
        2.2.1 区域物流信息服务的概念第28-29页
        2.2.2 区域物流信息网格的含义第29页
        2.2.3 区域物流信息网格的功能需求第29-30页
        2.2.4 区域物流信息网格的体系结构第30-32页
    2.3 网格区域物流信息服务组合概述第32-38页
        2.3.1 网格区域物流信息服务的概念第32-34页
        2.3.2 网格区域物流信息服务基本流程框架第34-35页
        2.3.3 网格区域物流信息服务注册与发布第35-36页
        2.3.4 网格区域物流信息服务组合的概念和特征第36-38页
    2.4 本章小结第38-39页
3 基于用户偏好的网格区域物流信息服务组合研究第39-56页
    3.1 基本网格区域物流信息服务QoS评价模型第39-48页
        3.1.1 网格区域物流信息服务QoS模型第39-42页
        3.1.2 QoS组合偏好权重计算模型第42-47页
        3.1.3 基于用户偏好的网格区域物流信息服务QoS评价模型第47-48页
    3.2 组合网格区域物流信息服务QoS模型第48-52页
        3.2.1 网格服务组合基本模型及QoS计算方法第49-52页
        3.2.2 组合网格区域物流信息服务QoS模型第52页
    3.3 网格服务选择策略和组合QoS框架第52-55页
        3.3.1 网格服务选择策略第52-54页
        3.3.2 组合服务全局QoS框架第54-55页
    3.4 本章小结第55-56页
4 基于QoS的网格区域物流信息服务组合优化模型构建与算法设计第56-67页
    4.1 基于QoS的网格区域物流信息服务组合优化模型构建第56-58页
        4.1.1 模型假设第56-57页
        4.1.2 模型构建第57页
        4.1.3 参数说明第57-58页
    4.2 模型求解算法相关理论研究第58-62页
        4.2.1 服务组合优化算法研究第58-60页
        4.2.2 遗传算法概述第60-61页
        4.2.3 遗传算法与服务组合第61-62页
    4.3 基于QoS的网格区域物流信息服务算法的求解设计第62-66页
        4.3.1 染色体编码方案第62-63页
        4.3.2 种群初始化第63-64页
        4.3.3 适应度函数第64页
        4.3.4 遗传操作第64-66页
        4.3.5 算法终止条件第66页
    4.4 本章小结第66-67页
5 算例分析第67-77页
    5.1 算例描述与数据第67-70页
        5.1.1 算例描述第67-69页
        5.1.2 算例数据第69-70页
    5.2 算例求解过程第70-73页
        5.2.1 算法求解过程第70-72页
        5.2.2 数据规范化第72-73页
        5.2.3 QoS属性权重及参数设置第73页
    5.3 结果与算法性能分析第73-76页
        5.3.1 结果分析第73-75页
        5.3.2 算法性能分析第75-76页
    5.5 本章小结第76-77页
6 结论与展望第77-79页
    6.1 主要研究结论第77页
    6.2 研究展望第77-79页
参考文献第79-82页
作者简历第82-84页
学位论文数据集第84页

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