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云工作流服务组合与活动调度策略研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
致谢第13-17页
插图清单第17-18页
表格清单第18-19页
第一章 绪论第19-30页
   ·研究背景与意义第19-21页
   ·国内外研究现状第21-25页
   ·主要研究内容与创新之处第25-28页
   ·论文的结构安排第28-30页
第二章 云工作流及相关概念第30-43页
   ·云计算概念第30-32页
     ·云计算定义第30-31页
     ·云计算应用第31-32页
   ·云工作流概念第32-35页
     ·工作流及相关概念第33-34页
     ·网格工作流第34页
     ·云工作流第34-35页
   ·云工作流系统体系结构第35-39页
     ·体系结构第35-38页
     ·云工作流运行过程第38-39页
   ·云工作流实例第39-42页
     ·计算密集型工作流第40-41页
     ·实例密集型工作流第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第三章 云工作流服务组合策略第43-59页
   ·相关工作第43-45页
     ·服务组合第43-44页
     ·服务调整第44-45页
   ·调整感知的服务组合框架第45-46页
   ·基于蚁群算法的服务组合第46-50页
     ·服务组合的 QoS 评估第46-48页
     ·多目标蚁群算法第48-50页
   ·调整感知的服务组合优化第50-53页
     ·活动的重要性第50-51页
     ·调整感知的服务预留第51-53页
   ·实验和结果分析第53-58页
     ·实验设置及环境第53-55页
     ·实验结果比较第55-58页
   ·本章小结第58-59页
第四章 云工作流活动完工时间预测方法第59-71页
   ·相关工作第59-60页
   ·基于统计时间序列的预测模型第60-64页
     ·统计时间序列第61-62页
     ·时间序列分割算法第62-64页
   ·基于混沌时间序列的预测模型第64-67页
     ·相空间重构第64-65页
     ·确定嵌入维数第65-66页
     ·确定时间延迟第66页
     ·RBF 神经网络第66-67页
   ·实验和结果分析第67-70页
     ·预测模型的准确率第67-68页
     ·预测模型的误差分析第68-70页
   ·本章小结第70-71页
第五章 云工作流活动调度策略第71-95页
   ·相关工作第71-72页
   ·面向市场的分层调度策略第72-77页
     ·调度策略概述第73-74页
     ·服务层调度策略第74-75页
     ·任务层调度策略第75-77页
   ·面向市场的分层调度算法第77-81页
     ·服务层调度算法第77-80页
     ·任务层调度算法第80-81页
   ·群体智能算法第81-88页
     ·遗传算法第82-83页
     ·蚁群算法第83-85页
     ·粒子群算法第85-88页
   ·实验和结果分析第88-94页
     ·实验设置第88-89页
     ·结果及讨论第89-94页
   ·本章小结第94-95页
第六章 云工作流活动再调度策略第95-113页
   ·相关工作第95-96页
   ·应用场景第96-97页
   ·时序违背的检测第97-99页
     ·时序一致性模型第97-98页
     ·可恢复的时序违背第98-99页
   ·时序违背的处理第99-107页
     ·时序违背处理框架第99-101页
     ·通用框架应用实例第101-102页
     ·时序违背处理算法第102-107页
   ·实验和结果分析第107-112页
     ·实验设置第107-108页
     ·结果及讨论第108-112页
   ·本章小结第112-113页
第七章 总结与展望第113-116页
   ·全文工作总结第113-114页
   ·进一步工作展望第114-116页
参考文献第116-124页
攻读博士学位期间参加的科研工作和发表论文情况第124-127页

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