基于云和声搜索算法的知识即服务组合优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·云计算 | 第13-14页 |
| ·和声搜索算法 | 第14-15页 |
| ·知识即服务 | 第15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-16页 |
| ·文章结构 | 第16-17页 |
| 第二章 云计算与知识即服务 | 第17-30页 |
| ·云计算 | 第17-23页 |
| ·云计算定义和特点 | 第17-19页 |
| ·云计算服务模式 | 第19-21页 |
| ·云计算关键技术 | 第21-22页 |
| ·云计算平台 | 第22-23页 |
| ·开源云计算系统Hadoop | 第23-27页 |
| ·Hadoop介绍 | 第23-24页 |
| ·HDFS分布式文件系统 | 第24-25页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第25-26页 |
| ·HBase:Bigtable的开源实现 | 第26-27页 |
| ·知识即服务 | 第27-29页 |
| ·知识即服务发现 | 第27页 |
| ·知识即服务组合 | 第27-28页 |
| ·服务质量(QoS) | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 和声搜索算法及其改进 | 第30-40页 |
| ·和声搜索算法概述 | 第30-34页 |
| ·算法的基本思想 | 第30-31页 |
| ·算法的参数设置 | 第31-32页 |
| ·算法的基本流程 | 第32-34页 |
| ·和声搜索算法的主要改进 | 第34-37页 |
| ·基于参数的改进 | 第34-35页 |
| ·与其他智能优化算法相结合的改进 | 第35-36页 |
| ·其他相关改进及应用 | 第36-37页 |
| ·云和声搜索算法及其改进 | 第37-39页 |
| ·云和声搜索算法 | 第37页 |
| ·Map函数设计 | 第37-38页 |
| ·Reduce函数设计 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 云和声搜索算法在知识即服务组合中的应用 | 第40-48页 |
| ·知识即服务组合优化建模 | 第40-41页 |
| ·问题的提出 | 第40页 |
| ·知识即服务组合优化建模 | 第40-41页 |
| ·ICHS求解KaaS组合优化问题 | 第41-44页 |
| ·和声记忆库的初始化 | 第41-43页 |
| ·算法中key、value键值对的设置 | 第43页 |
| ·最优知识服务的选择 | 第43-44页 |
| ·利用ICHS求解KaaS基本流程 | 第44页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第44-47页 |
| ·实验环境及参数设置 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-46页 |
| ·算法的时间开销 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·工作总结 | 第48页 |
| ·进一步工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与科研工作 | 第55-56页 |
