基于智能规划的交通出行服务组合方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 交通信息服务系统 | 第11页 |
| 1.2.2 Web服务组合方法 | 第11-13页 |
| 1.2.3 QoS感知的服务组合优化方法 | 第13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 交通出行服务组合关键技术 | 第17-29页 |
| 2.1 交通出行服务 | 第17-20页 |
| 2.1.1 Web服务 | 第17-18页 |
| 2.1.2 Web服务的语义级描述 | 第18-19页 |
| 2.1.3 交通出行服务描述的关键问题 | 第19-20页 |
| 2.2 基于AI规划的服务组合方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 服务组合定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基于AI规划的服务组合方法分类 | 第21-23页 |
| 2.3 QoS约束的服务选择方法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 Web服务的QoS指标 | 第23-24页 |
| 2.3.2 交通出行服务QoS评价模型 | 第24-25页 |
| 2.3.3 蚁群算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 面向交通出行服务的智能规划方法研究 | 第29-47页 |
| 3.1 交通出行服务模型DS-OWLS | 第29-33页 |
| 3.1.1 交通出行服务本体设计 | 第29-32页 |
| 3.1.2 DS-OWLS建模 | 第32页 |
| 3.1.3 交通出行服务本体库的构造 | 第32-33页 |
| 3.2 基于HTN规划的交通出行服务组合方法 | 第33-39页 |
| 3.2.1 服务组合问题在HTN中的定义 | 第33-34页 |
| 3.2.2 交通出行服务组合在SHOP2中的映射 | 第34-38页 |
| 3.2.3 HTN规划的弊端 | 第38-39页 |
| 3.3 CSHTN规划方法 | 第39-45页 |
| 3.3.1 CSHTN的规划设计 | 第39-42页 |
| 3.3.2 CSHTN规划算法 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 QoS感知的交通出行服务组合优化算法设计 | 第47-61页 |
| 4.1 面向交通出行服务的蚁群算法 | 第47-54页 |
| 4.1.1 构建服务组合中蚁群算法模型 | 第47-49页 |
| 4.1.2 信息素更新规则 | 第49-52页 |
| 4.1.3 转移概率及相关参数 | 第52-53页 |
| 4.1.4 面向交通出行服务的蚁群算法 | 第53-54页 |
| 4.2 改进蚁群算法的交通出行服务组合方法 | 第54-60页 |
| 4.2.1 常见的改进策略 | 第54-56页 |
| 4.2.2 改进蚁群算法的设计 | 第56-58页 |
| 4.2.3 改进蚁群算法 | 第58-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 交通出行服务组合框架设计与实现 | 第61-75页 |
| 5.1 AIPlan_TTSC的总体设计 | 第61-64页 |
| 5.2 AIPlan_TTSC框架的实现 | 第64-73页 |
| 5.2.1 智能规划系统的实现与算法分析 | 第64-68页 |
| 5.2.2 服务选择及优化过程的实现与算法分析 | 第68-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 工作总结 | 第75页 |
| 研究展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
