| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·服务发现方法研究 | 第10页 |
| ·服务组合方法研究 | 第10-11页 |
| ·服务模型构建研究 | 第11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第15-25页 |
| ·云计算技术 | 第15-16页 |
| ·云计算定义 | 第15页 |
| ·云计算模型 | 第15-16页 |
| ·云计算分布式框架 | 第16页 |
| ·Spark分布式平台 | 第16-19页 |
| ·Spark概述 | 第16-17页 |
| ·弹性分布式数据集 | 第17-18页 |
| ·Spark编程模型 | 第18-19页 |
| ·OWL-S描述语言 | 第19-20页 |
| ·OWL-S概念 | 第19页 |
| ·OWL-S语义 | 第19-20页 |
| ·Pi演算 | 第20-22页 |
| ·Pi演算定义 | 第20-21页 |
| ·Pi演算操作语义 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 面向服务的Spark改进蚁群优化算法研究 | 第25-33页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·Spark编程模型 | 第25-26页 |
| ·Spark改进蚁群优化算法 | 第26-29页 |
| ·设计思路 | 第26-27页 |
| ·基于spark的并行蚁群算法过程 | 第27-29页 |
| ·实验环境与实验分析 | 第29-32页 |
| ·实验环境及算法参数 | 第29-30页 |
| ·算法的求解性能 | 第30-31页 |
| ·算法求解时间和效率比较 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于Pi演算和Spark蚁群算法的云服务模型构建研究 | 第33-59页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·需求描述层 | 第33-42页 |
| ·OWL-S形式化描述需求 | 第33-38页 |
| ·Map Reduce处理需求文档 | 第38-39页 |
| ·OWL-S映射到Pi演算 | 第39-42页 |
| ·服务流程层 | 第42-50页 |
| ·基于Qo S的Spark蚁群算法优化服务 | 第43-47页 |
| ·基于Pi演算描述服务流程 | 第47-50页 |
| ·服务层 | 第50-57页 |
| ·服务描述 | 第51-52页 |
| ·服务通道 | 第52页 |
| ·增量式服务 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 实验验证与分析 | 第59-65页 |
| ·实验环境搭建 | 第59-60页 |
| ·环境配置 | 第59页 |
| ·集群环境安装 | 第59-60页 |
| ·实验步骤 | 第60-63页 |
| ·结果分析 | 第63-64页 |
| ·本章总结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |