| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 服务选择方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 粒子群算法的研究现状 | 第12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-16页 |
| 第2章 相关理论介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 制造云 | 第16-17页 |
| 2.2 服务选择 | 第17-21页 |
| 2.2.1 服务选择的描述 | 第17-20页 |
| 2.2.2 单目标的服务选择描述 | 第20页 |
| 2.2.3 多目标的服务选择的描述 | 第20-21页 |
| 2.3 基于粒子群算法的服务选择研究 | 第21-23页 |
| 2.3.1 粒子群算法的概述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 粒子群算法在服务选择中的研究 | 第22-23页 |
| 2.4 关于多目标粒子群算法理论的描述 | 第23-25页 |
| 2.4.1 约束多目标粒子群算法概念 | 第24-25页 |
| 2.4.2 算法的收敛性、稳定性分析 | 第25页 |
| 2.5 改进目标 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 制造云环境下改进粒子群拓扑的服务选择研究 | 第28-34页 |
| 3.1 传统单目标PSO的概述和分析 | 第28页 |
| 3.2 改进环形拓扑粒子群算法 | 第28-29页 |
| 3.3 服务选择映射到粒子群算法 | 第29-30页 |
| 3.4 基于单目标PSO服务选择的改进 | 第30-32页 |
| 3.5 实验结果与实验分析 | 第32-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 制造云环境下改进多目标粒子群约束的服务选择 | 第34-40页 |
| 4.1 现有带约束多目标优化算法的方法特点 | 第34页 |
| 4.2 现有带约束多目标粒子群算法的特点 | 第34页 |
| 4.3 改进带约束的多目标粒子群算法 | 第34-35页 |
| 4.4 改进后的处理过程 | 第35-37页 |
| 4.5 实验分析 | 第37-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 制造云环境下改进粒子群保存最优解的服务选择 | 第40-48页 |
| 5.1 传统保存方式的特点 | 第40页 |
| 5.2 改进保存方式的特点 | 第40页 |
| 5.3 改进后算法过程描述 | 第40-42页 |
| 5.4 保留方式的描述 | 第42-43页 |
| 5.5 实例仿真与性能比较 | 第43-44页 |
| 5.6 实验结果和分析 | 第44-45页 |
| 5.7 本章小结 | 第45-48页 |
| 第6章 改进MOPSO算法在制造云服务选择中的应用 | 第48-58页 |
| 6.1 现有的基本服务选择方法的概述 | 第48-49页 |
| 6.2 PSO优化算法在制造云服务选择方法中的优点 | 第49页 |
| 6.3 关于服务模型的描述 | 第49-51页 |
| 6.3.1 相关知识 | 第49页 |
| 6.3.2 模型和计算的描述 | 第49-51页 |
| 6.4 制造云服务的优化模型 | 第51-55页 |
| 6.4.1 确定模型 | 第51页 |
| 6.4.2 确定优化目标 | 第51-52页 |
| 6.4.3 算法的选择以及服务的描述 | 第52-55页 |
| 6.5 实验说明 | 第55-57页 |
| 6.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第7章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 7.1 总结 | 第58-59页 |
| 7.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第66页 |
| 一、发表学术论文 | 第66页 |
| 二、其他研究成果 | 第66页 |
