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面向环境状态的ASBS系统自适应策略评价方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 引言第13-23页
    1.1 研究背景第13-15页
        1.1.1 基于服务的软件系统第13-14页
        1.1.2 自适应的基于服务的软件系统第14-15页
    1.2 面向环境状态的ASBS系统自适应策略评价问题第15-19页
    1.3 论文的主要工作第19-20页
    1.4 本文的组织结构第20-23页
第二章 面向环境状态的WEB服务非功能属性建模方法第23-47页
    2.1 问题的提出及解决思路第23-27页
        2.1.1 问题的提出第23-25页
        2.1.2 问题解决的基本思路第25-27页
    2.2 基本概念第27-29页
    2.3 面向环境状态的Web服务非功能属性建模第29-32页
    2.4 模型的参数估计第32-40页
        2.4.1 基于DPM的环境状态的分析方法第32-38页
        2.4.2 环境状态转移速率的估计方法第38-40页
    2.5 实验分析第40-46页
        2.5.1 实验设定第40-42页
        2.5.2 实验结果及分析第42-46页
    2.6 本章小结第46-47页
第三章 面向环境状态的ASBS系统描述模型第47-69页
    3.1 问题的提出第47-50页
    3.2 自适应的基于服务的软件系统第50-53页
    3.3 面向环境状态ASBS系统的Web服务描述语言A-WSDL第53-57页
    3.4 ASBS系统自适应策略描述语言A-Policy第57-60页
    3.5 面向环境状态的ASBS系统描述第60-62页
    3.6 ASBS系统实例第62-67页
    3.7 本章小结第67-69页
第四章 基于反射PETRI网的ASBS系统建模方法第69-99页
    4.1 问题的提出第69-72页
    4.2 基于反射Petri网的ASBS系统评价模型第72-77页
        4.2.1 模型定义第72-75页
        4.2.2 A-REM中颜色的定义第75-77页
    4.3 ASBS系统的A-REM建模方法第77-92页
        4.3.1 建模过程第77-79页
        4.3.2 基础层模型的构建第79-84页
        4.3.3 反射框架模型的构建第84-90页
        4.3.4 演化层模型的构建第90-92页
    4.4 建模实例第92-97页
    4.5 本章小结第97-99页
第五章 基于A-REM的ASBS系统自适应策略评价方法第99-123页
    5.1 问题的提出第100-102页
    5.2 基于A-REM的ASBS系统自适应策略评价框架第102-104页
    5.3 自适应策略的合理性验证第104-109页
        5.3.1 自适应策略合理性的定义第104-108页
        5.3.2 自适应策略合理性的验证算法第108-109页
    5.4 自适应策略的效用评价第109-115页
        5.4.1 ASBS系统自适应策略效用评价指标第109-112页
        5.4.2 评价指标的计算第112-114页
        5.4.3 ASBS系统自适应策略效用评价算法第114-115页
    5.5 实例说明第115-121页
    5.6 本章小结第121-123页
第六章 基于人工蜂群算法的ASBS系统自适应策略推荐方法第123-147页
    6.1 问题的提出第124-128页
    6.2 面向自适应策略推荐的人工蜂群算法第128-142页
        6.2.1 基本概念第128-132页
        6.2.2 人工蜂群算法的基本过程第132-134页
        6.2.3 面向ASBS系统自适应策略推荐的人工蜂群算法第134-142页
    6.3 实验分析第142-146页
        6.3.1 实验情景设计第142-144页
        6.3.2 有效性分析第144-146页
    6.4 本章小结第146-147页
第七章 结论第147-151页
    7.1 本文工作总结第147-148页
    7.2 下一步的研究工作第148-151页
参考文献第151-161页
致谢第161-163页
作者攻读博士学位期间的主要成果第163-164页

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