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面向分布式关键任务系统的自律恢复机制研究

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-35页
   ·研究背景和意义第14-16页
   ·相关研究现状第16-31页
     ·自律计算第16-21页
     ·失效检测第21-25页
     ·决策方法第25-27页
     ·恢复技术第27-31页
   ·存在问题及发展趋势第31-32页
     ·存在问题第31-32页
     ·发展趋势第32页
   ·主要研究工作第32-33页
   ·本文组织结构第33-35页
第2章 面向DMCS自律恢复的框架模型第35-50页
   ·引言第35页
   ·建模思想第35-36页
   ·框架模型DARA第36-41页
     ·层次结构第36-38页
     ·形式化描述及分析第38-41页
   ·恢复管理知识第41-46页
     ·恢复策略第41-43页
     ·实体模型第43-46页
     ·状态模型第46页
   ·DARA模型验证第46-49页
     ·验证工具第47页
     ·模型验证第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第3章 面向DMCS自律恢复的检测方法第50-65页
   ·引言第50页
   ·DMCS失效检测问题分析第50-51页
     ·检测策略第50-51页
     ·消息传递第51页
   ·基本检测策略第51-54页
     ·推模式第51-52页
     ·拉模式第52-53页
     ·混合模式第53-54页
   ·基于发布/订阅的消息传递机制第54-57页
     ·发布/订阅系统简介第55-56页
     ·传递机制第56-57页
   ·基于混合模式的A-Hybrid检测方法第57-60页
     ·问题分析第57-58页
     ·检测原理第58-59页
     ·方法描述第59-60页
   ·实验与结果分析第60-64页
     ·实验环境第60-61页
     ·实验过程第61-63页
     ·结果及分析第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第4章 面向DMCS自律恢复的决策方法第65-87页
   ·引言第65页
   ·基于重启树优化的应用构件恢复决策第65-73页
     ·基本思想第65-66页
     ·相关概念第66-67页
     ·重启树优化原理第67-71页
     ·决策过程第71页
     ·实例应用第71-73页
   ·基于智能规划的运行环境恢复决策第73-81页
     ·智能规划概述第73-75页
     ·基本原理第75-77页
     ·规划任务描述第77-80页
     ·决策过程第80-81页
   ·仿真实验及分析第81-85页
     ·实验环境第81-82页
     ·实验过程第82-83页
     ·结果及分析第83-85页
   ·本章小结第85-87页
第5章 面向DMCS自律恢复的恢复方法第87-105页
   ·引言第87页
   ·基于多粒度微重启的应用构件短暂失效恢复第87-93页
     ·基本概念第88-89页
     ·多粒度微重启的恢复控制结构第89-90页
     ·方法描述第90-91页
     ·方法验证第91-93页
   ·基于任务热插拔的应用构件永久失效恢复第93-99页
     ·任务热插拔概述第93-94页
     ·恢复原理第94-96页
     ·方法描述第96-97页
     ·方法实现第97-99页
   ·基于脚本的运行环境失效恢复第99-104页
     ·基本思想第99-100页
     ·恢复计划与脚本映射第100页
     ·恢复过程第100-101页
     ·实验及分析第101-104页
   ·本章小结第104-105页
结论第105-107页
参考文献第107-119页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第119-121页
致谢第121-122页
个人简历第122页

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