摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状及不足 | 第12-15页 |
1.3 论文研究工作 | 第15-16页 |
1.4 论文内容与结构 | 第16-17页 |
2 Web 服务组合相关技术和研究现状 | 第17-23页 |
2.1 面向服务的架构 | 第17-18页 |
2.1.1 SOA | 第17页 |
2.1.2 Web 服务相关技术 | 第17-18页 |
2.2 Web 服务组合 | 第18-19页 |
2.3 服务质量 QoS | 第19-20页 |
2.3.1 服务质量的概念 | 第19页 |
2.3.2 Web 服务组合 QoS 指标的计算模型 | 第19-20页 |
2.4 遗传算法 | 第20-21页 |
2.4.1 遗传算法的基本概念 | 第20-21页 |
2.4.2 遗传算法的工作原理 | 第21页 |
2.5 本章小结 | 第21-23页 |
3 动态 Web 服务组合的 QoS 模型 | 第23-37页 |
3.1 Web 服务 QoS 模型 | 第23-24页 |
3.2 QoS 指标的处理 | 第24-29页 |
3.2.1 QoS 度量指标处理方法 | 第24-29页 |
3.2.2 QoS 指标归一化 | 第29页 |
3.3 QoS 属性权重的确定 | 第29-36页 |
3.3.1 人工权重的计算 | 第30-32页 |
3.3.2 自然权重的计算 | 第32-34页 |
3.3.3 综合权重的计算 | 第34-36页 |
3.4 本章小结 | 第36-37页 |
4 基于 QoS 的动态 Web 服务组合优化算法 | 第37-44页 |
4.1 局部优化和全局优化算法 | 第37页 |
4.2 基于十进制浮点数遗传算法的服务选择算法 | 第37-41页 |
4.2.1 十进制浮点数编码方式 | 第37-38页 |
4.2.2 目标函数以及适应度函数的设计 | 第38-40页 |
4.2.3 个体选择策略 | 第40页 |
4.2.4 个体交叉策略 | 第40-41页 |
4.2.5 个体变异策略 | 第41页 |
4.3 服务替换方法 | 第41-43页 |
4.3.1 局部寻优与全局寻优方法 | 第42页 |
4.3.2 MADM 局部最优服务选择方法 | 第42-43页 |
4.4 本章小结 | 第43-44页 |
5 铁路信息服务代理平台的设计与实现 | 第44-69页 |
5.1 铁路信息服务代理平台体系架构 | 第45-48页 |
5.1.1 系统实现的重点与难点分析 | 第47-48页 |
5.2 Web 服务适配器 Adapter 分析与设计 | 第48-50页 |
5.2.1 Web 服务适配器 Adapter 需求分析 | 第48-49页 |
5.2.2 Web 服务适配器 Adapter 设计 | 第49-50页 |
5.3 服务代理 Service-Agent 分析与设计 | 第50-53页 |
5.3.1 服务代理 Service-Agent 需求分析 | 第50-51页 |
5.3.2 服务代理 Service-Agent 设计 | 第51-53页 |
5.4 QoS 注册中心 PDDI 分析与设计 | 第53-60页 |
5.4.1 QoS 注册中心 PDDI 需求分析 | 第53-59页 |
5.4.2 数据库表结构 | 第59-60页 |
5.5 服务代理选择器 Selector 分析与设计 | 第60-64页 |
5.5.1 服务代理选择器 Selector 需求分析 | 第60-61页 |
5.5.2 服务代理选择器 Selector 设计 | 第61-63页 |
5.5.3 根据日志与用户反馈对 QoS 指标进行趋势分析 | 第63-64页 |
5.6 系统运行实验及结果分析 | 第64-67页 |
5.6.1 服务代理平台有效性实验 | 第64-65页 |
5.6.2 遗传算法执行时间实验 | 第65-66页 |
5.6.3 遗传算法适应度对照实验 | 第66-67页 |
5.6.4 遗传算法性能对照实验 | 第67页 |
5.7 本章小结 | 第67-69页 |
6 结束语 | 第69-70页 |
6.1 论文总结 | 第69页 |
6.2 下一步工作重点 | 第69-70页 |
致谢 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-73页 |