| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 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 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 CPS资源服务模型和资源调度关键技术 | 第17-29页 |
| 2.1 信息物理融合系统CPS | 第17-20页 |
| 2.1.1 CPS的定义与特征 | 第17-19页 |
| 2.1.2 CPS的应用领域 | 第19-20页 |
| 2.2 本体与XML | 第20-22页 |
| 2.2.1 本体的定义 | 第20页 |
| 2.2.2 本体的应用 | 第20-21页 |
| 2.2.3 本体描述语言OWL | 第21-22页 |
| 2.2.4 可扩展标记语言XML | 第22页 |
| 2.3 面向服务体系架构SOA | 第22-24页 |
| 2.4 智能规划 | 第24页 |
| 2.4.1 智能规划的定义 | 第24页 |
| 2.4.2 智能规划与调度 | 第24页 |
| 2.5 规划描述语言 | 第24-28页 |
| 2.5.1 STRIPS表示与PDDL | 第25页 |
| 2.5.2 PDDL的域描述 | 第25-26页 |
| 2.5.3 PDDL的问题描述 | 第26-28页 |
| 2.6 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 CPS资源服务模型研究 | 第29-45页 |
| 3.1 面向服务CPS体系结构 | 第29-35页 |
| 3.1.1 面向服务的CPS四层体系架构 | 第32-33页 |
| 3.1.2 WEB服务与CPS | 第33-35页 |
| 3.2 基于OWL和XML混合的CPS资源服务模型构建 | 第35-43页 |
| 3.2.1 CPS资源服务模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于OWL的CPS虚拟物理实体设计 | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于XML的CPS物理实体QoS设计 | 第39-40页 |
| 3.2.4 基于OWL的CPS服务设计 | 第40-42页 |
| 3.2.5 基于OWL的CPS上层任务设计 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 CPS资源调度研究 | 第45-59页 |
| 4.1 CPS任务-虚拟资源调度机制 | 第45-50页 |
| 4.1.1 基于智能规划的CPS任务-虚拟资源调度机制 | 第45-48页 |
| 4.1.2 CPS资源服务模型与PDDL的转换 | 第48-50页 |
| 4.2 基于QoS的CPS资源选择数学模型 | 第50-55页 |
| 4.2.1 目标函数 | 第53-54页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第54页 |
| 4.2.3 多目标Pareto最优集 | 第54-55页 |
| 4.3 基于多目标遗传算法的CPS资源选择策略 | 第55-58页 |
| 4.3.1 遗传算法概述 | 第55-56页 |
| 4.3.2 编码 | 第56-57页 |
| 4.3.3 适应度函数 | 第57页 |
| 4.3.4 选择 | 第57-58页 |
| 4.3.5 交叉和变异 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 实验与评价 | 第59-71页 |
| 5.1 实验环境与开发工具 | 第59-60页 |
| 5.2 基于智能规划的CPS任务—虚拟资源调度仿真 | 第60-66页 |
| 5.2.1 应用场景 | 第60-63页 |
| 5.2.2 任务设计与实验结果分析 | 第63-66页 |
| 5.3 基于多目标遗传算法的CPS资源选择仿真 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第79页 |
