摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-14页 |
第一章 引言 | 第14-22页 |
·研究背景 | 第14-16页 |
·Web服务与组合服务 | 第14-15页 |
·组合服务选取方法 | 第15-16页 |
·本文研究的问题与内容 | 第16-19页 |
·支持关联情景的组合服务优化选取问题 | 第16-17页 |
·本文主要研究内容 | 第17-19页 |
·论文的组织结构 | 第19-22页 |
第二章 论文相关研究与相关技术 | 第22-30页 |
·Web服务 | 第22-23页 |
·Web服务组合技术 | 第23-26页 |
·基于工作流的Web服务组合方法 | 第24页 |
·基于AI规划的Web服务组合 | 第24-25页 |
·模型驱动的Web服务组合 | 第25-26页 |
·组合服务选取 | 第26-28页 |
·单SLA感知的Web服务选取方法 | 第26-28页 |
·多SLA感知的Web服务选取方法 | 第28页 |
·Web服务挖掘技术 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 服务关联模式的相关概念 | 第30-48页 |
·研究动机 | 第30-33页 |
·服务关联模式的定义 | 第33-35页 |
·服务关联模式的提取框架 | 第35-38页 |
·服务关联模式的选取方法 | 第38-45页 |
·服务关联模式应用于组合服务中的过程 | 第38-39页 |
·服务关联模式的选取算法 | 第39-43页 |
·实例分析 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-48页 |
第四章 组合服务关联模式的提取算法 | 第48-74页 |
·具有QoS关联关系的服务挖掘算法 | 第48-55页 |
·日志的结构 | 第49-52页 |
·挖掘关联服务的算法 | 第52-55页 |
·恢复关联服务控制流程结构的方法 | 第55-61页 |
·关联抽象服务的提取算法 | 第61-67页 |
·利用数值统计提取关联抽象服务的方法 | 第61-62页 |
·利用信息熵提取关联抽象服务 | 第62-67页 |
·实验分析 | 第67-73页 |
·实验的仿真策略 | 第67-68页 |
·关联服务的挖掘结果 | 第68-69页 |
·恢复控制流程的准确度 | 第69-71页 |
·关联抽象服务的提取结果 | 第71-73页 |
·本章小结 | 第73-74页 |
第五章 基于服务关联模式的单SLA感知的组合服务选取方法 | 第74-96页 |
·基于关联模式组合服务的选取方法 | 第74-78页 |
·关联服务的QoS模型 | 第75-76页 |
·关联情境下的组合服务选取模型 | 第76-78页 |
·关联情景下的组合服务重选取算法 | 第78-90页 |
·Web服务的性能预测算法 | 第79-85页 |
·确定重选取的工作流程片段的算法 | 第85-88页 |
·组合服务的重选取 | 第88-90页 |
·实验分析 | 第90-93页 |
·基于关联模式的组合服务选取方法效果与效率的分析 | 第91-92页 |
·组合服务重选取方法的效果与效率 | 第92-93页 |
·本章小结 | 第93-96页 |
第六章 关联情景下支持多SLA间服务共享的组合服务选取方法 | 第96-118页 |
·研究动机 | 第97-99页 |
·问题模型与基本概念 | 第99-102页 |
·问题模型 | 第99-100页 |
·相关概念 | 第100-101页 |
·并发阈值的设定 | 第101-102页 |
·支持服务共享的QoS模型 | 第102-106页 |
·支持共享的多目标优化选取算法 | 第106-112页 |
·可行解的支配关系 | 第106-109页 |
·多目标优化算法的求解过程 | 第109-112页 |
·实验分析 | 第112-116页 |
·MSCS的性能分析 | 第113-114页 |
·服务实例利用率分析 | 第114-115页 |
·解的分布 | 第115-116页 |
·本章小结 | 第116-118页 |
第七章 结论 | 第118-122页 |
·本文工作总结 | 第118-120页 |
·下一步的研究工作 | 第120-122页 |
参考文献 | 第122-132页 |
致谢 | 第132-134页 |
攻读博士学位期间的主要成果 | 第134-135页 |
论文发表情况 | 第134页 |
科研项目 | 第134-135页 |