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Web服务组合关键机制

摘要第5-8页
ABSTRACT第8-11页
第1章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景与意义第15-19页
        1.1.1 研究背景第15-17页
        1.1.2 研究意义第17-19页
    1.2 研究工作内容与创新第19-23页
        1.2.1 研究内容第19-22页
        1.2.2 主要创新第22-23页
    1.3 博士期间工作第23-24页
    1.4 文章组织结构第24-27页
第2章 Web服务组合关键机制研究综述第27-45页
    2.1 Web服务基本概念第27-28页
    2.2 Web服务组合关键机制第28-37页
        2.2.1 基于贪婪法的服务组合技术第31-32页
        2.2.2 全局服务组合技术第32-33页
        2.2.3 多用户服务组合技术第33页
        2.2.4 自动服务组合技术第33-37页
    2.3 服务组合工具第37-40页
    2.4 本文研究目标第40-41页
    本章参考文献第41-45页
第3章 面向多用户和网络感知的Web服务组合方法第45-61页
    3.1 引言第45-47页
    3.2 相关工作第47页
    3.3 服务建模及服务组合方法第47-55页
        3.3.1 服务优化分配模型第48-53页
        3.3.2 非线性优化方法对模型求解第53-54页
        3.3.3 运行时服务组合方法第54-55页
    3.4 一个适用的环境与运行时服务组合实例第55-56页
        3.4.1 一个适用的环境第55页
        3.4.2 运行时服务组合实例第55-56页
    3.5 算法复杂度与实验第56-58页
        3.5.1 算法复杂度分析第56-57页
        3.5.2 实验比较第57-58页
    3.6 小结第58页
    本章参考文献第58-61页
第4章 能耗感知的Web服务组合方法第61-76页
    4.1 引言第61-62页
    4.2 相关工作第62-63页
    4.3 模型及问题求解第63-68页
    4.4 能耗感知的服务组合实例第68-69页
    4.5 仿真与实验第69-74页
        4.5.1 实验比较第69-72页
        4.5.2 能耗感知的服务组合方法的节能效果第72-74页
    4.6 小结第74页
    本章参考文献第74-76页
第5章 在不确定环境中基于学习的服务组合方法第76-95页
    5.1 引言第76页
    5.2 相关工作第76-77页
    5.3 马尔可夫决策过程与求解方法第77-82页
        5.3.1 基本模型第78-81页
        5.3.2 求解方法第81-82页
    5.4 不确定环境下服务组合方法第82-85页
        5.4.1 Web服务组合的MDP表示第82-84页
        5.4.2 使用基于学习的方法计算优化策略第84页
        5.4.3 改进的基于学习的服务组合方法第84-85页
    5.5 供应链组合服务的应用第85-88页
    5.6 实验第88-92页
    5.7 小结第92-93页
    本章参考文献第93-95页
第6章 企业战略驱动的QoS属性相关Web服务组合方法第95-107页
    6.1 引言第95-96页
    6.2 相关工作第96页
    6.3 用于服务组合的传统层次分析法第96-97页
    6.4 改进的服务组合方法第97-101页
        6.4.1 战术和运作层面决策第97-100页
        6.4.2 战略层面决策第100-101页
    6.5 案例研究与方法比较第101-105页
        6.5.1 基于AHP的传统方法第102-103页
        6.5.2 改进的AHP方法第103-105页
    6.6 小结第105-106页
    本章参考文献第106-107页
第7章 总结与未来工作展望第107-110页
    7.1 总结第107-109页
    7.2 未来工作展望第109-110页
符号及缩略语说明第110-111页
致谢第111-112页
攻读博士期间发表/录用论文目录第112页

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