| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·本文研究工作介绍 | 第13-15页 |
| ·论文组织结构和主要内容 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 服务组合支撑技术 | 第16-26页 |
| ·Web服务技术概述 | 第16-20页 |
| ·面向服务的体系结构 | 第16-17页 |
| ·Web服务与面向服务的体系结构 | 第17页 |
| ·Web服务的模型 | 第17-19页 |
| ·Web服务的协议栈 | 第19-20页 |
| ·Web服务的描述 | 第20-22页 |
| ·Web服务组合技术概述 | 第22-24页 |
| ·Web服务组合的概念 | 第22页 |
| ·Web服务组合的分类比较 | 第22-23页 |
| ·Web服务组合策略 | 第23-24页 |
| ·本文定义的相关概念 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于QoS的Web服务组合模型 | 第26-36页 |
| ·Web服务的QoS模型 | 第26-27页 |
| ·QoS驱动的动静结合Web服务组合策略 | 第27-29页 |
| ·基于QoS的Web服务选择模型 | 第29-32页 |
| ·基于多目标优化的Web服务选择 | 第30-32页 |
| ·基于最短路径的Web服务选择 | 第32页 |
| ·基于QoS的Web服务选择场景设计 | 第32-33页 |
| ·基于QoS的Web服务选择测试数据集的组织 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于遗传算法的Web服务选择 | 第36-46页 |
| ·遗传算法介绍 | 第36-38页 |
| ·遗传算法常用术语 | 第36-37页 |
| ·遗传算法基本思想 | 第37页 |
| ·遗传算法参数对性能影响 | 第37-38页 |
| ·基于遗传算法Web服务选择过程 | 第38-40页 |
| ·一维二进制遗传算法编码方式 | 第38-39页 |
| ·遗传算法解决Web服务选择的处理过程 | 第39-40页 |
| ·使用二次编码遗传算法进行Web服务选择 | 第40-43页 |
| ·二次编码遗传算法的编码过程 | 第40-41页 |
| ·二次编码遗传算法的性能分析 | 第41-42页 |
| ·二次编码遗传算法选择过程 | 第42-43页 |
| ·算法测试与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于蚁群算法的Web服务选择 | 第46-57页 |
| ·蚁群算法介绍 | 第46-49页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第47-48页 |
| ·蚁群算法中参数对算法性能的影响 | 第48-49页 |
| ·基于蚁群算法的Web服务选择 | 第49-52页 |
| ·蚁群算法的选择过程 | 第49-51页 |
| ·算法测试与分析 | 第51-52页 |
| ·基于遗传--蚁群混合算法进行Web服务选择 | 第52-56页 |
| ·基于遗传—蚁群混合算法的Web服务选择过程 | 第52-54页 |
| ·算法测试与分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 基于QoS的Web服务组合原型系统 | 第57-64页 |
| ·对WSDL的扩展 | 第57-59页 |
| ·基于Jsp的SOA模拟系统 | 第59-60页 |
| ·基于Java的Web服务组合管理系统 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第7章 相关工作总结与展望 | 第64-70页 |
| ·相关工作总结 | 第64-65页 |
| ·基于QoS的Web服务组合的其他问题 | 第65-67页 |
| ·基于QoS属性关联的Web服务组合 | 第65-66页 |
| ·基于不确定QoS的Web服务组合 | 第66-67页 |
| ·QoS驱动的基于语义的Web服务组合 | 第67页 |
| ·下一步研究工作展望 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-78页 |
| A. 基于二次编码遗传算法的Web服务选择核心代码 | 第74-75页 |
| B. 基于蚁群算法的Web服务选择核心代码 | 第75-76页 |
| C. 基于遗传—蚁群混合算法的Web服务选择核心代码 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |