面向普适计算的自适应服务发现若干关键技术研究
| 摘要 | 第1-13页 |
| ABSTRACT | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-27页 |
| ·本文研究背景 | 第16-20页 |
| ·普适计算与服务发现 | 第16-17页 |
| ·PvC 环境与 SDP 适应性 | 第17-20页 |
| ·本文工作的理论基础 | 第20-23页 |
| ·经济学原理 | 第20-21页 |
| ·统计学习理论 | 第21-22页 |
| ·控制理论 | 第22-23页 |
| ·本文主要工作 | 第23-25页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·目标和贡献 | 第24-25页 |
| ·本文组织方式 | 第25-27页 |
| 第二章 相关工作 | 第27-38页 |
| ·研究现状浅析 | 第27-28页 |
| ·现有服务发现协议简介 | 第28-32页 |
| ·用于特定环境的 SDP | 第29-31页 |
| ·具有特定性质的 SDP | 第31-32页 |
| ·对 SDP 的综述工作 | 第32页 |
| ·适应性的服务发现简介 | 第32-37页 |
| ·互操作协议 | 第32-34页 |
| ·具有适应能力的 SDP | 第34-36页 |
| ·具有适应因素的 SDP | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 服务发现协议适应性量化评估 | 第38-55页 |
| ·再论 SDP 的适应性 | 第38-40页 |
| ·定义 SDP 的适应性 | 第38-39页 |
| ·现有分析评估方法 | 第39-40页 |
| ·量化评估方法 | 第40-49页 |
| ·定量方法的基本思想 | 第40-41页 |
| ·服务发现中的基本操作 | 第41-43页 |
| ·开销和收益的标识与计量 | 第43-45页 |
| ·成本和效益的量化 | 第45-47页 |
| ·评价指数和度量方法 | 第47-49页 |
| ·量化方法的应用 | 第49-54页 |
| ·场景设定 | 第49页 |
| ·结果比较 | 第49-51页 |
| ·分析改进 | 第51-52页 |
| ·实验启示 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第四章 可适应的服务发现框架 | 第55-69页 |
| ·阻碍适应性的因素 | 第55-57页 |
| ·AP 模型和 VGAP 框架 | 第57-63页 |
| ·基于能力和策略驱动的 AP 模型 | 第58-61页 |
| ·可适应的 VGAP 框架 | 第61-63页 |
| ·原型系统和实验验证 | 第63-68页 |
| ·原型系统 | 第63-64页 |
| ·应用场景 | 第64页 |
| ·场景实现 | 第64-66页 |
| ·定量实验 | 第66-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第五章 自适应的服务发现模式 VGMAP | 第69-90页 |
| ·VGAP 的自适应问题 | 第69-71页 |
| ·市场机制的启示 | 第71-77页 |
| ·市场与 PvCE 的相似性 | 第71-73页 |
| ·市场中的个体决策 | 第73-77页 |
| ·策略选择的 Market 模型 | 第77-86页 |
| ·Market 模型 | 第77-79页 |
| ·资源销售的利润最大化 | 第79-81页 |
| ·策略选取的成功期望最大化 | 第81-83页 |
| ·货币投入的效用最大化 | 第83-85页 |
| ·模型中的其他细节 | 第85-86页 |
| ·局部约束优化问题求解概述 | 第86页 |
| ·实验验证 | 第86-89页 |
| ·场景设定 | 第87-88页 |
| ·实验结果 | 第88-89页 |
| ·小结 | 第89-90页 |
| 第六章 VGMAP 模式中约束优化问题求解 | 第90-113页 |
| ·问题的特点和要求 | 第90-91页 |
| ·与问题相关的研究 | 第91-92页 |
| ·基于 SVM 的随机探测算法 | 第92-102页 |
| ·支持向量机简介 | 第93-94页 |
| ·带权 RLSSVM | 第94-97页 |
| ·多维 RLSSVM | 第97-98页 |
| ·随机探测法 | 第98-101页 |
| ·最优化算法 | 第101-102页 |
| ·实验验证 | 第102-109页 |
| ·资源收益最大化 | 第103-104页 |
| ·用户效用最大化 | 第104-107页 |
| ·成功期望最大化 | 第107-109页 |
| ·推导与证明 | 第109-112页 |
| ·H~m是 Hilbert 空间 | 第109-110页 |
| ·Ball 分布 | 第110-111页 |
| ·随机数的产生 | 第111-112页 |
| ·小结 | 第112-113页 |
| 第七章 原型系统和验证平台 | 第113-136页 |
| ·基于 PanGu 的 VGMAP 实现 | 第113-123页 |
| ·PanGu 平台简介 | 第113-117页 |
| ·PanGu 中服务的描述和访问 | 第117-120页 |
| ·VGMAP 的支持与实现 | 第120-123页 |
| ·离散事件系统模拟框架 StarSim | 第123-135页 |
| ·StarSim 简介 | 第124-125页 |
| ·抽象模型和体系结构 | 第125-130页 |
| ·单机并发与多机并行 | 第130-132页 |
| ·可定制的监测和控制 | 第132页 |
| ·模拟实例 | 第132-135页 |
| ·小结 | 第135-136页 |
| 第八章 总结与未来工作 | 第136-139页 |
| ·本文工作及主要创新点 | 第136-137页 |
| ·未来工作展望 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-151页 |
| 作者在学期间发表的论文 | 第151-152页 |
| 作者在学期间取得的其它学术成果 | 第152-153页 |
| 作者在学期间参与的科研项目 | 第153页 |
