| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-29页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 相关问题研究现状 | 第16-25页 |
| 1.2.1 服务组合优化的基本问题与方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 服务需求分析与服务优化配置 | 第17-18页 |
| 1.2.3 服务组合优化问题的简化 | 第18-21页 |
| 1.2.4 服务优化选择 | 第21-24页 |
| 1.2.5 有待深入研究的问题 | 第24-25页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第25-27页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第27-29页 |
| 第2章 基于服务模式的服务组合优化问题 | 第29-40页 |
| 2.1 大规模领域服务需求的特征 | 第29-31页 |
| 2.2 服务模式的概念与基本性质 | 第31-33页 |
| 2.3 基于服务模式的服务组合优化方法 | 第33-37页 |
| 2.3.1 服务组合优化框架 | 第33-36页 |
| 2.3.2 服务组合优化的基本过程 | 第36-37页 |
| 2.4 服务组合优化的评价 | 第37-39页 |
| 2.4.1 优化效果评价 | 第37-38页 |
| 2.4.2 优化效率评价 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 大规模服务需求分析与服务优化配置 | 第40-78页 |
| 3.1 基于相关性的服务能力预留与需求抽象 | 第40-46页 |
| 3.1.1 基于需求分段的服务能力预留 | 第41-44页 |
| 3.1.2 基于聚类的段内需求抽象 | 第44-46页 |
| 3.2 基于收益率启发的服务需求调度 | 第46-56页 |
| 3.2.1 基于 SLA 的服务级别分析 | 第47-51页 |
| 3.2.2 基于多级 SLA 的收益优化模型 | 第51-53页 |
| 3.2.3 基于收益率启发的需求调度 | 第53-56页 |
| 3.3 基于需求均衡的服务能力分配 | 第56-66页 |
| 3.3.1 多需求均衡评价模型 | 第57-60页 |
| 3.3.2 考虑服务容量受限的服务能力均衡分配策略 | 第60-66页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第66-77页 |
| 3.4.1 基于时序相关性的服务能力预留 | 第66-68页 |
| 3.4.2 基于需求均衡的服务能力分配 | 第68-72页 |
| 3.4.3 基于收益率启发的服务需求调度 | 第72-75页 |
| 3.4.4 与其它领域服务能力调度算法的比较 | 第75-77页 |
| 3.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 基于服务模式的服务组合方案空间优化 | 第78-102页 |
| 4.1 服务模式组织与相关服务预提取 | 第78-82页 |
| 4.2 可用服务模式的识别与相关服务的按需更新 | 第82-88页 |
| 4.2.1 服务任务级别的天际线更新 | 第84-86页 |
| 4.2.2 服务流程级别的天际线更新 | 第86-88页 |
| 4.2.3 综合的天际线更新算法 | 第88页 |
| 4.3 针对服务模式的候选服务缩减 | 第88-96页 |
| 4.3.1 需求-服务关联性分析 | 第89-92页 |
| 4.3.2 候选服务的概率化缩减 | 第92-96页 |
| 4.4 仿真实验与分析 | 第96-100页 |
| 4.4.1 基于服务模式的服务组合优化 | 第96-98页 |
| 4.4.2 候选服务的概率化缩减 | 第98-100页 |
| 4.5 本章小结 | 第100-102页 |
| 第5章 支持服务模式构造的服务组合优化选择 | 第102-139页 |
| 5.1 基于候选服务过滤的服务方案多样化策略 | 第102-105页 |
| 5.2 面向关键模式的不确定优化策略 | 第105-114页 |
| 5.2.1 不确定条件下的收益优化问题模型 | 第105-106页 |
| 5.2.2 基于动态过程静态分析的不确定优化策略 | 第106-113页 |
| 5.2.3 合理性分析 | 第113-114页 |
| 5.3 面向收益优化的启发式服务选择方法 | 第114-122页 |
| 5.3.1 定价策略与收益优化问题模型 | 第114-115页 |
| 5.3.2 不同定价策略下的收益优化方法及其改进 | 第115-122页 |
| 5.4 面向海量候选服务的元启发优化方法 | 第122-129页 |
| 5.4.1 人工蜂群算法简介 | 第123-125页 |
| 5.4.2 ABC 在服务选择中存在的问题及改进思路 | 第125-127页 |
| 5.4.3 用于服务选择问题的改进人工蜂群算法 | 第127-129页 |
| 5.5 仿真实验与分析 | 第129-137页 |
| 5.5.1 面向关键模式的不确定优化 | 第129-130页 |
| 5.5.2 面向收益优化的启发式服务选择 | 第130-133页 |
| 5.5.3 基于改进人工蜂群算法的元启发优化 | 第133-137页 |
| 5.6 本章小结 | 第137-139页 |
| 第6章 原型系统与案例验证 | 第139-158页 |
| 6.1 服务组合优化工具设计 | 第139-142页 |
| 6.2 智慧家庭服务及采购业务分析 | 第142-148页 |
| 6.2.1 智慧家庭服务背景 | 第142-143页 |
| 6.2.2 智慧家庭采购的基本业务过程 | 第143-145页 |
| 6.2.3 SHIPS 中的价值决策 | 第145-148页 |
| 6.3 SHIPS 服务组合优化案例 | 第148-157页 |
| 6.3.1 优化案例描述 | 第148-153页 |
| 6.3.2 优化结果的评价和比较 | 第153-157页 |
| 6.4 本章小结 | 第157-158页 |
| 结论 | 第158-160页 |
| 参考文献 | 第160-168页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第168-171页 |
| 致谢 | 第171-172页 |
| 个人简历 | 第172页 |