| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-36页 |
| 1.1 研究内容背景及意义 | 第16-20页 |
| 1.1.1 连续生产资源优化问题背景及研究意义 | 第16-17页 |
| 1.1.2 离散生产资源优化问题背景及研究意义 | 第17-18页 |
| 1.1.3 QoS资源优化问题背景及研究意义 | 第18-20页 |
| 1.2 文献综述和研究成果 | 第20-33页 |
| 1.2.1 车间生产资源优化问题的表示法 | 第20-22页 |
| 1.2.2 车间资源优化问题的分类 | 第22-24页 |
| 1.2.3 车间资源优化复杂度和求解算法 | 第24-29页 |
| 1.2.4 QoS感应的web服务组合问题及复杂度研究 | 第29-33页 |
| 1.3 本文概述及主要贡献 | 第33-36页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第33-35页 |
| 1.3.2 本文的结构 | 第35-36页 |
| 第二章 单机批调度连续资源的装箱分配机制 | 第36-52页 |
| 2.1 凸递减资源函数及批资源分配策略 | 第36-38页 |
| 2.1.1 凸递减资源函数的应用 | 第36-37页 |
| 2.1.2 依据加工时间比例的资源分配 | 第37-38页 |
| 2.2 问题模型化表示 | 第38-40页 |
| 2.3 资源分配最优化条件 | 第40-43页 |
| 2.3.1 资源优化的一个下界 | 第40-41页 |
| 2.3.2 最优解的约束 | 第41-43页 |
| 2.4 连续资源优化与装箱问题的转换 | 第43-45页 |
| 2.4.1 装箱问题的转化条件 | 第43-44页 |
| 2.4.2 通过装箱算法求解资源优化 | 第44-45页 |
| 2.5 实验验证 | 第45-51页 |
| 2.5.1 实验数据集和环境设置 | 第45-47页 |
| 2.5.2 求解小规模问题的有效性 | 第47-48页 |
| 2.5.3 不同资源优化算法在大规模实例上的性能比较 | 第48-51页 |
| 2.6 小结 | 第51-52页 |
| 第三章 基于一般资源函数的单机批调度连续资源优化算法 | 第52-68页 |
| 3.1 考虑一般资源函数的资源优化问题 | 第52-55页 |
| 3.1.1 批调度的两种资源分配策略 | 第52-53页 |
| 3.1.2 资源敏感度 | 第53页 |
| 3.1.3 批资源优化问题模型化 | 第53-55页 |
| 3.2 最优化条件 | 第55-58页 |
| 3.2.1 资源分配的最优化性质 | 第55-57页 |
| 3.2.2 最优解的约束 | 第57-58页 |
| 3.3 启发式求解算法 | 第58-61页 |
| 3.3.1 考虑同等分配策略问题的近似算法 | 第58-59页 |
| 3.3.2 考虑可控资源分配策略问题的近似算法 | 第59-61页 |
| 3.4 实验论证 | 第61-67页 |
| 3.4.1 求解数值实例 | 第64-67页 |
| 3.4.2 与CGA和EDA的性能对比 | 第67页 |
| 3.5 小结 | 第67-68页 |
| 第四章 单机离散资源优化的复杂度和分布估计算法 | 第68-90页 |
| 4.1 离散模型及背景概述 | 第68-69页 |
| 4.2 问题模型化表示和复杂度分析 | 第69-71页 |
| 4.2.1 数学模型 | 第69-70页 |
| 4.2.2 复杂度分析 | 第70-71页 |
| 4.3 分布估计算法 | 第71-79页 |
| 4.3.1 EDA的一般架构 | 第71-72页 |
| 4.3.2 BDEDA求解算法 | 第72-79页 |
| 4.4 实验验证 | 第79-89页 |
| 4.4.1 对比方法综述 | 第80-81页 |
| 4.4.2 BDEDA和UMDA的信息熵 | 第81-83页 |
| 4.4.3 元启发式算法的收敛分析 | 第83-85页 |
| 4.4.4 小规模实例上的算法性能对比分析 | 第85页 |
| 4.4.5 大规模实例的性能对比分析 | 第85-89页 |
| 4.5 小结 | 第89-90页 |
| 第五章 基于QoS资源互补性的web服务组合的迭代式求解框架 | 第90-112页 |
| 5.1 QoS资源内部互补性研究背景 | 第90-92页 |
| 5.2 背包问题的变种 | 第92-93页 |
| 5.3 考虑QoS资源互补性的web服务组合模型 | 第93-96页 |
| 5.3.1 内部互补性概念及假设 | 第93-94页 |
| 5.3.2 内部互补性表示 | 第94页 |
| 5.3.3 QoS聚合模型 | 第94页 |
| 5.3.4 QoS资源优化数学模型 | 第94-95页 |
| 5.3.5 问题复杂度分析 | 第95-96页 |
| 5.4 QoS资源优化的迭代式求解框架 | 第96-105页 |
| 5.4.1 一般的求解框架 | 第97-99页 |
| 5.4.2 求解框架的实现：两个启发式算法 | 第99-103页 |
| 5.4.3 启发式算法的复杂度分析 | 第103-105页 |
| 5.5 实验验证 | 第105-110页 |
| 5.5.1 实验数据集和环境设置 | 第105-106页 |
| 5.5.2 初始解的有效性验证 | 第106-108页 |
| 5.5.3 α和IN的组合分析 | 第108-110页 |
| 5.5.4 与MCSPs的性能对比分析 | 第110页 |
| 5.6 小结 | 第110-112页 |
| 第六章 总结 | 第112-116页 |
| 参考文献 | 第116-122页 |
| 致谢 | 第122-124页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第124-125页 |
