| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·工作流服务聚合技术研究现状 | 第9-11页 |
| ·多目标粒子群优化算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 粒子群算法及多目标优化相关理论 | 第15-29页 |
| ·粒子群算法的介绍 | 第15-18页 |
| ·基本粒子群算法 | 第15-17页 |
| ·标准粒子群算法 | 第17页 |
| ·离散粒子群算法 | 第17-18页 |
| ·粒子群算法的关键理论 | 第18-24页 |
| ·种群拓扑结构 | 第18-19页 |
| ·算法参数分析 | 第19-21页 |
| ·参数收敛域 | 第21-24页 |
| ·多目标优化的问题描述 | 第24-25页 |
| ·传统多目标优化方法 | 第25-27页 |
| ·加权法 | 第25-26页 |
| ·约束法 | 第26-27页 |
| ·目标规划法 | 第27页 |
| ·极大极小法 | 第27页 |
| ·传统优化方法的局限 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 多目标粒子群优化算法的研究 | 第29-34页 |
| ·多目标粒子群优化算法的主要问题 | 第29页 |
| ·多目标粒子群优化算法关键理论 | 第29-32页 |
| ·适应度分配 | 第29-30页 |
| ·全局最优解和个体最优解的选取 | 第30-31页 |
| ·外部档案文件管理 | 第31页 |
| ·惯性权重的调节 | 第31-32页 |
| ·改进的混合多目标粒子群优化算法IHMOPSO | 第32-33页 |
| ·IHMOPSO 算法的过程描述 | 第32-33页 |
| ·IHMOPSO 算法的结构流程 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于改进算法 IHMOPSO 的工作流动态服务聚合问题研究 | 第34-51页 |
| ·Qos 约束的工作流动态服务聚合模型 | 第34-39页 |
| ·工作流动态服务聚合基本概念定义 | 第34-35页 |
| ·Qos 约束的工作流动态服务聚合模型 | 第35-38页 |
| ·工作流动态服务聚合多目标优化模型构建 | 第38-39页 |
| ·基于改进算法IHMOPSO 的工作流动态服务聚合过程描述 | 第39-45页 |
| ·服务聚合流程初始化和编码策略 | 第40页 |
| ·服务聚合问题的IHMOPSO 算子定义 | 第40-41页 |
| ·惯性权重设置 | 第41-42页 |
| ·种群划分 | 第42-43页 |
| ·全局最优解和个体最优解的选取 | 第43-44页 |
| ·精英种群的交叉变异策略 | 第44-45页 |
| ·精英种群的更新方式 | 第45页 |
| ·IHMOPSO 解决工作流动态服务聚合问题实验分析 | 第45-50页 |
| ·实验步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51-52页 |
| ·前景展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第58页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第58页 |
