本文關(guān)鍵詞：服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與面向增量式需求的動態(tài)定制方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在信息技術(shù)、云計算等新興技術(shù)的推動下,互聯(lián)網(wǎng)上的軟件服務(wù)數(shù)量急劇增多的同時,互聯(lián)網(wǎng)的便捷性也使服務(wù)提供者面對的用戶群體規(guī)模迅速增長,用戶需求的個性化程度逐漸增大。傳統(tǒng)的面向單一需求的服務(wù)組合方法因其高成本、低效率將不再適用,因而“大粒度”的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與使用成為當(dāng)今研究的熱點。針對服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與定制已有較多研究。然而,傳統(tǒng)的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)難以描述人工服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相融合的復(fù)雜場景。在服務(wù)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究中,多數(shù)研究局限于功能需求或者Qo S約束,沒有將二者結(jié)合起來使之共同被滿足。且往往構(gòu)建過程中只考慮了服務(wù)間連接特性,而忽略了用戶需求與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系,缺少針對大規(guī)模需求定制的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究。同時,現(xiàn)實生活中,在方案執(zhí)行過程中往往由于用戶自身因素或外部環(huán)境變化導(dǎo)致用戶需求改變,需要對當(dāng)前定制結(jié)果進行及時調(diào)整,以滿足新的用戶需求。為了解決以上問題,本文基于交通應(yīng)急服務(wù)背景,圍繞服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與定制,開展了以下方面的研究:(1)分析現(xiàn)實服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相融合的場景及特征,對數(shù)據(jù)流驅(qū)動的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)邏輯模型進行擴展,使之能夠支持線上服務(wù)與線下服務(wù),給出支持O2O的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)概念模型及相應(yīng)的數(shù)學(xué)描述。(2)面向群體用戶個性化需求的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化構(gòu)建算法:分析歷史需求間關(guān)系,按照潛在收益對多需求進行排序,優(yōu)先滿足潛在收益高的需求,將初次使用的服務(wù)添加到服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中,保持服務(wù)網(wǎng)絡(luò)逐代增強。采用啟發(fā)式策略為單一用戶需求構(gòu)造解決方案,盡可能多的復(fù)用之前已引入的服務(wù),滿足用戶個性化需求的同時,減少服務(wù)網(wǎng)絡(luò)成本,達到成本有效性。通過實驗將該方法與其他構(gòu)建策略進行對比分析,驗證了算法的有效性。(3)面向用戶增量式需求的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化定制算法:考慮了由于用戶主觀需求的變化而引起的方案調(diào)整的情況。在保證成本有效性及減小方案變化幅度的前提下,提出了兩種求解策略。虛擬需求重構(gòu)造算法(RP):根據(jù)組合方案的執(zhí)行狀態(tài)和需求變化構(gòu)造虛擬需求,對該虛擬需求進行求解。并利用價格重寫機制啟發(fā)式地選擇原流程中的服務(wù),降低成本的同時減小方案變化幅度;局部調(diào)整算法(LR):針對六個典型變化模式,對原方案進行局部調(diào)整,使之適應(yīng)新需求,降低方案變化幅度。通過實驗對兩種方法性能進行分析,驗證了算法的有效性。(4)跨域交通應(yīng)急服務(wù)網(wǎng)絡(luò)原型系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn):針對交通應(yīng)急服務(wù)中的典型增量式需求場景,設(shè)計并實現(xiàn)了跨域交通應(yīng)急服務(wù)網(wǎng)絡(luò)原型系統(tǒng),介紹了該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功能及工作流程。
【關(guān)鍵詞】：服務(wù)網(wǎng)絡(luò) 群體用戶 個性化需求 增量式需求 交通應(yīng)急
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題的來源與背景10-11
• 1.2 課題研究意義11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究綜述12-16
• 1.3.1 面向單一需求的服務(wù)組合算法13
• 1.3.2 面向多需求的服務(wù)組合算法13-14
• 1.3.3 服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與跨域服務(wù)聚合14-15
• 1.3.4 服務(wù)定制機制15-16
• 1.3.5 交通應(yīng)急服務(wù)系統(tǒng)16
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容16-18
• 第2章 支持現(xiàn)實服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相融合的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型18-29
• 2.1 數(shù)據(jù)流驅(qū)動的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)邏輯模型18-20
• 2.2 現(xiàn)實服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的融合場景及特征20
• 2.3 支持現(xiàn)實服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相融合的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)邏輯模型20-24
• 2.4 基于現(xiàn)實服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)相融合的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行模型24-27
• 2.5 案例：跨域交通應(yīng)急服務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型27-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 面向群體用戶個性化需求的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化構(gòu)建算法29-48
• 3.1 問題描述29-31
• 3.2 求解策略31-33
• 3.3 算法設(shè)計33-35
• 3.4 相關(guān)輔助算法35-41
• 3.4.1 面向潛在收益的需求排序算法35-36
• 3.4.2 面向單一需求的服務(wù)組合算法36-41
• 3.5 算法實驗與分析41-47
• 3.5.1 實驗數(shù)據(jù)及環(huán)境配置41
• 3.5.2 用戶需求數(shù)量對算法的影響41-43
• 3.5.3 IEA迭代過程中的性能波動43
• 3.5.4 需求嚴(yán)格程度對IEA性能的影響43-45
• 3.5.5 不同排序算法對IEA性能的影響45-46
• 3.5.6 協(xié)商成本與使用成本比值對IEA算法性能的影響46-47
• 3.6 本章小結(jié)47-48
• 第4章 面向用戶增量式需求的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化定制算法48-64
• 4.1 問題描述及各指標(biāo)定義48-54
• 4.1.1 問題描述48-50
• 4.1.2 需求變化幅度（VAR）50-51
• 4.1.3 方案變化幅度（VAS）51-52
• 4.1.4 方案變化成本（CCS）52-54
• 4.2 求解策略54
• 4.3 算法設(shè)計54-58
• 4.4 算法實驗與分析58-63
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)及環(huán)境配置58-59
• 4.4.2 需求變化幅度對算法的影響59-60
• 4.4.3 需求變化時間對算法的影響60-61
• 4.4.4 撤銷成本與使用成本比值對算法的影響61-62
• 4.4.5 RP算法與LP算法的性能比較62-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 第5章 跨域交通應(yīng)急服務(wù)網(wǎng)絡(luò)原型系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)64-77
• 5.1 系統(tǒng)內(nèi)容及功能設(shè)計64-65
• 5.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計65-67
• 5.3 交通應(yīng)急領(lǐng)域服務(wù)的識別、抽象與生成67-69
• 5.4 交通應(yīng)急服務(wù)中的典型增量式需求場景69-70
• 5.5 系統(tǒng)運行示例70-76
• 5.6 本章小結(jié)76-77
• 結(jié)論77-79
• 參考文獻79-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果83-85
• 致謝85

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與面向增量式需求的動態(tài)定制方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：351013