智能算法在迁移工作流中的应用研究PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1研究背景和意义 1

1.2研究内容与现状 2

1.3创新点 4

1.4本书的组织结构 5

第2章 智能算法概述 7

2.1遗传算法 7

2.1.1生物进化概述 7

2.1.2遗传算法基本概念 8

2.1.3遗传算法的应用 13

2.1.4多目标优化问题 17

2.2生物免疫系统 22

2.2.1生物免疫学发展史 22

2.2.2免疫系统与免疫学的关系 25

2.2.3基于生物免疫系统的概念 26

2.2.4生物免疫系统分类 27

2.2.5生物免疫系统的组成 29

2.2.6生物免疫系统的特点 36

2.2.7免疫系统的机制 40

2.3人工免疫系统 44

2.3.1人工免疫系统模型 44

2.3.2免疫算法 45

2.3.3人工免疫系统的应用领域 51

2.4免疫危险理论 55

2.4.1自我一非我模式 55

2.4.2感染的一非我模式 56

2.4.3危险模式 57

2.4.4危险理论在SNS中的表示 59

2.4.5危险理论与传统理论的应用比较 61

2.4.6危险理论研究现状 62

2.5本章小结 62

第3章 移动Agent技术 63

3.1 Agent概述 63

3.1.1什么是Agent 63

3.1.2 Agent特性 64

3.1.3 Agent的类型 65

3.1.4 Agent与对象 66

3.2移动Agent技术 66

3.2.1移动Agent概念 67

3.2.2移动Agent的特征 68

3.2.3移动Agent的主要优点 70

3.2.4移动Agent的发展趋势 73

3.3移动Agent的模型 74

3.3.1移动Agent的理论模型 74

3.3.2移动Agent的生命周期 75

3.3.3移动Agent的交互 76

3.3.4移动Agent通信语言 81

3.4移动Agent的迁移 82

3.5移动Agent系统 86

3.5.1移动Agent系统的结构 86

3.5.2典型的移动Agent系统 88

3.5.3移动Agent系统中的关键技术 92

3.5.4移动Agent系统的安全 94

3.5.5移动Agent的技术标准 99

3.6移动Agent的命名和创建 101

3.6.1依赖位置的命名服务 101

3.6.2独立于位置的命名服务 101

3.6.3 Agent的创建 102

3.7移动Agent的应用领域 102

3.8本章小结 105

第4章 工作流管理系统 106

4.1工作流概述 106

4.1.1工作流的起源 106

4.1.2工作流定义 111

4.2工作流管理系统的概念 113

4.2.1工作流管理研究的发展历史 113

4.2.2工作流管理系统的定义 117

4.2.3工作流管理系统的分类 119

4.2.4工作流管理系统的优势 122

4.3工作流管理系统参考模型 124

4.3.1工作流管理系统体系结构 124

4.3.2 WfMC的工作流参考模型 127

4.4工作流技术现状与发展趋势 130

4.5本章小结 141

第5章 迁移工作流管理系统 142

5.1迁移工作流的产生 142

5.2迁移工作流的模型和框架 144

5.2.1迁移工作流模型 145

5.2.2迁移工作流系统框架 148

5.3迁移工作流的体系结构 150

5.3.1迁移工作流引擎 150

5.3.2停靠站服务器 152

5.3.3工作位置 154

5.3.4迁移实例 155

5.4迁移工作流域的组织 158

5.4.1工作流域及其组织模式 158

5.4.2工作流域的静态组织 158

5.5迁移工作流的执行机制 160

5.5.1迁移工作流的执行过程 160

5.5.2停靠站服务器的任务派遣机制 162

5.5.3迁移实例的迁移规划 163

5.6迁移工作流系统中的目录服务 167

5.6.1迁移工作流对目录服务的要求 167

5.6.2迁移工作流系统中的目录服务模型及其体系结构 168

5.7迁移工作流的安全现状 172

5.7.1工作流系统安全 172

5.7.2迁移工作流管理系统的安全 174

5.8一个迁移工作流系统的例子 175

5.9本章小结 177

第6章 基于遗传算法和Pareto优化的服务主体优选机制 178

6.1负载均衡介绍 178

6.1.1负载均衡的概念 178

6.1.2网络负载均衡常用的方法 179

6.2问题描述 182

6.3服务主体优选的数学模型 182

6.4遗传算法设计 183

6.4.1迁移实例的编码 183

6.4.2染色体种群初始化 184

6.4.3适应度函数设计 185

6.4.4选择操作 185

6.4.5交叉操作 185

6.4.6变异操作 186

6.5 Pareto优化 187

6.5.1适应度函数优化 187

6.5.2选择操作优化 188

6.5.3 Pareto解集和精英保留策略 188

6.5.4排除非法解 189

6.5.5选择决策方案 190

6.6 Pareto遗传算法过程 190

6.7算法举例及性能分析 191

6.7.1算法举例 191

6.7.2算法性能分析 193

6.8本章小结 195

第7章 基于自适应免疫算法的服务主体优选 196

7.1自适应免疫遗传算法 196

7.1.1识别抗原 197

7.1.2初始化和选择操作 197

7.1.3自适应交叉操作 197

7.1.4自适应变异操作 198

7.1.5提取疫苗 198

7.1.6局部最优判断 198

7.1.7疫苗接种和免疫选择 199

7.2自适应免疫遗传算法过程 199

7.3算法举例及性能分析 201

7.3.1算法举例 201

7.3.2算法性能分析 202

7.4本章小结 203

第8章 总结与展望 204

参考文献 206