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生物多智能體自主服務計算及其應用 ( 簡體 字) |
| 作者：孫宏彬 | 類別：1. -> 程式設計 -> 綜合 |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 35956
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NT售價： 240 元 |
| 出版日：7/1/2013 |
| 頁數：168 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115312273 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：生物啟發的多智能體自主服務計算是一個新的研究領域。面向服務的計算正逐漸成為新的開發模式，分布式服務資源的動態管理是非常復雜的，服務數量的增加、大量的異構服務更新、移動服務、普適計算服務的應用、服務的動態變化使集中管理變得非常困難，有效實時分布系統是十分重要的。多智能體雖然成功用于服務發現、組合，但服務管理過程如何利用自主性形成自動服務，以及數量巨大的多智能體的產生、消亡、遷移、穩定、通信還沒有成熟的管理方法。復雜的網絡環境對智能服務等提出更高要求，特別是服務的可進化性、動態自適應性、故障的自恢復性、主動性和安全可靠性等需求成為關鍵問題。
《生物多智能體自主服務計算及其應用》針對以上問題，在生物網絡智能平臺的基礎上，通過生物突現的獨特機理，提出自主服務的設計方法，探索基于生物系統的模型和滿足服務計算應用，如Web服務組合、普適服務管理、配電網重構、自愈計算和服務工作流的構建，同時對下一代網絡計算要求的自適應、可進化性等問題作了相關的探索。 |
目錄：第1章 面向服務的自主計算模式綜述 1
1.1 引言 2
1.2 互聯服務計算模式提出 4
1.2.1 IBM公司自主計算 4
1.2.2 網構中間件 9
1.2.3 P2P計算模式 11
1.2.4 SOA與Web服務 12
1.2.5 語義Web服務 15
1.2.6 Web服務組合 17
1.2.7 自愈計算服務 18
1.3 生物突現計算對自主服務模式的啟發 18
1.4 小結 22
第2章 多智能體自主網絡模型總體設計 23
2.1 引言 24
2.2 生物實體突現的演化模型 25
2.2.1 服務的米蘭機模型 25
2.2.2 基于生物實體的演化突現理論分析 26
2.3 生物實體和消息模式設計 29
2.3.1 生物實體的設計 29
2.3.2 生物實體消息模式 30
2.4 基于生物網絡的自主服務的平臺和設計 32
2.5 小結 37
第3章 突現分布式組通信機制的研究 38
3.1 引言 39
3.2 生物網絡的通信基礎 41
3.3 面向服務突現的組通信協議和算法設計 42
3.3.1 數據結構 43
3.3.2 面向自主服務突現的組通信協議和算法 44
3.3.3 分布失敗檢測協議 47
3.4 突現通信的仿真和分析 50
3.5 小結 53
第4章 基于能量調度的生物實體自主全局進化穩定性研究 54
4.1 引言 55
4.2 面向服務突現生物網絡的能量設計 56
4.3 能量驅動方式下的穩定性分析 58
4.3.1 能量熵的定義 58
4.3.2 基于能量熵的最優穩定性策略調節 61
4.3.3 基于能量策略平衡的算法 63
4.4 仿真和分析 65
4.4.1 仿真模型及行為策略及能量參數設定 65
4.4.2 能量機制下的仿真結果分析 65
4.5 小結 70
第5章 基于生物實體分布自協商Web服務突現研究 71
5.1 引言 72
5.2 面向Web服務突現的擴展模塊設計和實現 73
5.3 基于生物實體協商的Web服務突現設計 76
5.4 仿真結果及性能分析 81
5.5 小結 83
第6章 基于親和力的自進化普適服務突現計算方法 84
6.1 引言 85
6.2 基于親和力匹配的普適服務進化突現方法 87
6.2.1 生物實體的匹配強度 88
6.2.2 生物實體的服務質量 89
6.2.3 生物實體的信任值 90
6.2.4 生物實體的親和力計算 91
6.3 仿真結果及性能分析 92
6.3.1 仿真設計和參數設定 92
6.3.2 仿真結果和分析 93
6.4 小結 97
第7章 基于QoS全局最優的自組織工作流組合設計 98
7.1 引言 99
7.2 E-Workflow組合抽象模型 100
7.3 基于消息匹配的E-Workflow中的服務發現 102
7.4 基于QoS的E-Workflow組合自組織的問題描述 105
7.5 基于QoS的E-Service工作流突現的算法 107
7.6 仿真和分析 110
7.7 小結 116
第8章 基于自學習智能體協同的配電網自愈重構優化系統研究 117
8.1 概述 118
8.2 研究背景 119
8.3 配電網自愈重構優化模型 122
8.4 自學習多智能體系統設計 124
8.5 自學習多智能體免疫群體協同進化的算法設計 126
8.5.1 自學習多智能體免疫群體協同進化 126
8.5.2 多智能體免疫群體協同進化的算法設計 128
8.5.3 數值計算 131
8.6 小結 133
第9章 結論和展望 134
9.1 結論 135
9.2 展望 136
索引 138
參考文獻 141 |
| 序： |
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