面向个性化需求的服务组合优化方法——以海运物流为例



面向个性化需求的服务组合优化方法——以海运物流为例

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面向个性化需求的服务组合优化方法——以海运物流为例

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第1章绪论	第8-14页
1.1 课题背景及研究意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.2.1 服务组合中顾客个性化需求获取方法研究现状	第9-10页
1.2.2 贝叶斯网络研究现状	第10-11页
1.2.3 服务选择优化方法研究现状	第11-12页
1.2.4 人工蜂群算法研究现状	第12页
1.3 本文的主要研究内容	第12-14页
第2章 BIRIS下顾客个性化需求及服务特征分析	第14-19页
2.1 BIRIS服务模式及服务组织方式	第14-15页
2.2 顾客个性化需求及服务特征分析	第15-18页
2.3 本章小结	第18-19页
第3章人工蜂群算法及其收敛性分析	第19-25页
3.1 人工蜂群算法基础	第19-22页
3.2 人工蜂群算法收敛性理论分析	第22-24页
3.3 本章小结	第24-25页
第4章基于贝叶斯网络的个性化服务特征发现	第25-39页
4.1 贝叶斯网络基本理论	第25-26页
4.2 基于贝叶斯估计的贝叶斯网络参数学习	第26-30页
4.3 基于贝叶斯评分的贝叶斯网络结构学习	第30-34页
4.3.1 贝叶斯评分函数	第30-31页
4.3.2 基于贝叶斯评分和K2 算法的贝叶斯网结构学习	第31-32页
4.3.3 基于贝叶斯评分和人工蜂群算法的贝叶斯网结构学习	第32-34页
4.4 实验与分析	第34-38页
4.5 本章小结	第38-39页
第5章基于改进人工蜂群算法的服务选择	第39-58页
5.1 服务质量评价机制及其聚合方式	第39-40页
5.2 多目标优化问题	第40-41页
5.3 服务选择问题数学模型	第41-42页
5.4 面向服务选择问题的改进单目标人工蜂群算法	第42-45页
5.4.1 改进的邻域搜索策略	第42-43页
5.4.2 单目标人工蜂群算法设计	第43-45页
5.5 面向服务选择问题的改进多目标人工蜂群算法	第45-53页
5.5.1 改进的邻域搜索策略	第45-47页
5.5.2 多目标人工蜂群算法设计	第47-53页
5.6 实验与分析	第53-57页
5.6.1 改进单目标人工蜂群算法实验分析	第54-55页
5.6.2 改进多目标人工蜂群算法实验分析	第55-57页
5.7 本章小结	第57-58页
结论	第58-59页
参考文献	第59-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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