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文档简介

基于QoS的网格服务组合和优化研究及应用的开题报告一、研究背景及意义网格服务的发展让分布式计算系统的潜力得以释放，使其能够满足大规模科学计算等复杂应用的需求，但同时也给服务组合和优化带来了新的挑战。在服务组合中考虑QoS（QualityofService）是必要的，因为在一个复杂应用中，服务的QoS对整体系统的可靠性和性能有着极大的影响，而且组合出的服务要使得系统的QoS最优化。因此，基于QoS的网格服务组合和优化研究成为了当前分布式计算领域中的热点问题，也是未来网格服务发展的重要方向。二、研究内容和目的本文旨在研究基于QoS的网格服务组合和优化问题，旨在实现对网格服务的自动化组合，使得整个系统在保证QoS的前提下获得最优效益。具体研究内容包括如下方面：1.研究网格服务的QoS测量方法，包括服务可靠性、响应时间、可用性等。2.基于QoS的网格服务组合模型。通过对已有的服务进行分析和分类，建立服务组合模型。3.基于服务的质量属性和用户需求的QoS多目标优化模型。在满足用户需求的同时，最小化服务组合的成本。4.实现基于QoS的网格服务组合和优化算法。5.建立一个实验测试平台进行算法的实验验证。三、研究方法和技术路线1.研究方法：文献综合调研、数学建模、算法设计与实现、实验验证。2.技术路线（1）网格服务QoS测量方法的研究。（2）基于QoS的网格服务组合模型的建立。（3）基于服务的质量属性和用户需求的QoS多目标优化模型的建立。（4）针对多目标规划问题，设计一个基于遗传算法的QoS优化算法。（5）建立实验测试平台，对算法进行实验验证和性能分析，并与已有算法进行对比和分析。四、预期研究结果本研究旨在建立一个基于QoS的网格服务组合和优化模型，并结合遗传算法设计一种有效的优化算法。通过实验验证和性能分析，可以获得以下研究结果：1.建立一个基于QoS的网格服务组合模型。2.设计一种基于遗传算法的QoS多目标优化算法。3.建立一个实验测试平台，验证算法的有效性、优越性和可行性。4.该算法与基准算法进行对比和分析，提高网格服务组合的效率和可靠性。五、研究进度安排一月至三月：文献调研与分析，确定研究方向和重点。四月至六月：QoS测量方法和网格服务组合模型的建立。七月至九月：基于服务的质量属性和用户需求的QoS多目标优化模型的建立，设计QoS优化算法。十月至十二月：实验测试平台建立和算法的实验验证与性能分析，写出研究报告和论文。六、预期贡献本研究旨在提高网格

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