给大家分享5篇关于启发式规则的计算机专业论文

今天分享的是关于启发式规则的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到启发式规则等主题,本文能够帮助到你

模型驱动的微服务系统构建与演化方案规划方法

这是一篇关于服务系统建模,模型驱动,微服务识别,启发式规则,微服务功能演化的论文, 主要内容为随着服务业的高速发展,大量的服务涌入互联网,人们逐渐步入了服务互联网时代。在服务互联网中,万物都可以被服务化,也推动了物联网以及云计算等领域的发展。这些研究领域的发展对服务系统的设计与建模提出了新的要求,如使用微服务架构作为系统的实现架构、在系统设计时要考虑到资源位置的约束以及服务价值质量的约束等等。与此同时,随着用户需求的不断变化,服务系统的设计也需要不断进行演化。所以如何更好的设计与构建满足用户需求的服务系统,并在需求变化时实现服务系统的演化是一个重要的研究问题。本文针对此问题进行研究,提出了模型驱动的微服务系统构建与演化方案规划方法,并从以下四个方面进行详细描述:1.针对复杂服务系统的建模问题,提出了基于微服务的多层次服务系统建模框架,从需求模型、设计模型和实现模型三个层面来引导用户从需求出发设计出满足多方服务参与者价值需求的微服务系统。需求模型使用UML用例图和用例文档来描述系统的功能需求;设计模型使用标注有价值指标的UML类图和时序图刻画系统功能模块之间的静态关系和具体业务场景下的交互关系,使用BPMN图刻画系统的业务流程;实现模型使用微服务架构作为服务系统的实现架构,从内部实现类图、接口列表、数据库三方面对微服务进行建模,进而通过自动化的代码生成框架得到满足价值质量约束的微服务系统。2.为了辅助软件开发人员进行微服务系统设计,提出了考虑质量期望及部署约束的微服务识别方法,从系统的UML模型中识别出候选微服务。提出的微服务识别方法引入了参与者的价值质量期望及部署信息约束以辅助进行微服务识别,将关联紧密的UML类聚集到一起得到候选微服务。在实验中,本文提出的微服务识别方法在两个开源微服务系统上与另外两种先进的微服务识别方法进行了对比,实验结果表明本文提出的识别方法得到的候选微服务在内聚性、耦合性,满足价值/质量期望及部署约束等方面都表现更好。3.为了在需求变化时辅助软件开发人员进行微服务系统模型演化,提出了面向需求变化的微服务系统最小代价演化方案规划方法。针对面向需求的微服务系统演化问题,主要考虑到了以下两个方面:首先,微服务系统设计完成后需求仍可能发生变化,需求变化是引发微服务系统演化的主要动因之一。其次,微服务系统的演化过程要在系统质量与演化代价之间进行取舍,很多时候更小的演化代价更符合设计人员的诉求。针对这一问题,本文设计了一种规则和优化相结合的求解算法,并在两个微服务系统上与基于需求重新识别微服务的方法及开发人员手工演化的结果进行了对比,实验结果表明本文提出的方法能得到最小代价的微服务系统演化方案。4.为了验证上述理论研究的成果,设计并实现了微服务系统建模、构建与演化方案规划工具,通过可视化建模引导用户一步步的设计出微服务系统,同时也支持微服务识别和最小代价的微服务系统演化,在健康养老领域上的应用验证了上述理论和方法的有效性。

基于遗传算法的车间作业调度问题研究与应用

这是一篇关于车间调度,遗传算法,遗传算子,启发式规则的论文, 主要内容为随着市场竞争的日趋激烈,每个企业都在寻求更好的生产与运作管理方案,以提高企业的生产、经营和管理效率,从而提高企业的核心竞争优势。生产与运作管理的核心是车间作业调度问题能否高效地获得优化解,因此,研究车间作业调度问题具有很大的理论意义和现实价值。论文给出了车间作业调度问题的定义,分析了车间作业调度问题的特点及意义,探讨了车间作业调度问题的可计算性和复杂度,回顾了研究求解车间作业调度问题的主要历程及其方法。详细介绍了车间调度问题的目标、类型及研究现状,就两类调度问题—流水型调度问题与非流水调度问题分别讨论了解决方案。先讨论了两种调度问题的数学模型与相关算法,包括传统单一的启发式算法和遗传算法。着重研究了非流水型作业调度问题的现状和该类问题的数学模型,并对相关算法,如启发式方法、进化算法、领域搜索方法等进行了讨论。本文在车间调度领域中其他学者的研究成果的基础上,改进了基于标准遗传算法的结合启发式规则的混合算法,分别就编码方式、交叉算子、变异算子的不同形式对优化结果产生的影响,进行了分析与研究。本文结合作业排序中的启发式规则(SPT优先选择最短加工时间的工序,MWR优先选择剩余总加工时间最长的工件的工序)和遗传算法提出一种新的混合遗传算法。分析了基于遗传算法的调度优化策略和相应的结构流程。算法先利用启发式作业调度规则将问题的解空间缩小至某个包含高性能解的子空间,再进行遗传搜索,寻找最优解。最后给出了启发式遗传算法的JSP调度算法设计与软件实现,并对算法复杂性和收敛性进行了分析。

学术型网站安全运行技术研究

这是一篇关于学术型网站,访问控制,反爬虫,启发式规则,机器学习的论文, 主要内容为随着互联网和计算机技术的不断发展,学术型网站在现代科研中发挥着越来越大的作用,为研究者提供了很多便利。在学术型网站提供服务的同时需要保护网站中的学术资源不被非法获取,保障网站的安全运行。访问控制和反爬虫技术对于保障学术型网站正常安全地向研究者提供服务以及保护学术型网站的内容都很重要。因此,使用这两种技术设计系统保护学术型网站具有重要的现实意义。访问控制系统的主要作用是保护学术型网站中的学术资源和学术数据不被非法获取。该系统是以基于角色的访问控制模型为基础构建的,并向模型中添加了用户组以解决模型批量授权复杂的问题。此外,该系统可以根据访问主体或访问主体所属的用户组被授予的角色来判断是否允许该主体访问其想要访问的目标资源,同时还提供了角色分配规则。反爬虫系统主要是为了防范爬虫对学术型网站带来的危害,避免网站的内容被爬虫窃取以及保障网站的安全的运行。该系统是以启发式规则和机器学习组合的反爬虫方法为基础构建的。该方法结合了启发式规则实时识别爬虫和机器学习识别爬虫精确率高的优点。启发式规则根据主体请求的相关特征来实时识别爬虫。机器学习则是使用网站的访问日志来训练分类器,由分类器来识别启发式规则无法识别的隐藏爬虫。实验部分使用真实的数据集,来评估设计的系统,实验结果证明了访问控制系统的有效性以及反爬虫系统的准确性。此外,反爬虫系统使用的随机森林分类器识别爬虫的精确率达到了90.5%。