基于自动分层强化学习的服务组合研究

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基于自动分层强化学习的服务组合研究

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基于自动分层强化学习的服务组合研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
缩略词表	第9-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景	第10-11页
1.2 问题提出及国内外研究现状	第11-13页
1.3 研究内容	第13页
1.4 论文结构	第13-15页
第二章相关基础理论	第15-27页
2.1 Web服务	第15-17页
2.1.1. Web服务基本概念	第15页
2.1.2. Web服务模型	第15-16页
2.1.3. 常用Web服务标准和技术	第16-17页
2.2 Web服务组合	第17-20页
2.2.1. Web服务组合基本概念	第17-18页
2.2.2. 服务质量	第18-19页
2.2.3. 服务组合方法分类	第19-20页
2.3 强化学习	第20-24页
2.3.1. 强化学习基本知识	第20-22页
2.3.2. 马尔可夫决策过程	第22-23页
2.3.3. 强化学习经典算法	第23-24页
2.4 分层强化学习	第24-26页
2.4.1. 分层强化学习概述	第24-25页
2.4.2. 自动分层	第25-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章基于自动分层强化学习的服务组合优化	第27-43页
3.1 引入自动HRL	第27页
3.2 Web服务组合模型WSC-SMDP	第27-31页
3.2.1. MDP与SMDP	第27-29页
3.2.2. WSC-SMDP定义	第29-31页
3.3 定义最优策略	第31-32页
3.3.1. 评估函数	第31页
3.3.2. 基于WSC-SMDP的最优策略定义	第31-32页
3.4 自动分层	第32-38页
3.4.1. 应用场景	第32-33页
3.4.2. 动态贝叶斯网络模型	第33-34页
3.4.3. CAT轨迹解析	第34-35页
3.4.4. 自动分层过程	第35-38页
3.5 基于MAXQ的服务组合求解	第38-41页
3.5.1. 抽象	第38-40页
3.5.2. MAXQ学习	第40-41页
3.6 本章小结	第41-43页
第四章实验与分析	第43-54页
4.1 实验设置	第43-44页
4.2 结果和分析	第44-53页
4.2.1. 学习速率的选择	第45-46页
4.2.2. 有效性的分析对比	第46-48页
4.2.3. 可扩展性分析	第48-51页
4.2.4. 自适应性验证分析	第51-53页
4.3 本章小结	第53-54页
第五章总结与展望	第54-56页
5.1 本文总结	第54页
5.2 未来工作	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-60页
附录A 攻读硕士期间发表的论文	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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