發(fā)布時間：2018-04-11 08:31

  本文選題：遺留系統(tǒng) + 服務識別�。� 參考：《計算機集成制造系統(tǒng)》2013年09期

【摘要】：為了從面向對象的遺留系統(tǒng)中識別出高質量的服務,提出一種半自動化的遺留系統(tǒng)的服務識別方法。通過分析構件識別方法和服務識別方法,以業(yè)務流程模型和統(tǒng)一建模語言類圖作為服務識別方法的輸入,將服務識別問題轉換為業(yè)務流程圖的劃分問題。為了得到一組圖劃分的最優(yōu)解即最優(yōu)服務集,又將圖劃分看作一個多目標優(yōu)化問題。分別定義了服務集粒度、耦合度和內聚度的定量化關系,建立了多目標優(yōu)化的服務識別模型。通過線性加權,給出了基于粒子群優(yōu)化算法的服務識別算法。以某工程遺留系統(tǒng)為例,通過對比實驗驗證了方法的有效性。
[Abstract]:In order to identify high quality services from object-oriented legacy systems, a semi-automatic service identification method for legacy systems is proposed.By analyzing the component identification method and the service identification method, the business process model and the unified modeling language class diagram are used as the input of the service identification method, and the service identification problem is transformed into the business flow chart partition problem.In order to obtain the optimal solution of a set of graphs, that is, the optimal service set, graph partitioning is regarded as a multi-objective optimization problem.The quantitative relationships among granularity coupling degree and cohesion of service set are defined respectively and the service identification model of multi-objective optimization is established.A service recognition algorithm based on particle swarm optimization (PSO) is presented by linear weighting.Taking an engineering legacy system as an example, the effectiveness of the method is verified by a comparative experiment.
【作者單位】： 解放軍理工大學國防工程學院;海軍海防工程研究中心;南京大學計算機軟件新技術國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61003019) 國防預研基金資助項目(AY208J003)~~
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1735220