下一代网络业务冲突的控制方法

　　“融合与开放的下一代网络丛书”系统地描述了作者在国家973计划、国家863计划、国家杰出青年科学基金和国家自然科学基金等项目的研究中，对下一代网络原理的分析和理解以及对课题研究成果的归纳和总结，《下一代网络业务冲突的控制方法》是丛书的第八册。《下一代网络业务冲突的控制方法》从下一代网络中业务的特点和提供人手，比较全面地总结了业务冲突问题的研究现状，以此为基础提出了一种基于免疫原理的多层防护业务冲突管理系统，充分阐述了基于免疫学原理的动态检测和解决业务冲突问题的方法，并将此方法在Web服务冲突的检测方面进行了有效地推广。《下一代网络业务冲突的控制方法》内容涉及下一代网络的概述、业务冲突的成因与分类、业务冲突问题的已有解决方法、免疫学原理概述、NGN业务冲突与免疫系统的类比、基于免疫学原理的业务冲突的避免检测和解决、基于遗传算法的检测规则的优化，以及Web服务冲突动态检测等内容。本套丛书可以作为高等院校通信与信息工程、计算机科学与技术、网络工程等专业研究生的教材或参考书，也可作为从事下一代网络研究、设计、开发、运营和管理工作的高级技术人员的培训参考用书。

　　杨放春，副校长。1957年3月出生于北京，汉族，中共党员。1982年、1987年和1990年在北京邮电大学分别获得计算机通信、计算机应用和通信与电子系统专业博士学位并留校任教。1992年被国务院授予国家级有突出贡献的中青年专家称号，享受政府特殊津贴。1991年和1993年分别破格晋升为副教授和教授。1993年任网络与交换国家重点实验室副主任，1997年任北京邮电大学计算机科学与技术学院常务副院长，1999年至2006年任计算机科学与技术学院院长。曾入选1995-1996年度全国百千万人才工程第一、二层次人选，2000年入选教育部跨世纪优秀人才计划，2001年入选国家杰出青年科学基金计划，2003年获得北京市产学研先进个人，2004年获得北京市教育创新工程创新标兵，2005年获得北京市劳动模范称号。目前是信息产业部通信科技委委员，中国计算机学会理事，北京市海淀区第十三、十四届人大代表。主要研究方向是计算机通信，曾发表被SCI，EI收录的学术论文89篇，出版专著6部，获得国家发明专利9项。6项科研成果获得国家和省部级科技进步奖。主持的《现代交换原理》课程入选国家级精品课程。

第1章 绪论
　1.1 下一代网络概念与特征
　1.2 下一代网络的体系结构
　1.3 下一代网络的业务提供
　1.4 下一代网络业务的特点
　1.5 下一代网络业务冲突及影响
　本章参考文献
第2章 业务冲突概述
　2.1 业务冲突相关术语
　2.2 业务冲突研究背景
　2.3 业务冲突分类
　2.4 业务冲突实例
　2.5 业务冲突研究现状
　　2.5.1 软件工程方法
　　2.5.2 形式化方法
　　2.5.3 在线技术
　2.6 小结
　本章参考文献
第3章 免疫系统概述
　3.1 引言
　3.2 生物免疫系统组成及特点
　　3.2.1 生物免疫系统的组成
　　3.2.2 生物免疫的基本过程
　　3.2.3 生物免疫系统的特点
　3.3 生物免疫系统主要功能和原理
　　3.3.1 抗原识别
　　3.3.2 免疫应答
　　3.3.3 免疫记忆
　　3.3.4 自体耐受
　　3.3.5 协同刺激
　　3.3.6 反馈机制
　　3.3.7 克隆选择
　　3.3.8 独特型网络理论
　3.4 人工免疫系统发展概况
　3.5 小结
　本章参考文献
第4章 业务冲突管理系统和免疫系统的类比关系
　4.1 业务冲突管理系统和免疫系统的相似之处
　4.2 基于移植排斥的类比关系
　4.3 基于免疫病理的类比关系
　4.4 基于多层次抗原识别的类比关系
　4.5 基于免疫学原理的业务冲突管理系统架构
　　4.5.1 设计需求
　　4.5.2 网络部署
　　4.5.3 形式化模型
　　4.5.4 体系架构
　　4.5.5 工作流程
　　4.5.6 系统特点
　4.6 小结
　本章参考文献
第5章 基于免疫学原理的业务冲突避免方法
　5.1 业务冲突避免子系统架构
　　5.1.1 信息预处理模块
　　5.1.2 专用业务冲突检测模块
　　5.1.3 通用业务冲突检测模块
　5.2 业务冲突避免方法
　　5.2.1 形式化描述
　　5.2.2 抗原识别
　　5.2.3 抗体产生
　5.3 业务冲突避免方法性能分析
　　5.3.1 实例分析
　　5.3.2 泛化率
　　5.3.3 亲和力阈值
　　5.3.4 寸间复杂度
　5.4 小结
　本章参考文献
第6章 基于免疫学原理的业务冲突检测方法
　6.1 业务冲突检测子系统架构
　　6.1.1 检测规则生成子模块
　　6.1.2 通用业务冲突检测子模块
　6.2 业务冲突的检测方法
　　6.2.1 形式化描述
　　6.2.2 克隆选择
　　6.2.3 自体耐受
　　6.2.4 免疫学习
　　6.2.5 优化检测规则集
　　6.2.6 业务冲突检测过程
　6.3 业务冲突检测方法性能分析
　　6.3.1 仿真实验条件
　　6.3.2 与其他检测方法的比较
　　6.3.3 参数选择
　　6.3.4 时间复杂度
　　6.3.5 实例分析
　6.4 小结
　本章参考文献
第7章 基于遗传算法进化业务冲突检测规则
　7.1 遗传算法原理简介
　7.2 基于遗传算法进化检测规则
　　7.2.1 编码
　　7.2.2 选择算子
　　7.2.3 交叉算子
　　7.2.4 变异算子
　　7.2.5 增加先验知识
　　7.2.6 计算适应度
　7.3 仿真实验研究
　　7.3.1 仿真实验条件
　　7.3.2 仿真结果及分析
　7.4 小结
　本章参考文献
第8章 基于免疫学原理的业务冲突解决方法
　8.1 业务冲突解决子系统架构
　8.2 业务冲突解决方法
　　8.2.1 免疫系统的抗原清除
　　8.2.2 ISIMS的业务冲突解决
　8.3 共享触发类业务冲突的解决方法
　　8.3.1 共享触发的业务分析
　　8.3.2 共享触发的业务分类
　　8.3.3 共享触发的业务冲突解决方法
　　8.3.4 实例研究
　　8.3.5 性能分析
　8.4 业务冲突解决方法性能分析
　8.5 小结
　本章参考文献
第9章 基于免疫学原理的Web服务冲突动态检测方法
　9.1 web服务冲突概述
　　9.1.1 Web服务与服务组合
　　9.1.2 Web服务冲突
　　9.1.3 web服务冲突实例
　9.2 Web服务冲突研究现状
　9.3 web服务冲突检测系统
　　9.3.1 冲突检测系统和免疫系统的实体类比关系
　　9.3.2 检测系统的体系结构
　9.4 基于免疫学原理的web服务冲突动态检测方法
　　9.4.1 冲突检测过程
　　9.4.2 消息编码与匹配
　　9.4.3 服务冲突信息串的生成
　　9.4.4 性能分析
　　9.4.5 理论分析与比较
　9.5 小结
　本章参考文献
第10章 总结与展望
　10.1 基于免疫学的业务冲突问题研究的阶段成果
　10.2 未来研究工作展望
本章参考文献
缩略语