本书系统总结了作者团队在服务计算与商业模式创新领域的研究成果，首次提出"服务模式计算"这一系统性方法论，旨在通过量化建模、智能仿真、深度融合与高效优化四大核心环节，破解现代服务业在跨界协同、动态演化与价值创造中的关键问题。全书围绕服务模式的全生命周期计算展开，系统阐述了服务模式的量化描述与评估方法，深入探讨了基于多智能体的动态仿真技术，详细介绍了服务模式融合与优化的前沿算法，并结合实际案例展示了服务模式计算在电子商务等跨界领域的应用实践。从理论到实践，本书不仅涵盖了服务模式计算的模型构建、算法设计与系统实现，还提供了丰富的实验验证与行业应用分析，全面展现了服务模式计算的技术体系与发展趋势。
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1998年获东南大学硕士，
2001年获浙江大学计算机应用专业博士，
2008年美国佐治亚理工学院访问学者，同年晋升教授；
2018年受聘浙江大学求是特聘教授现任浙江大学软件学院院长、浙江大学宁波科创中心主任、浙江大学发展规划处处长、全省数智服务技术重点实验室主任、浙江大学创新管理与持续竞争力研究中心副主任（国家哲学社会科学创新基地）服务计算在TC、TKDE、TPDS、TSC、HPCA、MICRO、ISSTA、CHI、IJCAI、AAAI、VLDB、SIGMOD等国际期刊及会议发表百余篇论文，多篇论文入选ESI高被引用论文，获得服务计算Top期刊/会议FedGraph2022、IEEE TII2021、IEEE TSC2017、ColllaborateCOM2020、IEEE SMDS2020、ICSOC2017最佳论文/亮点论文。国家杰出青年基金项目获得者（2019.1-2023.12）
入选国家级人才计划（2017年），
教育部电子商务专业教指委委员（2018年）、
IEEE TSC副编辑（AE，2015年至今）、
中国计算机学会服务计算专委主任委员（2020年-2023年，2022年度获评学会年度优秀专委）、
中国计算学会理事（2020年-2023年）
目录
前言
第1章 服务模式计算概述 1
1.1 研究背景 1
1.2 模式计算挑战 2
1.2.1 如何对跨界复杂模式进行系统性建模评估 3
1.2.2 如何对动态开放服务生态进行有效仿真 3
1.2.3 如何解耦服务生态实体协同交互实现模式融合 4
1.2.4 如何面向服务生态持续演化实现模式高效优化 5
1.3 服务模式计算框架 5
1.4 服务模式计算目标 8
参考文献 9
第2章 研究基础与现状 10
2.1 服务模式建模 10
2.2 业务流程仿真模型 11
2.3 服务组合与流程融合 13
2.4 服务流程与分布优化 16
参考文献 17
第3章 熵感知的服务模式量化描述与评估模型 24
3.1 研究背景 24
3.2 服务模式描述与评估模型 26
3.3 SPDL-Q：用于定量计算的服务模式描述语言 26
3.4 服务模式评估指标 30
3.4.1 时间 30
3.4.2 成本 31
3.4.3 可靠性 31
3.4.4 效率 32
3.4.5 价值创造 32
3.4.6 模式标准化支出 33
3.4.7 模式熵 33
3.5 数据驱动的案例 35
3.5.1 中间商模式 37
3.5.2 平台模式 38
3.5.3 自营模式 38
3.5.4 新零售模式 39
3.6 相关性试验 40
3.7 讨论 44
3.8 本章小结 45
参考文献 45
第4章 基于多智能体的服务模式仿真与分析体系 47
4.1 研究背景 47
4.2 案例与需求分析 48
4.3 基于本体的服务模式仿真模型 49
4.3.1 基于本体的仿真概念模型 50
4.3.2 服务模式仿真流程模型 52
4.4 仿真引擎与配置方法 53
4.5 仿真环境与分析工具 54
4.6 典型案例应用：飞猪 55
4.7 仿真方法评估 56
4.7.1 专家评估 56
4.7.2 需求完成情况 56
4.8 本章小结 57
参考文献 57
第5章 基于规则的服务模式融合框架 59
5.1 研究背景 59
5.2 研究案例与动机 60
5.3 基于规则的服务模式融合框架 63
5.3.1 参与者融合 65
5.3.2 资源融合 67
5.3.3 流程融合 68
5.4 实验评估 70
5.5 本章小结 73
参考文献 73
第6章 面向多用户协作和分布式交互的服务模式优化方法 75
6.1 研究背景 75
6.2 研究动机与案例 77
6.3 服务模式优化问题 79
6.3.1 优化目标函数 79
6.3.2 传输约束 80
6.3.3 参与者约束 80
6.3.4 平台资源约束 80
6.3.5 业务逻辑约束 80
6.3.6 流程状态约束 80
6.3.7 服务模式优化问题形式化定义 81
6.4 服务模式优化方法 81
6.4.1 方法概述 81
6.4.2 面向模式优化的信心感知模拟退火算法 83
6.4.3 信心机制 85
6.5 实验评估 86
6.5.1 基线算法 86
6.5.2 数据集介绍 86
6.5.3 有效性评估 87
6.5.4 时间效能评估 89
6.5.5 相关性分析 90
6.5.6 实际场景下的优化解决方案 93
6.6 讨论 96
6.7 本章小结 96
参考文献 96
第7章 服务模式计算平台与应用 98
7.1 系统功能与架构 99
7.1.1 服务模式设计模块 99
7.1.2 服务模式仿真模块 100
7.1.3 服务模式评估模块 101
7.1.4 服务模式创新模块 102
7.2 农村淘宝服务模式案例 103
7.3 本章小结 106
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