摘要：针对网格计算环境动态,异构和分布的特性以及网格资源分配中资源利用率低、效益不均等问题,结合微观经济学理论,建立了一种多赢家式的网格资源拍卖模型(muti-winners auction model,简称MWAM).将隐马尔可夫模型应用在网格用户t时刻出价状态预测方面,并结合分配算法计算出能够获得所需资源的概率;并且在原有资源分配机制的基础上,结合非完全信息纳什均衡理论设计了一种多赢家拍卖算法.从理论上证明了资源分配结束后系统收益最大,且本模型符合微观经济学中的激励相容性与个人理性准则.实验模拟在验证了隐马尔可夫预测的可行性的同时,又与几种具有代表性的算法相比较,从资源利用率、系统总收益等方面突显了本模型的优势.

摘要：针对云环境下相互竞争的多租赁市场运营模式,以提高资源供求双方利益及资源能效为目标,提出了一种基于非完全信息博弈的云资源分配模型.首先利用隐Markov理论根据服务提供商(service provider,SP)的历史资源需求情况预测其当前出价,以预测值为基础构建动态博弈定价模型,激励服务提供商选择符合整体利益的最优购买出价策略,从而实现利益最大化;然后设计了支持多服务提供商、多种资源同时分配,以分类资源单位价格进行分配的资源分配模型,保证了基础设施提供商(infrastructure provider,INP)的收益最优.仿真实验表明:在博弈定价模型中,预测价格与实际交易价格相近且交易价格低于实际估值,能够保障服务提供商的利益;基于不同种类资源单价的分配模型能够增加基础设施提供商的收益.