| 基于区分服务的云提供商效用最大化方法 |
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| 作者姓名： | 潘丽 王大涛 刘士军 武蕾 |
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| 作者单位： | 1. 山东大学 计算机科学与技术学院, 济南 250101;2. 审计署驻济南特派员办事处, 济南 250011;3. 山东省软件工程重点实验室, 济南 250101 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划(2012BAF12B07);山东省自主创新专项计划(2013CXC30209);山东省自然科学基金(ZR2011FQ031);山东大学基本科研业务费专项资金;山东大学自主创新基金 |
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| 摘 要： | 当前云计算发展面临如何增加服务收益的重要挑战.经济学领域中多通过区分服务来划分市场以提高收益.由于云服务存在服务质量建模复杂、用户服务质量需 求灵活多变等特性，区分提供云服务非常困难.基于队列模型和优化算法，本文提出一种通过区分服务供应来最大化云提供商收益的方法.本文采用队列模型分析来确定为实 现特定服务质量水平需供应给单个服务的资源数量，然后通过优化算法决定准入服务的组合并确定其服务质量水平及价格，以实现云提供商的效用最大化.分析表明该 优化问题是NP完全的，本文提出基于遗传算法的元启发算法来得到最优效用.实验结果表明，在不同工作负载情况下，算法可行且具有良好的收敛性，保证了云计算的实时性.
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| 关 键 词： | 云计算 虚拟机 区分服务 效用最大化 遗传算法 |
| 收稿时间： | 2013-12-25 |
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