IaaS云服务定价机制的仿真研究

定价机制是影响云计算用户利益和云服务提供商收益的关键因素。本文以IaaS云服务定价机制为研究对象,首先将IaaS云服务定价机制分为固定定价和动态定价2大类,其中固定定价细分为即用即付费和预订定价2种,从理论上分析2类定价机制对IaaS云服务提供商收益的影响;然后,分别建立即用即付费和预订定价机制下IaaS云服务提供商的收益模型,并用启发式算法构建动态定价机制下IaaS云服务提供商的收益模型;最后,基于Repast Simphony建立多主体仿真模型,比较分析3种不同定价机制下IaaS云服务提供商的收益。研究结果表明,随着服务时长和顾客数量的增加,动态定价机制更能为IaaS云服务提供商带来更多收益,同时IaaS云服务提供商可以通过改变服务等级和资源价格等相关参数,改变顾客行为,使顾客数量增加,从而提高收益。     

基于Stackelberg领导模式下的云资源定价研究

资源管理是云计算中最重要的一部分。介绍了基于现有云银行模型的云银行生命周期,并提出了合适的定价策略。它根据不同时期云银行的特点得出不同的定价策略。本文的目的是提供一个自动更新机制来定价云资源,从而最大化所有参与者的利益。     

基于隐私度量的数据定价模型

有价值的数据资源充分流动,可以实现大数据产业的长期,稳定和可持续发展。本文讨论了通过构建以合理定价为中心的数据交易机制来利用经济杠杆来激励数据流的想法。首先,本文结合信息熵,提出了一种基于分级的交易数据集隐私度量方法;其次,基于数据集中的隐私含量和数据引用指数提出了一种数据定价模型对待交易数据元组进行定价;最后,结合一个实际的交易数据集验证了模型的正确性、合理性、有效性。     

云环境下基于组合双向拍卖的动态资源定价

云环境下的市场交易机制缺乏灵活性,且在某些情况下定价不合理。为此,提出一种基于组合双向拍卖的动态资源定价模型,给出云资源分配与定价算法,用户通过响应时间出价,资源提供商根据负载情况要价。仿真实验结果表明,该算法与固定比例的定价算法相比,能提高18%的用户利益与9%的资源提供商利益。     

基于区块链的电力交易模型及博弈定价方法

为解决传统能源中心化交易模式缺少灵活性、透明性和可监督性等问题,满足新型电力系统中电网各主体间电力交易市场化、定价灵活化等新要求,提出一种基于区块链的电力交易模型及博弈定价方法。该电力交易模型具有分布式、去中心化、不可篡改和加密安全等优势。首先,建立基于区块链的电力交易模型,协调发、供、用等主体间的生产和消费行为,形成统一的市场机制;其次,提出了基于博弈的多时间尺度电力交易竞价机制,利用蚁群优化(ACO)算法求解可得每小时的最佳竞拍价格。最后,通过仿真验证了交易模型及博弈定价方法,在激励政策下各交易方收益最优化。结果表明,交易模型及定价方法在新能源参与交易背景下能有效地平衡市场各主体的效益;基于区块链的智能合约可实现电力交易过程的智能化、透明化和可追溯性。     

基于定价机制的卫星网络虚拟资源共享分配策略

针对卫星通信网络规模不断扩大而卫星资源总量受限导致卫星通信资源紧缺的情况,提出一种基于定价机制的虚拟资源共享分配策略。根据微观经济学理论中边际成本的思想建立用户成本的分段函数模型,通过模型求解得出用户请求的总成本并将其上传至资源分配模块,结合定价机制达到资源利用的最大化和用户请求成本的最小化。仿真结果表明,该策略能提高卫星网络资源利用率及分配公平性,最大限度地实现资源的潜在价值。     

基于服务模型的定价机制研究综述

近几年,随着高带宽需求、高QoS要求应用的不断涌现,人们开始越来越多的关注QoS及网络效率问题,根据不同业务对QoS需求的不同可以将网络服务类型分为尽力而为服务和满足QoS要求的服务,因而ISP在制定价格时必须考虑网络的服务类型,制定与服务模型相符合的定价机制。针对多钟网络服务模型,考虑现有基于服务模型的定价研究,并进行分析与评价。     

一种基于灵活市场的区分服务网络定价策略

基于区分服务的网络模型,提出了一种新的灵活市场的定价策略。为了使定价策略能够更好地应用在区分服务网络中,在边界路由器中使用了探测和反馈机制,并且对灵活市场定价策略中的竞标值进行了归一化处理。通过仿真实验验证了基于区分服务模型的灵活市场定价策略的自适应性。     

基于竞价的租赁车辆资源分配和定价机制

针对目前线上汽车租赁平台使用固定价格的方式来租赁车辆给用户,存在着租赁车辆分配不合理、定价不能及时反映真实的市场供需情况、整体社会福利较低等问题,提出一种基于竞价的租赁车辆分配与定价机制。首先,研究了线上汽车租赁问题模型,抽象出数学模型与社会福利最大目标函数;然后,在租赁车辆分配算法中采用基于最小费用最大流算法的最优化车辆资源分配算法;最后,在价格支付算法中采用了可信的VCG价格算法,计算出用户最终的支付价格。对比传统的先来先服务算法,基于竞价的租赁车辆分配与定价机制在订单成功率方面提升了20%~30%,在平台收益方面增加了30%左右。实验结果表明,所提出的机制具有车辆分配最优化、弹性价格的优势。     

ICN中免费内容的缓存定价机制

在信息中心网络(Information-Centric Networking, ICN)中, 为了激励网络服务提供商部署网络内缓存, 我们需要制定一种合适的定价机制. 目前ICN的定价机制仅考虑收费内容, 但实际的情况是, 网络中免费内容远多于收费内容. 为此, 本文区别于ICN中传统订阅(收费内容)模型, 首次提出了ICN中一种具有广告商参与的基于免费内容的定价策略. 并利用博弈论对模型进行求解. 文章分析表明, 网络中的参与者存在最佳的广告收费策略、内容缓存策略以及最佳收益点. 仿真结果可以看出, 该模型可以使参与者在竞争过程中实现利润最大化, 从而达到激励ISP部署网络内缓存的目的. 与ICN中已有的方案相比, 我们的方案更加贴合实际, 也能获得更优的收益.     

基于区块链和博弈论的碳交易多方定价机制研究与系统设计

随着全球气候变化问题的日益突出,碳交易作为一种重要的环保手段逐渐受到广泛关注。在碳交易中,多方定价机制被广泛应用。本文探讨了基于区块链和博弈论的碳交易多方定价机制设计。通过使用区块链技术记录碳交易的信息和智能合约实现自动化执行和多方协作,该机制可以增加碳交易的透明度和可信度。通过基于博弈论的多方定价机制帮助找到最优的定价策略,以实现碳交易的公平和合理。同时,还采用机器学习和数据分析技术,根据历史交易数据对碳交易单价及市场未来趋势进行预测,为交易者带来更精确的参考建议。此外,本文还设计并实现了一个基于区块链和博弈论的碳交易系统,并且对该系统的可行性进行了验证,证明了最优的定价策略在该系统中是可行的。已确认并按要求修改     

一种强调私密性的多智能体协商模型

提出一种更具私密性的多智能体协商模型；基于经济学边际效用的概念建立了基于市场交互机制的协商算法。每个智能体不需向市场智能体发送原料需求信息，只需发送对某种原料边际效用的符号信息；市场智能体作为中间人运行定价算法和分配算法对原料进行定价和分配。仿真结果表明本文方法与已有方法性能相近，但是协商过程不会泄露商业机密信息，更符合分布式智能体的私密性要求。     

基于博弈论的异构融合网络接入选择方法研究

各种异构接入网络的无缝融合是下一代网络的显著特征之一,不同网络技术接入形式的多样化使得多网络接口的用户终端可自主选择对用户最为有利的接入网络(或SP,Service Provider)获得互联网服务.文中给出一种面向用户可视化可操作的异种网络接入选择实现机制,该机制采用一种量化接入系统服务质量的统一评价模型及基于最优用户性价比的网络选择决策方法,同时依据不同接入网络之间的合作与非合作关系以及SP与用户之间的竞争关系,引入博弈论方法建立网络价格策略的两种博弈模型,通过求解模型的纳什均衡价格及共谋价格,确定网络优化定价机制.仿真结果比较了异构网络融合环境下的各接入网络在非合作和合作博弈模式中的优化定价机制及获得的收益特性,并比较了不同博弈场景下用户选择接入网络的性价比.     

基于价格的联合拥塞和竞争控制算法

提出一种联合拥塞和信道接入控制的跨层优化方法,以降低多播流的分发时延,建立网络效用最大化模型,采用基于效用的定价机制,通过拉格朗日对偶分解获得基于价格的分布式算法,并以该算法为核心进行链路的信道接入竞争控制和拥塞控制。仿真实验结果表明,该算法是可行的。     

易腐商品定价模型及其粒子群解法

论文研究了易腐商品的定价问题,并基于随机需求分布假设和利润最大化原则提出了一种新的易腐商品最优定价模型。多个随机分布的存在使该模型比传统模型更加复杂,因此难以使用常规函数极值法获得解析解,论文尝试将粒子群优化算法引入该模型进行演化求解。最后给出的算例分析表明:该模型和算法可以快速有效地解决随机需求情况下的易腐商品最优定价问题。     

OFDMA认知无线电网络中面向功率控制的频谱定价与分配

针对OFDMA认知无线电网络,提出一种基于Stackelberg博弈的频谱定价和分配模型.对于次基站控制次网络传输功率来保护主网络通信的场景,主基站可通过该模型获得最优的频谱定价方案.从功率控制的角度,重新设计次用户的效用函数,运用Stackelberg博弈对单个主基站和多个次用户在频谱租赁市场中的交易行为进行建模.通过逆向归纳法,求解市场均衡下的最优频谱定价,使得主基站在考虑主网络QoS降级的同时获得最大收益.此外,对于主基站只能获取本地信息的情形,提出了基于动态Stackelberg博弈的分布式频谱定价和分配模型.仿真实验表明,该模型能够在控制次网络传输功率的基础上,提供最优频谱定价和频谱分配方案.     

考虑客户满意度的网络零售配送时隙定价策略

为研究网络零售配送时隙的定价问题,结合客户满意度和收益双重目标,根据预期不确认理论和层次分析法给出了基于价格、交付期长度和宽度的客户满意度模型。基于收益管理理论,引入0-1变量,给出了考虑机会成本及额外成本的收益模型。根据零售商不同的收益偏好给出了双目标条件下的时隙定价模型。通过算例模拟分析了不同的零售商收益偏好对于时隙定价以及收益的影响;根据客户在线时隙选择随机性的特点,分析了在不同交付期长度及敏感度下的时隙定价策略,以及不同的客户到达率对于收益、客户满意度的影响。分析结果得出了考虑客户满意度和不同影响因素下的时隙定价策略,以及一系列比较有指导意义的性质和方法。     

基于强挂起弱预测机制的负载均衡模型研究

大数据时代的快速发展和大数据战略的明确提出,使得Web服务器集群将面临更加复杂和严峻的负载挑战。传统的负载均衡算法存在着明显的局限性。提出了一种基于强挂起弱预测机制的负载均衡模型,该模型利用强挂起机制和基于层次分析的三次指数平滑预测算法进行负载均衡动态调度。实验结果表明该模型在系统瞬时性能异常、高并发和重负载交互情况下的负载均衡效果优于传统负载均衡算法。     

基于Stackelberg博弈定价的电力需求响应激励方法

结合多租户数据中心的特点,通过考虑多租户数据中心的电力定价问题提出一种基于非线性规划的高效激励定价方法。建立需求-响应模型,及其相关的成本和收益函数;为反映需求方与响应方的定价交互,采用Stackelberg博弈进行建模,证明了该模型下纳什均衡点的存在性;基于非线性规划方法求解最优得到纳什均衡点,即满足需求方成本最低和响应方利益最大化的目的。将设计的方法与其它经典的最优化方法进行比较,实验结果表明,提出方法能获得最佳的电力定价,达到需求响应方共赢的目的,时间复杂度低。     

具有巴黎期权特性的可转债定价问题研究

采用有限差分方法对基于Black—Scholes方程的可转债定价模型进行数值求解,用Euler-Lagrange分裂格式离散包含具有巴黎期权特性的赎回条款的修正Black—Scholes方程,并以工行转债和中行转债的历史数据为例,比较不同的数学模型中定价结果与实际价格的差异,分析标的股票处在不同价位水平时不同定价模型对可转债问题的适用性．