基于塔洛克竞赛的服务资源配置优化研究

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当前信息科学技术的迅猛进步为社会和经济的发展带来了深度变革,计算性能的提升衍生了众多新颖的现代服务业。新技术业务带来机遇的同时也带来巨大的挑战,产业的发展产生了巨大能源消耗,需要积极研究有效的节能措施、策略、算法。新协议和算法设计不仅要满足有效性、容错性等传统需求,还需要符合经济原理,比如边际成本(cost and margin cost),期望收益等。博弈论和经济学约束能够有效指导新算法新协议的制定,以达成双赢的局面,获得长久的经济效益。本文旨在研究在互联网环境下的服务资源规划策略,按属性分类,现代服务业资源可以分成同构与异构两大类。同构资源指资源间具有相同或类似的结构,反之则为异构。典型代表有云计算(同构云、异构云)、无线网络(同构网络,异构网络)。在互联网服务业中,服务内容通常存储在云数据中心,服务运营商通过云计算来完成用户的服务请求,并依靠无线网络将服务交付给客户。本文采用塔洛克竞赛作为基础框架来设计互联网服务业中同构和异构资源的调度策略,抽取了运营商-客户的利益关系、服务节点间的竞争关系,平衡各方的利益矛盾,以促使服务中各方角色达成共赢。本文构建了易用的博弈模型,来平衡互联网服务发展过程中经济增长与能源消耗的矛盾,运营商盈利目标与客户需求的矛盾,以促进相关产业平稳地,持续地发展,提升经济效益。主要研究了不完全信息配置下N人塔洛克竞赛(Tullock Contest)纳什均衡的求解。这是一个“NP完全”问题,为解决这一难题,本项目构建了一个虚拟系统,其包含蒙特卡落方法(Monte Carlo methods)和重复虚拟游戏(Virtual Repeated Game)两部分。在虚拟系统中构建出一个虚拟的竞争环境,在虚拟游戏中允许“代理人”(agents)向“自己”和“最好”的代理人学习,以获得更好的策略,最终在重复的学习过程中达成纳什均衡。基于这一理论基础,本文在同构云环境下提出动态同构服务资源调度模型。该模型着重优化在不同任务流量压力下优化云计算中心服务器开启的数量。根据实际的任务流量、任务收费策略以及服务器能耗来规划服务资源,在保证服务质量的前提下,适当地损失部分计算性能,来降低了能耗,以此达到一种平衡的状态。进一步地,本文将同构模型向异构模型中扩展,在异构无线网络环境下提出小基站功率控制策略。以平衡整个服务系统的能耗和收益。其中,QoS和能源消耗之间的冲突转化为利润和成本之间的冲突。异构模型由两部分组成。首先采用了队列模型与动态定价函数,对服务进行估价,将服务的价格与小基站的功率配给策略和服务质量(QoS)相关联。该函数即是塔洛克竞赛中的奖励函数。其次,研究了功率配置的纳什均衡,以降低系统的能耗,提高系统的收益。我们的机制是动态的,可以随着用户流量的变化动态调整策略。小基站的能耗和收益的平衡确保了HetNets系统的净利润可以最大化。无线网络是互联网服务业中数据传输的主要承担者,用户大多使用移动智能设备通过无线网络来访问云中的各种应用。无线网络与云计算可以组成一个完整的服务系统,这种网络与应用的联合模式几乎涵盖当前所有的互联网服务。在两种环境下的应用结果表明了基于塔洛克竞赛的服务资源调度方案的可行性,可以作为其他服务应用场景下的收益与成本平衡的控制工具。
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