一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112529591A(43)申请公布日2021.03.19(21)申请号202010749212.5(22)申请日2020.07.29(71)申请人湘潭大学地址411105湖南省湘潭市雨湖区羊牯塘街道(72)发明人陈思溢周佳聆黄锶宁黄辉先李旭时(51)Int.Cl.G06Q30/00(2012.01)G06Q30/02(2012.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图1页(54)发明名称一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法(57)摘要本发明提供了一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法，使服务中介代表客户与多个服务提供者互动的过程中，在尽可能节省服务开销的前提下，令服务中介在与服务提供者进行利益交互的过程中，最大限度提升服务中介的利润。将服务中介的利润最大化问题组织成一个带约束的混合整数线性规划模型，用改进的人工蜂群算法对目标进行优化:在传统人工蜂群算法中，引入博弈策略转换的思想，开发了一个服务增值流程，该流程通过在所有博弈策略中选择最大的转移概率来实现。从而在节省服务提供者的开销下，最大化服务中介的收益。属于智能优化算法与服务资源优化调度领域。CN112529591ACN112529591A权利要求书1/4页1.一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步，梳理服务中介与服务提供者之间的逻辑关系结构；第二步，引入博弈策略分析服务中介与各服务提供者之间互动所产生的服务价值；第三步，根据逻辑关系结构以服务价值考量，基于博弈策略更新机制优化的人工蜂群算法，实现服务中介利润最大化。2.根据权利要求1所述的一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法，其特征在于：所述第一步具体逻辑关系结构如下：服务系统的具体模型由三个主要部分组成：客户、服务提供者、服务中介；客户向服务中介提出需求，服务中介充当代理来完成客户与服务提供者的交互。3.根据权利要求2所述的一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法，其特征在于：服务中介和服务提供者都可以看作是服务供求关系中的参与者，服务中介为了增加利润，可以采取提高定价或减少成本的方式，二者对服务提供者的利润都会有相应影响，而服务提供者也会有与其他服务提供者合作与否的选择。4.根据权利要求3所述的一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法，其特征在于：Ti(i＝1,2,...,n)表示服务中介发布的第i个任务，所有任务按数字序号排列，每个任务只有在其之前的所有任务都完成后才能执行，且每个任务的执行过程独立于其他任务，Ei(i＝1,2,...,s)表示能提供特定服务的服务提供者，Sij表示第i个服务提供者提供的第j个服务，一方面，对于服务中介，在T2中选取E2提供的服务，称之为集中式选择策略；在T3中分别从E3,E4,E5中选择不同的服务，称之为分布式选择策略；另一方面，对于服务提供者，为了提高自身被服务中介选择的概率，从而通过租用其他服务提供者的服务来增加自身服务多样性的行为，称之为合作行为；反之，为了节省自身的开销，不与其他服务提供者进行服务租用的行为，称之为抗拒合作行为。5.根据权利要求1所述的一种基于改进人工蜂群算法的云计算平台利润优化方法，其特征在于：所述第二步具体博弈情况如下：假设一个服务中介和m个服务提供者进行博弈，对于服务中介可以选择分布或者集中式选择策略，对于服务提供者有合作或者抗拒合作行为，故一共有2m+1种博弈策略；假设一个服务中介和m个服务提供者进行博弈，具体博弈情况如式1：其中，gsi为博弈过程中服务中介和服务提供者不同选择的收益结果；SO为服务中介的收益；SEj是第j个服务提供者的收益，2m+1是博弈策略的总数量；根据博弈策略的不同，在服务中介采用集中式选择策略时，利用服务中介选择服务的偏好程度来量化服务价值。用数学期望值来描述SE1,SE2,...,SEm，式(2)表示服务中介的收益，式(3)表示各个服务提供者的收益所组成的收益矩阵；SO＝p1O1+p2O2+p3O3+...+pmOm(2)2CN112529591A权利要求书2/4页其中，O1,O2,...,Om表示单独采用服务提供者1,2,...,m提供的服务时对服务组织者的收益；Ei表示服务中介选择服务提供者i时候，服务提供者i获得的收益；jEi表示服务中介不选择服务提供者i时，服务提供者i获得的收益；p1,p2,...,pm表示服务中介分别选择服务提供者1,2,...,m的偏好概率,且满足p1+p2+...+pm＝1，从而关于所有服务提供者被选择概率构成完备事件组；将具体参数代入SO，SEj的期望表达式进行计算，可得出式(4)-(9)：其中，