基于控制论和博弈论的动态服务布置问题解决方案研究

摘要

大规模在线服务提供商已经越来越依赖基于分布在不同地理位置的云基础设施来做服务托管和交付。在这个环境里,对于服务提供商,一个关键性的挑战在于如何布置服务应用的位置,在关键服务性能指标(如延时)满足的情况下,使得托管费用最小。更进一步,需求和基础设施价格的动态变化也希望得到一个动态的解决方案。现有的服务布置解决办法要么忽视了动态性,要么只能达到部分目标。在这篇文章里,我们提出来一种基于控制论和博弈论为基础的模型解决动态服务布置问题。特别的,我们这种解决办法可以在同时满足需求和价格波动的情形下,动态的最优化需要的目标问题。
　　我们通过对单服务提供商动态服务布置问题的分析,给出了一个服务提供商动态服务布置问题的整体系统结构设计,在这个整体框架下我们拥有了路由请求、收集数据、分析与数据数据、资源控制四大模块。对模型约束条件变量的连续化处理,让我们把问题划归到一个非常成熟的二次线性规划问题,运用模型预测控制对单个服务提供商动态布置问题实施了完美的解决。我们指出这种模型预测控制对于处理对服务提供商动态服务布置问题有着非常优秀的模型抽象,它会多服务提供商提供了统一的控制框架,为对服务提供商之间提供了一种完全信息的信息框。这使得我们方便的将问题放到博弈论中来处理。引进全面福利问题让我们找到了一个最优的纳什均衡解。综合模型预测控制算法,我们给出了一个优秀的多人博弈动态服务布置问题的迭代逼近算法。

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 相关研究工作

1.3 论文研究内容

2 关键技术知识

2.1 云计算

2.2 模型预测控制

2.3 博弈论

2.4 本章小结

3 单SP的动态服务布置问题

3.1 系统结构与设计

3.2 模型数据分析

3.3 模型公式化

3.4 动态服务布置问题的模型预测控制框架

3.5 单SP动态服务布置问题算法

3.6 本章小结

4 多SP竞争的动态服务布置问题

4.1 多SP竞争动态服务布置问题建模

4.2 多SP竞争动态服务布置问题博弈论分析

4.3 多SP竞争的模型预测控制框架

4.4 多SP竞争的动态服务布置问题算法

4.5 本章小结

5 算法实验测试

5.1 测试环境

5.2 测试结果与分析

5.3 测试总结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 课题展望

致谢

参考文献