Pricing in combinatorial double auction-based grid allocation model

这篇文章建议一个新奇格子资源分配模型，用户和格子服务供应商为资源分配在参予组合双拍卖。获得详细资源分配地位和价格信息，一个新奇定价算法为分配模型被设计。模拟结果证明建议算法高效地完成资源分配和定价，并且展出刺激兼容机特征。而且，有更高平均的价格的用户和有更低的平均价格的供应商在定价过程期间得到赔偿。

智能电网中基于填充方法的双向拍卖电力资源分配方法

为解决智能电网环境中用户富裕电能回售问题,完成电力资源的再分配,从经济学的角度设计了一种激励机制以鼓励拥有富裕电力的用户为电力紧缺用户提供电力资源。提出了一种双向拍卖机制,该机制包括使用填充概念的电力资源分配方法和有效的定价策略,以保证智能电网环境下电力资源分配的理想性能。所提双向拍卖机制考虑了电力资源传输成本与距离之间的关系,设计了供需匹配关系;所提分配方法采用了基于线性规划的填充分配方法,以接近最优的近似算法,在多项式时间内得到资源分配结果;在定价方面,分别采用了基于关键值的定价策略和基于维克瑞-克拉克-格罗夫斯(VCG)机制的定价策略,以计算获胜买方用户的付款价格和获胜卖方用户的收款价格,实现了双向拍卖中的真实性、个人理性和预算平衡。仿真结果表明,所设计的拍卖机制保证了一系列理想的经济属性,包括真实性、预算平衡以及个人理性,并且可以在多项式时间内得到近似最优解的分配结果,为智能电网环境下的电力资源再分配问题提供了一种有效的解决方案。

基于组合双向拍卖的网格资源分配

针对网格环境中资源分配的特点,提出新的基于组合双向拍卖的网格资源分配模型,通过网格用户和业务提供者的组合双向拍卖来实现资源的分配,并提出了网格资源定价算法,用以解决资源分配基础之上的计费问题.仿真结果表明,所提出的方案可以高效的完成资源的分配及定价,并且可以对平均报价较高的竞买方以及平均报价较低的竞卖方给予价格补偿.

基于加权平均的网格资源分配与定价

针对网格资源分配中现有组合双向拍卖模型以资源包平均价格定价的不足,提出以各类资源的单价定价的算法.根据组合双向拍卖和网格信任理论,提出基于加权平均算法的网格资源分配与定价策略,以信任度阈值的加权平均鉴别恶意节点,以归一化报价和信任度的加权平均衡量正常节点的价格及信任综合竞争力.仿真结果表明,该算法交易率较高,可防范恶意节点,交易效用可激励正常节点以提高其综合竞争力.

一种基于定价与信任的网格资源分配算法

该文首先对基于组合双向拍卖的网格资源分配与定价模型进行改进,提出以各类资源的单价定价的算法。然后提出一种等效价格算法,设计基于信任度的价格调整函数,将不同信任度的各节点的报价,都映射为基准信任度下的等效价格。最后基于该等效报价,以组合双向拍卖模型进行网格资源分配。仿真表明所提算法的交易率较高,能防止恶意节点参与交易,所得交易效用可激励买家提高和卖家降低其等效报价。

一种基于双向拍卖机制的计算网格资源分配方法

针对计算网格资源的特点以及运用经济机制进行网格资源管理所具有的灵活性及有效性,提出一种改进的基于双向拍卖机制的网格资源分配方法.首先,描述了基于双向拍卖机制的资源分配框架,整个系统由买方、卖方和计算资源经纪人组成.然后,针对网格中的CPU资源,提出一种改进的双向拍卖机制,采用统一拍卖方式,可以灵活调节交易双方的付费.进而,分析了该双向拍卖机制满足优势策略激励相容、预算平衡以及个人理性的特点,并定义了拍卖机制的效率.最后,通过实验分析了双向拍卖分配机制的效率.

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。

云计算环境下兼顾买卖双方利益的双向拍卖资源分配算法

针对当前云计算环境下的资源分配算法不能充分考虑买卖双方利益的问题,提出了一种适用于云计算环境的组合双向拍卖资源分配模型。首先,初始化云经纪人列表和供应商报价列表,拍卖人通知拍卖参与者拍卖开始;然后,根据属性值按升序排序云经纪人请求和云服务供应商报价列表;最后,获胜的云经纪人向相关云服务供应商发送任务并支付费用,云服务商执行任务。利用Cloud Sim的仿真实验表明,提出的模型适用于云环境中的资源分配,在经济上非常有效。相比其他的现有模型,提出的模型更能鼓励参与者在买卖双方公平公正的前提下根据真实估值竞购资源。

基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型

提出了一种基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型,采用分布自治原则由众多的网格域构成整个网格系统.系统根据用户作业请求发出投标信息,各网格域参考投标信息及自身资源使用情况利用PSP拍卖机制确定中标者,最后系统从中标信息中选择费用最低的完成任务,以一定的周期运用微观经济学供需均衡原理动态调整资源价格,并给出了价格调整算法.相对于别的网格资源管理系统,本模型提出的资源管理方案在管理上比较简单,系统不必掌握全局资源信息,可扩展性较强,易于实现,并且通过引入竞标机制解决了资源提供者的报酬问题.

基于市场的网格资源分配管理模型研究

提出了一种基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型,采用分布自治原则由众多的网格域构成整个网格系统。系统根据用户作业请求发出投标信息,各网格域参考投标信息及自身资源使用情况利用PSP拍卖机制确定中标者,最后系统从中标信息中选择费用最低的完成任务,以一定的周期运用微观经济学供需均衡原理动态调整资源价格。相对于别的网格资源管理系统,本模型提出的资源管理方案在管理上比较简单,系统不必掌握全局资源信息,可扩展性较强,易于实现,并且通过引入竞标机制解决了资源提供者的报酬问题。

一种基于市场竞拍机制的网格资源管理分配方法

提出了一种基于市场机制的网格资源分配方法:以均衡理论和第二价格竞拍机制为基础, 依靠市场机制, 实现计算网格资源的优化分配。描述了基于市场的资源分配框架, 它包括三个层次: 资源层、市场层和消费者层;采用第二价格竞拍规则作为资源分配策略,满足了网格对分配系统可扩展性和全局最优调度的需求。

网格资源协同分配模型的研究

针对网格资源协同分配问题,提出了基于市场机制的具有分布式特性的网格资源协同分配模型(MGRM).采用了多单位组合拍卖模型(MUCA)对网格中的资源协同分配进行建模,并使用分支界限法求解多单位组合拍卖问题,从而得到网格资源协同分配问题的最优解.针对网格任务和资源特性,对现有的分支界限法解MUCA进行改进,根据搜索路径上当前可用资源估算MUCA问题的投标上限.试验仿真表明,改进后的算法效率大大提高,证实MGRM模型适合于具有大量任务和资源共享的广域网格环境.

基于组合双向拍卖与信任的多云计算资源分配与定价研究

随着云计算市场规模的急剧增长,云计算资源的分配和定价成为了云计算市场的一个重要问题。针对当前云计算资源分配中将定价和信任相结合研究的不足,研究基于组合双向拍卖和信任的多云计算资源分配与定价算法,从价格和信任两方面来衡量云计算资源提供商的"综合竞争力",激励综合竞争力高的云资源提供商获得更多的效用。实验仿真表明该算法满足激励兼容性和交易效用可激励云计算资源提供商提高综合竞争力。

单物品多单元双向拍卖环境下的网格资源分配仿真

将基于组合双向拍卖的资源分配及定价算法扩展到单物品多单元场景中,给出了该场景下算法的实现过程,从激励相容、预算平衡、机制效率方面分析了算法的性质,并提出了可调节的拍卖师收入策略。仿真结果表明,该方法可以得到完整的资源分配及定价信息,与传统的多单元双向拍卖(MDA)相比,可以在保证拍卖师收入的情况下,达到更高的节点交易率以及更低的效率损失率,是一种有效的分配及定价方案。

基于混合组合双向拍卖的网格资源分配方案

针对组合双向拍卖中节点或实体在单次拍卖中分别扮演资源提供者和资源需求者时所具有的不同特点,提出了混合组合双向拍卖模式,即在拍卖中节点本身不单是资源提供者同样也是资源需求者。在此前提下,结合信任度在资源分配安全性以及服务质量方面的作用,将信任度引入到定价调整中,从而优化资源的分配。仿真实验结果表明,所提出的资源分配方法在提高拍卖效率和单位效用正向激励以及防止恶意节点方面均优于已有方案。

基于连续双向拍卖的网格资源管理模型

针对网格计算中的资源管理,提出了一种基于连续双向拍卖的模型。该模型由资源代理、任务代理、拍卖师组成,扩展了任务和资源的描述,为资源代理和任务代理定义了各自的定价函数。该模型同时考虑了用户和资源拥有者双方的利益,较为合理和实用。

基于含虚拟卖家组合双向拍卖的网格资源管理

考虑到组合双向拍卖与网格资源选择过程存在较高相似性,提出基于组合双向拍卖的网格资源管理方案,建立了具体的包含虚拟卖家的多回合组合双向拍卖机制。在该机制中,采用一种动态报价策略以提高拍卖交易率,同时通过引入虚拟卖家,将竞卖成功者的剩余资源转化为交易剩余,不仅提高了资源利用率,而且扩大了拍卖的交易剩余,从而促进形成良好的经济激励,使更多的网格用户和网格资源加入到网格交易中。

传感资源云共享的动态定价策略

针对传感资源在云市场中实现交易共享的问题,提出传感资源的动态报价策略DPS-SR(Dynamic Pricing Strategy of Sensing Resource)和基于组合双向拍卖的稳定匹配算法CDA-SMA(Stable Matching Algorithm of Combinatorial Double Auction)。DPS-SR综合考虑了历史成交价格、市场供需情况、供应方资源负荷率和需求方焦急度给出合理的供需报价;CDA-SMA以供需双方偏好为导向实现双向稳定匹配。DPS-SR和CDA-SMA共同实现传感资源的动态定价,仿真实验结果显示在不同的市场供需情况下该定价策略比传统的固定比率定价有更好的适应性。