云虚拟机资源效益最大化分配模型及其实证研究

该篇论文深入探讨了在云计算环境下，云虚拟机资源分配研究中的一个重要问题，即如何更好地衡量和优化用户对资源的实际收益。针对这一问题，研究人员提出了一个以计算资源为中心的用户效益最大化的云虚拟机资源分配模型。这个模型借鉴了网络带宽分配效用最大化的（NUM，Network Utility Maximization）理论框架，旨在确保在满足服务质量的同时，最大化用户的使用效率和满意度。 模型构建过程中，通过拉格朗日函数的方法，复杂问题被简化为求解拉格朗日对偶函数，这种方法使得模型的求解过程更加清晰和系统化。作者引入了模糊次梯度算法，这是一种数学工具，用于理论上证明该模型具有全局最优解，意味着找到了最佳的资源分配策略，既能满足用户需求，又能最大化整体效益。 实验部分，作者将提出的模型应用于实际的云虚拟机资源分配场景，将所得的分配方案与业界标准的优化工具Lingo软件的结果进行了对比分析。结果显示，新模型不仅实现了用户效益的最大化目标，而且其算法表现出良好的收敛性，这意味着在实际运行中能快速找到最优解，不会陷入局部最优陷阱。 此外，论文还强调了作者团队的研究背景，包括来自不同领域的研究人员，如罗杰专注于云资源管理，张之明是云计算和模糊次梯度算法的专家，高志强专攻智能计算和优化算法，而程川则关注云计算和数据挖掘。他们的合作展现了跨学科视角在解决实际问题中的价值。 这篇论文提供了一个创新的思路和方法，对于提升云服务提供商的资源利用效率，以及满足用户多样化的需求有着重要的实践意义。通过将理论与实际相结合，为云计算环境下的虚拟机资源分配问题提供了新的解决方案，推动了该领域的发展。