云计算联盟收益优化：基于Shapley值的任务调度与分配算法

"这篇论文研究了在云环境中资源提供者通过联盟博弈实现收益最优化的问题。作者提出了一种基于任务执行时间和执行代价的资源联盟组建策略，并设计了两种任务调度算法PMTC和TMPC，旨在提高任务执行效率和资源提供者的收益。此外，为了公平地分配联盟内部的收益，论文引入了Shapley值理论，确保每个成员根据其对联盟总收益的贡献程度获得相应的回报。实验结果证明，云资源联盟能够提升任务执行效率，增加提供者收益，并且Shapley值分配方法能实现收益分配的公平性。该研究受到了多项基金项目的支持，涉及的研究方向包括云计算、联盟博弈、任务调度和收益最优化。" 这篇学术论文深入探讨了云环境下的资源管理策略，特别是如何通过联盟的方式优化云服务提供者的收益。在云计算领域，资源提供者通常需要处理大量任务的执行，这涉及到计算资源的分配和调度。论文中，作者首先运用联盟博弈理论来研究这些提供者之间的合作行为，强调了群体协作对于优化整体性能的重要性。 联盟博弈在此背景下被用来定义资源提供者组建联盟的标准，这是基于任务的执行时间和执行成本的优化问题。两个创新的任务调度算法——PMTC（可能是“基于优先级的任务调度算法”）和TMPC（可能是“基于时间敏感性的任务调度算法”）被设计出来，它们的目标是提高任务执行的效率，同时降低执行代价。这两种算法都考虑了任务的特性，如优先级和时间敏感性，以做出更明智的资源分配决策。 进一步，论文提出了一个基于Shapley值的联盟收益分配算法。Shapley值是一种公平分配理论，它考虑了每个联盟成员对总体收益的边际贡献，确保了联盟内部的收益分配更为平衡和公正。通过这种方式，即使联盟成员数量不一，也能保证每个参与者都能得到与其贡献相匹配的回报。 实验分析部分展示了云资源联盟的应用效果，不仅提升了任务的执行效率，还提高了资源提供者的收益。同时，Shapley值的引入有效解决了联盟内部的收益分配问题，达到了公平分配的目标。这些研究成果对于理解和改进云环境中的资源管理和合作模式具有重要意义，为实际的云服务提供商提供了理论支持和参考。 关键词：云计算、联盟博弈、任务调度、收益最优化，这些都是论文核心内容的关键标签，反映了研究的主要方向和技术焦点。这篇论文的发表和相关基金项目的资助，表明了在云计算领域的这些研究受到学术界和科研机构的重视。