云环境中基于双边匹配的虚拟机部署决策方法：优化与应用验证

在云计算环境中，虚拟机部署是一项关键任务，它直接影响系统的性能、资源利用率和能源效率。本文研究者游庆根、王冉、马辉民和张春晖针对这一问题，提出了一个创新的决策分析方法——基于双边匹配的虚拟机部署策略。他们首先将虚拟机部署问题抽象为一个数学模型，这种模型考虑了匹配双方，即服务提供商和用户的需求，以及资源的供需平衡。 双边匹配是指两个个体或实体之间的匹配过程，这种概念被引入到云计算环境中，旨在找到最佳的虚拟机分配方案，使得服务提供商和用户都能达到最大的满意度。作者构建了一个多目标优化模型，目标是最大化匹配双方的满意度，同时考虑到资源的优化利用和能耗的减少。多目标优化模型通常涉及多个目标函数，这反映了实际决策过程中的复杂性和冲突，需要在不同目标间寻求平衡。 通过解决这个模型，研究人员得以找到在云环境中实现虚拟机部署的最优决策，确保资源的有效利用，降低能耗，提高整体效率。实验部分验证了这种方法的有效性和实用性，通过仿真实验数据展示了该方法在满足各方需求的同时，能够实现资源的高效利用，为云计算环境下的虚拟机部署提供了一种新的决策工具。 该研究不仅对云计算领域有理论价值，还具有实际应用意义，对于云计算服务提供商和用户来说，可以作为指导部署策略的重要参考。同时，论文的研究成果也为其他领域的多目标优化问题提供了新的视角和解决方案，特别是在资源管理和决策制定方面。这篇论文的发表在《信息技术与电子工程》杂志上，标志着在云环境下的双边匹配算法研究取得了重要的进展。