云环境下基于组合双向拍卖的资源定价策略

殷秀叶

（周口师范学院，河南 周口 466001）

1 引言

云服务定价策略是云服务商业化问题的关键，目前已有越来越多的学者投入到定价策略的研究中。由于云服务资源具有动态性和异构性等特点，因此部分学者提出了基于双向拍卖的资源分配与定价的方法。双向拍卖机制中，在遵循市场规律的前提下，买卖双方都是在充分考虑自己的利益、根据各自的实际需求和价格策略进行双向拍卖。这样不仅可以简化交易过程，提高交易效率，还能动态的调节负载平衡，提高资源的利用率。

双向拍卖是一种“多对多”的结构模型，在这个模型中，买卖双方是一种平等的关系，买方和卖方，卖方和卖方之间都是一种竞争的关系，因此可以有效地避免垄断的问题。但现有的拍卖模型要么偏向于客户，要么偏向于供应商，不能很好地平衡两者之间的利益关系，因此笔者提出一种新的组合双向拍卖模型。所提出的方法可以有效地提高资源利用率和均衡买卖双方的经济效益。

2．现有定价策略分析

目前有很多关于文献对资源如何定价给出了分析，参考文献[1][2][3][4]中均使用下列算法，其步骤如下：

（1）用户代理将需求及报价信息发送给拍卖师，拍卖师根据公式得到一个拍卖结果，测定获胜的参与者，利用组合双向拍卖算法将受益最大的参与者挑选出来作为下一阶段的交易对象。并利用价格因素调整交易对象，优先考虑使卖家利益最大化的交易对象。

（2）计算买卖双方的平均价格，将交易对象按照买方和卖方进行分类，分别得到买家列表和卖家列表，买家列表按照报价由大到小进行排列，卖家列表按照报价由小到大进行排列，然后再按照资源种类对卖方列表进行分类，通过公式得到一个平均交易价格矩阵

（3）依据资源分配结果将作业分别传给相应的商品资源提供者，并按照产生的价格信息进行收费。

上述算法考虑到了买卖双方价格出现分歧的情况，给出来一种价格调解方案，但这种调解方案简单地取买卖双方价格的平均值，没有考虑到资源的历史使用情况以及资源组合不是很合理情况下怎样使卖方效益最大化等问题。

3．基于组合双向拍卖的定价策略

结合上述分析，给出一种拍卖过程中的动态定价策略，当供应商所提供的组合资源包能够满足买方需求时则进入拍卖。具体描述如下：

（1）当用户出价大于或等于供应商报价时，此时达到了交易条件，交易价格p可根据下列公式计算：

其中，pc表示买家的报价；pp表示卖家的报价。

（2）当用户出价小于供应商报价时，为了调高资源的利用率，避免资源浪费，此时定义一个资源使用情况比例系数a，则：

其中，use_res表示某时刻组合资源中剩余最少的资源的占用情况，all_res表示某时刻组合资源中剩余最少的该类资源的总数量；当资源提供商所提供的资源一定时，a的取值与use_res成正比，若a取值较小，说明此时资源有较大的剩余，此时为了调高资源的利用率，避免过多资源存在浪费的现象，供应商可根据a的取值灵活调整价格，从而对获胜用户的范围进行扩大。

那么此时的供应商价格p可用下面公式表示：

（3）此时还应考虑到另一些情况，当组合资源中有一种或多种资源为冷门资源时，为了提高资源利用率，在最短的时间内使交易双方顺利达成交易。下面给出此情况下的具体定价算法。

假设，卖方A所提供的组合资源为C={c1,c2,c3}，其中c3为不畅销资源。买方所需资源包为Cc={c1,c3}。若此时只有卖方A提供的资源包中包含C1,C3这两种资源，为了在最短的时间内促成交易的进行，并使双方获得最大的效益，可使用以下公式进行定价。

此时供应商可将价格p发送给用户进行重新竞价。

若pc≥pmin，则：

其中pb为某资源卖方的成本价格；pbc1表示资源c1的成本价格，pp为卖方的最高报价，pmax为卖方的最高报价。

4．结论

云计算具有动态性和异构性的特点，且用户的需求具有多样性，因此云环境中的定价非常复杂，本文针对云环境下资源的分配与定价问题，在分析现有定价的基础上，提出了一种基于双向拍卖的资源定价模型及其算法。该算法能够在保证云服务供应商收益的同时提高了系统的资源的利用率，并充分考虑了客户的利益。但是，资源的模型还需要进一步的研究，下一步将考虑如何融入时间因素，使得较早参与资源拍卖的客户有较高的优先权。

[1] 李立，刘元安，马晓雷. 基于组合双向拍卖的网格资源分配[J].电子学报， 2009，（01）.

[2] 王兴伟，王学毅，黄敏. 云计算环境下一种基于双向拍卖的资源分配模型[J]. 小型微型计算机系统，2013，（2）.

[3] 翁楚良，陆鑫达. 一种基于双向拍卖机制的计算机网格资源分配方法[J]. 计算机学报， 2006，（6）.

[4] 胡志刚，刘艳. 云环境下基于组合双向拍卖的动态资源定价[J].计算机工程，2012，（8）.