技術(shù)特征：

1.一種云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：云服務(wù)消費者將資源請求信息提交給用戶代理，所述用戶代理對所述資源請求信息進(jìn)行整理和規(guī)范后發(fā)送給拍賣中介，同時云服務(wù)提供者將資源配置信息發(fā)送給拍賣中介；

S2：所述拍賣中介對用戶代理提交的資源請求進(jìn)行能耗預(yù)估；

S3：所述拍賣中介根據(jù)信譽度、能耗和競價密度計算雙方的rank值，再將云服務(wù)消費者按rank值進(jìn)行降序排列，將云服務(wù)提供者按rank值升序排列，將云服務(wù)消費者和云服務(wù)提供者依次匹配，并計算云服務(wù)消費者需要支付的費用；

S4：所述拍賣中介將分配的結(jié)果返回給用戶代理和云服務(wù)提供者，用戶代理將結(jié)果返回給云服務(wù)消費者；

S5：所述云服務(wù)提供者根據(jù)分配結(jié)果提供相應(yīng)的資源給云服務(wù)消費者，云服務(wù)消費者支付相應(yīng)的費用給云服務(wù)提供者，完成交易。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，還包括：

S6：交易完成后，云服務(wù)消費者和云服務(wù)提供者根據(jù)體驗質(zhì)量對其合作伙伴的行為進(jìn)行評分，并提交給拍賣中介；

S7：拍賣中介相應(yīng)地更新雙方的信譽值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，所述資源請求信息包括需要的組合資源種類以及數(shù)量、請求使用資源的時間、出價，所述資源配置信息包括可提供的組合資源種類以及數(shù)量、要價。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，不同的組合資源種類由基于計算機處理器能力、內(nèi)存、磁盤存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬的不同資源組合構(gòu)成。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，步驟S2中，能耗預(yù)估值按照以下公式進(jìn)行計算：

云服務(wù)消費者i所提交的資源請求的總能耗預(yù)估值：

$Eng\_{\mathrm{total}}_i=\underset{k=1}{\overset{l}{\Σ}}({\mathrm{Eng}}_k^i\×q_k^i)$

云服務(wù)消費者i所提交的資源請求的平均能耗預(yù)估值：

$Eng\_{\mathrm{avg}}_i=\frac{Eng\_{\mathrm{total}}_i}{{\mathrm{\Σ}}_{k=1}^l{q}_k^i}$

其中，表示云服務(wù)消費者i申請的第k類資源組合的能耗預(yù)估值，為云服務(wù)消費者i申請的第k類資源組合的數(shù)量，Eng_avg_i，Eng_total_i分別為云服務(wù)消費者i資源請求的平均能耗預(yù)估值和總能耗預(yù)估值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，步驟S3具體包括：

S31：把每個云服務(wù)消費者的組合資源按照計算機處理器大小從低到高進(jìn)行排序，同時，把每個云服務(wù)提供者的組合資源按照計算機處理器大小從低到高進(jìn)行排序；

S32:拍賣中介計算云服務(wù)消費者和云服務(wù)提供者提交的組合資源中的每一類資源組合的屬性值，具體包括：

S321：采用實數(shù)規(guī)范化公式對資源組合中的各資源屬性進(jìn)行歸一化處理，具體的歸一化公式如下：

$\stackrel{\‾}{G}=\sqrt{{\left(A_{cpu}\right)}^2+{\left(A_{mem}\right)}^2+{\left(A_{str}\right)}^2+{\left(A_{bw}\right)}^2}$

則對各資源屬性進(jìn)行歸一化后的結(jié)果為:

$\begin{array}{cccc}\stackrel{\‾}{S_{cpu}}=\frac{A_{cpu}}{\stackrel{\‾}{G}}& \stackrel{\‾}{S_{mem}}=\frac{A_{mem}}{\stackrel{\‾}{G}}& \stackrel{\‾}{S_{str}}=\frac{A_{str}}{\stackrel{\‾}{G}}& \stackrel{\‾}{S_{bw}}=\frac{A_{bw}}{\stackrel{\‾}{G}}\end{array}$

其中，A_cpu、A_mem、A_str、A_bw分別表示資源組合中的計算機處理器能力、內(nèi)存大小、磁盤容量和網(wǎng)絡(luò)帶寬大小，分別為計算機處理器能力、內(nèi)存大小、磁盤容量和網(wǎng)絡(luò)帶寬大小的歸一化值；

S322：采用線性加權(quán)法對資源組合的各個屬性進(jìn)行加權(quán)求和，其中第k類資源組合的屬性值通過以下公式計算：

$a_k={\mathrm{\ω}}_1\×\stackrel{\‾}{S_{cpu}}+{\mathrm{\ω}}_2\×\stackrel{\‾}{S_{mem}}+{\mathrm{\ω}}_3\×\stackrel{\‾}{S_{str}}+{\mathrm{\ω}}_4\×\stackrel{\‾}{S_{bw}}$

其中，ω_n(n＝1,2,3,4)為相應(yīng)資源屬性的權(quán)重系數(shù)，ω_n∈[0，1]，且權(quán)重系數(shù)之間存在如下所示的關(guān)系：

S33：拍賣中介計算云服務(wù)消費者和云服務(wù)提供者的競價密度，其中：

云服務(wù)消費者i的競價密度按照以下公式進(jìn)行：

$M_i=\underset{k=1}{\overset{l}{\Σ}}\left(a_{i,k}\×q_k^i\right)$

${\mathrm{bd}}_i=\frac{b_i}{\sqrt{M_i}}\×t_i$

其中，a_i，k，分別表示云服務(wù)消費者i的第k類資源組合的屬性值以及申請的數(shù)量；l為資源組合的種類數(shù)；b_i為云服務(wù)消費者i對所有申請的資源在單位時間內(nèi)的出價；t_i為請求使用這些資源的時間，bd_i為云服務(wù)消費者i的競價密度；

云服務(wù)提供者j的競價密度按照以下公式進(jìn)行：

${M^{\′}}_j=\underset{k=1}{\overset{l}{\Σ}}({a^{\′}}_{j,k}\×q_k^j)$

${{\mathrm{bd}}^{\′}}_j=\frac{{b^{\′}}_j}{\sqrt{{M^{\′}}_j}}$

其中，a′_j，k，分別表示云服務(wù)提供者j能提供的第k類資源組合的屬性值以及相應(yīng)的數(shù)量；b′_j為云服務(wù)提供者j對提供的所有資源在單位時間內(nèi)的要價；bd′_j為云服務(wù)提供者j的競價密度；

S34：拍賣中介根據(jù)信譽度、能耗和競價密度計算云服務(wù)消費者和云服務(wù)提供者的rank值，其中：

云服務(wù)消費者i的rank值根據(jù)以下公式計算：

${\mathrm{rank}}_i=\frac{{\mathrm{bd}}_i\×{\mathrm{REP}}_k}{Eng\_{\mathrm{avg}}_i}$

云服務(wù)提供者j的rank值根據(jù)以下公式計算：

${{\mathrm{rank}}^{\′}}_j=\frac{{{\mathrm{bd}}^{\′}}_j}{{{\mathrm{REP}}^{\′}}_k}$

其中，REP_k，REP′_k分別表示云服務(wù)消費者i和云服務(wù)提供者j在第k輪拍賣的信譽值；

S35：把云服務(wù)消費者列表按照rank值從高到底進(jìn)行排序，云服務(wù)提供者列表按照rank值從低到高進(jìn)行排序；

S36：從云服務(wù)消費者列表的第一個云服務(wù)消費者的第一種資源組合開始，將云服務(wù)提供者列表的第一個云服務(wù)提供者的第一種資源組合與之進(jìn)行匹配，如果不能滿足云服務(wù)消費者的資源組合需求，就將該云服務(wù)提供者的第二種資源組合與之進(jìn)行匹配，循環(huán)下去，直至匹配為止；如果該云服務(wù)提供者的所有資源組合都不能滿足云服務(wù)消費者需求，就從下一個云服務(wù)提供者開始匹配，直到該云服務(wù)消費者的所有資源組合需求得到滿足；如果所有云服務(wù)提供者都不能滿足云服務(wù)消費者的某一個資源組合要求，則不分配給該云服務(wù)消費者任何資源，即該云服務(wù)消費者的資源分配數(shù)量為零，并接著為云服務(wù)消費者列表中下一個云服務(wù)消費者開始進(jìn)行資源組合的匹配，一直循環(huán)下去，完成對所有用戶云服務(wù)消費者的資源需求的分配工作。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，步驟S5中，計算云服務(wù)消費者i需要支付給云服務(wù)提供者j的費用具體包括：

S51：計算云服務(wù)消費者和云服務(wù)提供者分別給出的平均價格：

云服務(wù)消費者i：

${\mathrm{qp}}_i=\frac{b_i}{{\mathrm{tq}}_i}$

云服務(wù)提供者j：

${{\mathrm{ap}}^{\′}}_j=\frac{{b^{\′}}_j}{{{\mathrm{tq}}^{\′}}_j}$

其中，tq_i，tq′_j分別為云服務(wù)消費者i和云服務(wù)提供者j的組合資源的總數(shù)量；ap_i，ap′_j分別為表示云服務(wù)消費者i和云服務(wù)提供者j在單位時間內(nèi)單位資源的價格；

S52：雙方平均交易價格通過以下公式計算：

${\mathrm{atp}}_i^j=\left(\frac{{\mathrm{ap}}_i+{{\mathrm{ap}}^{\′}}_j}{2}\right)$

S53：最終云服務(wù)消費者i需要在單位時間內(nèi)支付給云服務(wù)提供者j的費用按照以下公式計算：

${\mathrm{pay}}_i^j=\underset{k=1}{\overset{l}{\Σ}}({\mathrm{atp}}_i^j\×{\mathrm{aq}}_{i,k}^j)$

其中，為云服務(wù)提供者j分配給云服務(wù)消費者i的第k種資源組合的數(shù)量。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的云環(huán)境中的資源配置方法，其特征在于，步驟S7中，更新雙方的信譽值按照以下公式進(jìn)行：

更新第k輪云服務(wù)消費者i的信譽值：

更新第k輪云服務(wù)提供者j的信譽值：

其中，total_tr_i，k-1，total_tr′_j，k-1分別表示云服務(wù)消費者i和云服務(wù)提供者j參加第k-1次拍賣后的累計交易額；表示第k輪拍賣中，云服務(wù)消費者i支付給云服務(wù)提供者j的費用；表示第k輪拍賣中，云服務(wù)提供者j從云服務(wù)消費者i得到的費用；Score_{j，i，k}、Score′_{i，j，k}分別表示云服務(wù)提供者j對云服務(wù)消費者i在第k次拍賣中的表現(xiàn)的評分、云服務(wù)消費者i對云服務(wù)提供者j在第k次拍賣中的表現(xiàn)的評分，且Score_{j，i，k}，Score′_{i，j，k}∈[0,1]；CR_{j，i，k}，CR′_i，j，k分別表示云服務(wù)提供者j對云服務(wù)消費者i在第k次拍賣中的可信度和云服務(wù)消費者i對云服務(wù)提供者j在第k次拍賣中的可信度；是信譽值隨時間的衰減系數(shù)，公式如下所示：

其中，表示參與者參加第k次和第k-1次拍賣的時間間隔，t_min和t_max表示時間間隔的上限和下限；

可信度CR_{j，i，k}，CR′_i，j，k分別通過以下公式計算：

${\mathrm{CR}}_{j,i,k}=\frac{num\_{\mathrm{eva}}_{j,i,k}-num\_{\mathrm{dis}}_{j,i,k}}{num\_{\mathrm{eva}}_{j,i,k}}$

或

${{\mathrm{CR}}^{\′}}_{i,j,k}=\frac{num\_{{\mathrm{eva}}^{\′}}_{i,j,k}-num\_{{\mathrm{dis}}^{\′}}_{i,j,k}}{num\_{{\mathrm{eva}}^{\′}}_{i,j,k}}$

其中num_eva_{j，i，k}，num_eva′_i，j，k分別為截止到第k輪拍賣為止，云服務(wù)提供者j對云服務(wù)消費者i總共評價的次數(shù)和云服務(wù)消費者i對云服務(wù)提供者j總共評價的次數(shù)；num_dis_{j，i，k}，num_dis′_i，j，k分別為為截止到第k輪拍賣為止，云服務(wù)提供者j認(rèn)為云服務(wù)消費者i不誠實的次數(shù)和云服務(wù)消費者i認(rèn)為云服務(wù)提供者j不誠實的次數(shù)。