基于帕累托最优的隐私保护服务定价模型

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在云计算环境下,租户向云服务提供商租赁云产品和服务,那么云服务商如何规定一个合理的服务定价使得多租户与提供商都满意成为一个亟待解决的问题.针对该问题,该文提出一种基于帕累托最优思想的服务定价模型,综合考虑多租户与提供商的利益,使用多目标粒子群优化算法得到全局最优的资源分配与服务定价结果.由于迭代算法的效率与服务定价实时性的需求存在冲突,所以该文提出两阶段定价策略:独立定价与集中定价.独立定价阶段,参考历史同需求或相似需求的定价,结合当前资源使用占比给出实时报价;集中定价以一定时间为周期,根据已知的该周期内
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