移动通信技术产生发展以来,资源优化管理技术在移动通信网络中一直扮演着十分重要的角色。由于无线频谱带宽的有限性,如何充分利用现有的移动通信技术和频谱带宽资源,既可以提高移动用户的服务质量(QoS),同时也为整个移动通信网络带来最大的系统收益,一直以来就是移动通信网络技术中一个十分重要的研究课题。云计算是近年来随着计算技术和通信技术的发展而发展起来的基于互联网的一种计算方式。云计算资源包括CPU和存储等计算资源以及通信资源,如何充分利用现有的云计算资源,通过合理分配不同地域之间的云计算资源来提高云计算安全服务的服务质量(QoS)以及整个云计算网络的系统收益(包括云端和云计算客户端的总体收益),从而提高云计算网络的收益支出比,就成为云计算网络中一个日益突出急待解决的研究课题。而根据我们现有的研究,目前关于这方面的研究还比较少。这也是本文对云计算网络安全服务资源优化管理进行研究的原因。本文针对移动云计算网络云计算安全服务的资源管理优化问题,基于半马氏决策过程(Semi-Markov Decision Process, SMDP)提出了新的优化模型来进行分析,并且得到了资源管理的优化决策策略。通过我们所提出的资源管理模型得到优化决策策略,不仅能使网络的整体收益(系统端和客户端)最大,同时也能有效提高云计算安全服务的服务质量(QoS)。首先,论文对移动多媒体服务在移动通信网络中的动态资源分配管理进行了研究,并且基于半马氏决策过程(SMDP),针对弹性的移动多媒体服务,提出并建立了一个能够根据动态需求来动态管理分配移动通信信道资源的模型。根据该模型论文得到了移动多媒体服务的动态资源管理分配的优化决策策略。该优化决策策略能在既考虑移动通信网络的效能,又考虑因占用无线资源而产生的开销的情况下,使得移动通信网络的收益最大化。论文最后通过仿真实验验证了论文所提出模型的性能。其次,论文对移动云计算中安全服务的云计算资源优化管理进行了研究,并且首次提出了基于半马氏决策过程(SMDP)的移动云计算安全服务接入模型(SSAM)来对云计算安全服务的云计算资源分配管理进行优化。该模型不仅考虑了接入云计算安全服务所获得的收入,也同时考虑了为云计算用户提供安全服务占用云计算资源的支出。该模型既能增加云计算网络的整体长期收益,同时也能提高云计算用户的服务质量(QoS)。最终仿真实验结果证明了理论分析的正确性。接着,论文对移动云计算网络中单个云计算服务域的云计算安全服务的资源优化管理进行了研究。单个云计算服务域通常会根据本服务域可用的云计算资源为云计算安全服务分配一个或多个虚拟机以提高运行速度。因此如何有效地为每个云计算安全服务合理分配云计算资源,同时提高云计算服务域的整体收益与云计算安全服务的服务质量(QoS)就成为云计算资源管理中一个十分重要的研究课题。针对该课题,论文提出了基于半马氏决策过程(SMDP)的新的云计算安全服务的云计算资源自适应优化管理模型。该模型不仅考虑了云端的收入和支出,更为重要的是,该模型首次将云计算移动用户的收入和支出也考虑在内。通过该模型获得的优化决策,不仅能提高云计算服务域的整体长期收益,同时也能提高云计算安全服务的服务质量。理论分析和实验结果表明,与传统的贪婪算法(Greedy Algorithm)相比,论文所提出的云计算安全服务的云计算资源自适应优化管理模型的性能有了显著的提高。移动云计算服务域一般是根据地理位置的不同而分布式配置的。如何在现有移动云计算资源的基础上,通过统一优化分配各个移动云计算服务域之间的云计算资源,从而达到充分利用现有移动云计算资源,提高整个移动云计算网络的收益以及移动云计算安全服务的服务质量的目的,就成为移动云计算网络安全服务资源优化管理的另一个重要的研究课题,而该课题在以前的移动云计算资源优化管理的研究中还未被涉及。因此,在论文的最后,针对该课题,在论文对移动云计算网络单个云计算服务域的云计算安全服务的资源优化管理的研究基础之上,论文对移动云计算网络多个云计算服务域之间的云计算安全服务的云计算资源提出了新的基于半马氏决策过程(SMDP)的模型来进行优化管理,并得到了移动云计算网络多个云计算服务域之间的云计算安全服务的资源分配管理的优化决策策略。理论分析和实验证明,与传统资源管理的贪婪算法(Greedy Algorithm)相比,论文所提出的移动云计算网络安全服务的资源管理模型的优化决策策略不仅能大幅提高具有多个云计算服务域的移动云计算网络的整体长期收益,同时也能大幅降低云计算安全服务的阻塞率,从而大幅提高了移动云计算安全服务的服务质量(Qos)。