利用概率决策模型优化云服务谈判框架中的冲突外文翻译资料

利用概率决策模型优化云服务谈判框架中的冲突

作者：Rajkumar Rajavel and Mala Thangarathinam

位置：印度金奈安娜大学 信息通信工程学院 信息科学与技术系 泰米尔纳德邦（600025）

邮件请寄与Rajkumar Rajavel；rajkumarprt@gmail.com

2015年4月12日接收，2015年5月23日修订，2015年5月25日通过。

学术编辑：蔡yudong

版权归属于R. Rajavel and M. hangarathinam copy;2015，这是一份拥有归属许可证的开放性文献，允许在任意场合适当引用。

优化云服务谈判框架中的冲突是其中一个主要的挑战性问题，双方谈判参与者之间会由于误解而产生冲突、过激行为，以及与对手相反的喜好和目标。目前的研究者主要集中在一系列类似与分组的模糊的方面。在某种程度上，这项研究介绍的一种优化这种背景下的协商冲突的新型概率决策模型，它能最大限度地提高成功率以及降低通信开销。这个决策模型将协商冲突视为马尔可夫管理问题，即分为多阶段不同类型的决策问题。在协商过程的每个阶段，这个决策模型生成的基于之前协商状态的信息的启发式决策不会对任何参与者造成阻碍。另外，这种启发式决策使用随机决策树，可以最大限度的提高参与者在云服务框架中所能获得的收益。

1.介绍

云资源配置提供高性能、可用性,并提供由遵守预定义的非功能性、指定性服务质量目标后确认的的服务级别协议通过的服务。服务级别协议定义为服务消费者和提供者之间的一个为了保证他们通过云计算所得的服务质量目标的服务访问和供应机制的工作的契约。SLA类型大致分为静态SLA（提供者预定义）和协商SLA（客服指定）。通常来说，云供应商如亚马逊和微软的Azure为所有消费者定义了一个共同的质量服务级别，并承诺会保证99.9%的服务可用性的。这就是所谓的提供商在确认在线支付用户服务请求后自动建立和启动的预定义的服务级别协议。有时，云服务会提供机制符合一组预定义的非功能属性的指定供应商的服务质量目标或者有关工作半专用的的配置机制。在这种情况下，对服务质量目标有特殊要求的消费者就会由于提供者预定义的服务级别协议模版而对目前云提供机制而感到不满。在云管理系统的自动谈判框架的实施这种限制激励的研究重点事实上是在挑战服务级别目标所能保留和为消费者提供的最大化效益的机制。

自动谈判框架是定义用于支持客户在服务级别协议方向云管理系统指定服务新兴研究领域。优化谈判框架中参与者（消费者，经纪人和供应商）之间的谈判冲突对最大化收入是一个具有挑战性的问题。谈判冲突是参与者之间的分歧，他们在双边谈判过程中，由自我误导[9]、积极（非合作）行为[10]以及产生的提议或反诉讼的不确定偏好和不确定目标[11]产生。这个谈判过程包括几个谈判阶段（轮次），可以分为初始阶段，实际阶段和最终阶段。 Initial表示第一次谈判，actual表示中间谈判，final表示双边谈判过程的最后一次谈判。因此，在双边谈判过程中发生的冲突可以根据长期和先决谈判的背景进行优化[12]。

在先决谈判背景中，谈判冲突在试验谈判期间被识别，并且在开始实际的谈判过程之前被优化。通过适当地对具有类似和非攻击行为模式的谈判进行分组，从而启动该优化过程。为了更好的分组，现有的谈判框架优化利用距离[13-15]、二进制[16,17]、相关背景[18]和模糊相似性[19,20]等方法来实现。这些相似类型的方法将适当地对具有类似谈判偏好的谈判者进行分组，这可以优化谈判者之间的合作成功率和通信开销（交互的数量）。此优化仅在试用谈判期间有保证，不能保证在整个实际谈判过程中起到优化效果。因为谈判者的行为模式在试验谈判过程、实际谈判过程和最后谈判过程中可能不是恒定的，有时谈判者的行为模式将根据他们的兴趣和对对手的看法在一定时间内有所改变。在谈判过程中发生的任何误解都可能导致谈判冲突。在某些情况下，表现出矛盾或情绪行为的谈判者决定在试验谈判过程期间建立相似性分组。此外，不主张未分组的谈判者在实际和最后谈判过程中继续进一步的谈判进程，因为行为模式会有所不同。

在每次谈判过程期间取消分组可能错过与某些有能力的谈判者达成协商结果（协议）的机会，因为这些谈判者可能在谈判期间产生矛盾报价，然后在随后的实际和最后谈判过程中逐渐产生补充报价，其与对手达成协议（成功率）的概率更高。因此，优化先决谈判背景中的谈判冲突（在试验回合期间）不能保证更高的谈判成功率。因此，这项研究工作侧重于在长期背景中谈判冲突的优化，这可以保证谈判者之间达成协议的最大成功率。

在长期背景的情况下，在谈判过程每个阶段的整个交换序列期间识别和优化协商冲突。此外，根据冲突的类型（争端，危机，有限暴力，大规模暴力）来定义谈判冲突，并且在每个谈判国家之间产生过渡[21]。在谈判过程的每个阶段发生的这些冲突可以通过适当的行为模式，如协作、竞争、妥协、容纳和避免的行为来优化[22]，然后是谈判者的决策过程。研究工作要求在谈判过程每个阶段的概率决策启发式作为多级马尔可夫决策问题。为了解决这个问题，提出了一种使用随机决策来优化云服务协商框架中谈判参与者之间的成功率和通信开销的新颖的概率决策方法。

2.云服务协商框架

云服务谈判框架在面向SLA的云管理系统中被提出，如图1所示。该框架由几个组件组成，如服务消费者、智能第三方代理、服务提供商、通用描述发现和内容 - （UDDI）注册表、JADE网关代理和目录助理（DF）注册表。为了使参与者（服务消费者，智能第三方代理和代理（ITBA）和服务使用多代理平台引入消费者代理（SCA）。这些代理将分别模仿服务消费者，智能第三方代理和服务提供商的行为。由于协商过程通过代理自动化，所以它在多代理平台中可用的参与者中仅支持代理通信语言（ACL）消息。SPA将使用简单对象访问协议（SOAP）消息在UDDI注册中心中发布其可用服务。因此，JADE Gateway代理作为语言中介被引入，用于监视在UDDI注册中心中发生的Web服务描述语言修改。此外，它透明地更新DF注册表中的相应修改信息，以便使用ACL消息轻松访问。因此，中间代理JADE Gateway利用SOAP和ACL消息来支持UDDI和DF注册表之间的透明通信。

最初，SCA请求ITBA代表其谈判服务，提议该服务在规定的时间内从SPA选择最佳的云服务。然后，ITBA查看DF注册表，以选择与SCA请求匹配的适当SPA，并启动与关注SPA的双边谈判过程。由于ITBA代表SCA进行谈判，实际的谈判过程是在ITBA和SPA之间进行的。时间段T和提供者代理与谈判轮次的固定数目NR有关。在每个谈判轮次，经纪人和代理人根据从代理人提供的报价或计数器生成的报价来进行报价。然后，经纪人代理采取适当的决定来接受或拒绝报价，有时根据相应的决策启发式所建议的谈判行为模式来生成报价。接受提议可使谈判成功（协议），拒绝提议将导致谈判中断或参与者之间的冲突。为了在谈判过程的每个阶段优化谈判冲突，研究问题被视为马尔可夫决策问题。此外，使用所提出的概率性决策启发式来优化在每个谈判阶段发生的谈判冲突，该概率性决策启发式成为代理和提供商代理的谈判策略。

3.经纪人与提供者代理人的谈判战略建模

双边谈判过程中会有经纪人代理人 x_iisin;（1，n）与提供者代理人y_iisin;（1，m）序列的改变。如下列方程展示：

offer_x→y=｛O_x^T1，O_y^T2，O_x^T3,O_y^T4,..., O_x^Tn-1,O_y^Tn｝

用O_x^T1_，O_x^T3,..., O_x^T3和O_y^T2, O_y^T4, ...,O_y^Tn分别表示经纪人与提供者代理人的要约与反要约。谈判要约O_x^T1由价格、时间槽、期限、政策以及安全等级等谈判特性组成。这些特性在基于谈判行为的谈判每一阶段时生成要约与反要约改变了它的价值。参与者和状态跟踪表格在谈判过程中要约与反要约顺序的交换如下列方程展示：

offer_x→y=｛s₁，a₁，s₂，a₂，...，s_n-1，a_n-1，s_n，a_n｝

用s₁和a₁代替谈判的第一阶段和它在T₁时间段的作用。作用a_kisin;（1，n）表示谈判代表在时间段T_k接受或拒绝对手要约的机会的决定d_kisin;（1，n）。

a_k^Tk= d_k^Tk=响应^tk_x→y

接受（O_y^Tk-1） 当U（O_x^Tk）ge;U（O_y^Tk-1）

= 拒绝（O_y^Tk-1） 当U（O_x^Tk）ge;U（O_y^Tk-1）

反要约（O_x^Tk） 其他，

U（O_y^Tk-1）与U（O_x^Tk）指从谈判x相应的要约与反要约的效用价值。任何时间段T_k附加的谈判要约效用功能能够在更高维度（等级）谈判特性（如下方程展示）下进行估算：

U（O_x或y^Tk）=，

在这里的O_x1，O_x2，...，O_xn表示反映要约O_x，中n个不同比重的谈判特性。

谈判代表决定采用不同的行为模式并基于每个阶段要约的效用价值生成反要约回复。谈判总是期望从在谈判过程中从对手那里获得高的效用价值（收益），而没用做到在获得谈判每一阶段的收益导致谈判代表间的谈判冲突的发生。这一类谈判冲突的优化由于缺少每一阶段能提高对手间谈判合作的行为模式的启发式的决策是很困难的一类。因此，谈判代表的在每一阶段的决策过程就和多级马尔科夫规划相同，问题决策能够生成基于合适的概率模型的启发式决策具有妥协性的反要约答复。这种启发式决策能够最大化的提高参与者谈判的成功率并因此将其在云服务谈判框架中可提供的收益最大化。

3.1规划多级马尔科夫决策问题

概率决策建模是在使用随机决策树方案（如图表二所示）谈判过程的每个过程中发展用于生成启发式决策。一个概率决策制定过程是基于过去谈判陈述中的信息，规划出概率空间中的lt;随机变量S,D，pi;，p，R，Hgt;多级的马尔科夫决策问题。使Sisin;｛s₁，s₂，s₃，...，s_n｝作为谈判状态区域在有限过程中的有限集，Disin;｛d₁，d₂，d₃，...，d_n｝为可使用决策在每个状态区域的有限集，pi;isin;｛pi;₁，pi;₂，pi;₃，...，pi;_n｝为谈判策略（模式）参与者的谈判战略。任何一个谈判策略pi;_t：s_t→d_t 都是在谈判状态s_t下规划选择出合适的决策d_t。然后，p为规定了可能性分配状态转变函数（Dtimes;S）→pi;（S）。状态转变可能性p（d_t，s_t，s_{t 1}）表示了谈判状态基于谈判决策d_t从目前状态S_t转变到新的状态S_{t 1}。使R作为报酬功能表示为R：Stimes;D→r。然后，在谈判阶段s_t确认决策d_t作出后，报酬函数R（s_t，d_t）便提供了经纪人代理人的报酬价值收入信息。最后，Hisin;｛h_o^t1，h₁^t2，...,h_n^tn｝代表过去时刻（tisin;｛t₁，t_{2 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料}

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