继计算机、互联网、移动互联网之后,物联网掀起了信息产业的第四次革命浪潮。在物联网时代,通过万物互联,将整个物理世界的信息进行采集、传输、存储和处理,并最终通过丰富的物联网应用实现智能化、智慧化。作为物联网世界的核心,物联网云平台需要对物联网设备进行管理和赋能,对物联网产生的海量数据进行处理,对物联网的各种服务和应用发起实时响应。因此,物联网云平台面临着诸多挑战,其中之一是如何有效地分配云资源,以获得物联网用户和通信领域所需的服务质量。面对上述问题,本文分别从权衡成本—效用和保证服务质量(Quality of Service,QoS)的角度,建立非线性优化资源分配问题的数学模型,并给出相应的有效的算法,得到相应的最优资源分配策略。本文的主要创新点和贡献如下:·基于物联网成本—效用权衡的可行方向法优化云资源分配策略由物联网系统中各种有限的资源和相互竞争的服务需求引发一个成本—效用权衡问题。从这个角度出发,在资源量的约束下,针对物联网云用户的效用函数是光滑的凸函数的情形,首先建立一个寻求物联网成本—效用比最大化的非凸非线性优化模型。事实上,该优化问题可以证明是一个拟凸最大化问题,进一步将原问题归结为一个伪凸最大化问题,从而确定一个局部最优解,并证明该局部最优解正是期望的全局最优解。然后,根据可行方向法的思想,给出了相应的算法来得到期望的最优解并通过仿真计算验证了该算法的有效性。·基于物联网成本—效用权衡的primal-dual优化云资源分配策略同样是考虑物联网成本—效用权衡问题,在资源量的约束下,针对物联网云用户的效用函数是光滑的非凸函数的情形,建立一个寻求物联网成本—效用比最大化的非凸非线性优化模型。针对此优化问题,根据primal-dual的理论思想,提出了一种非线性拉格朗日方法来修正经典拉格朗日函数以消除对偶间隙,建立了相应的对偶力理论,利用二阶乘子迭代算法(SOMI)获得原优化问题的最优解并进一步讨论了由该算法产生的序列的收敛性。事实上,这是以分布式的方式实现最优资源分配方案。在该系统中,分布式计算系统的处理器是物联网终端和云链路。物联网终端选择恰当的云资源组合来最大化物联网的成本—效用之比,云链路调整每个资源的价格来协调物联网终端的决策,这一过程恰好体现了 primal-dual的思想。本文还通过数值例子的仿真计算来演示求解过程,验证本文提出的理论和算法的正确性,并分析了在交互迭代计算过程中成本、效用及其比值的变化规律。·基于物联网QoS的云资源优化配置策略当物联网发展到一定程度时,云平台的各种资源足够多,各种资源的价格也就相对较低了,此时物联网云用户会更在乎应用的性能。此时的要考虑的问题是如何部署云平台、如何有效地分配云资源既能确保物联网云用户的服务质量(QoS)又可避免不必要的资源浪费。为了应对这一挑战,本文首先建立了一个非凸非线性优化模型,根据primal-dual的理论思想,基于非线性拉格朗日方法,建立对偶理论,实现了所需的最优资源分配方案。将物联网终端和云链路作为分布式计算的处理器,利用二阶乘子迭代算法(SOMI)交互地计算原始—对偶问题的解。在该系统中,物联网终端选择合适的云资源的组合来最大化物联网效用,云链路调整每个资源的容量以协调物联网终端的决策,并且一直该交互计算直到系统总效用达到最大。最后给出数值计算结果并分析各种参数对结果的影响。解决本文所提出的问题的难点不仅在于物联网云用户的效用函数是多元函数和优化的目标函数是非凸函数,还在于异构云资源共享导致所有潜在物联网用户之间的复杂的协调关系。本文所提出的解决方法有效可行,基本可被认为能直接应用于物联网云平台,以提供更好的服务和优化管理有限的云资源。