[发明专利]一种基于博弈论的服务平台收益调控方法

权利要求书

1.一种基于博弈论的服务平台收益调控方法，包括下列步骤：

根据平台的服务和需求的属性，确定优化目标和收益函数和约束方程：

max Value_P

Value_P为平台的价值

Ratio服务得到收益后分配给平台的比例

Price_Si(t)服务i在t周期内的价格

callNum_i(t)服务i在t周期内的调用次数

Link²(t)t周期内新增的调用连接数的平方

Demand(t)t周期内需求数量

1)根据服务属性和需求属性，初始化每一个服务的效用函数和用户满意度函数；

·服务属性：

S＝Id,Function,Price_Si,UserNum_Si,Qos_Si,CallNum,Cost,CreateTime

Id服务的编号

Function服务所属的功能领域

Price_Si服务i的价格

UserNum_Si服务i的历史用户浏览量

Qos_Si服务i的Qos值

CallNum服务的调用次数

Cost服务的成本

CreateTime服务的创建时间；

C_fixed服务的固定成本

CallNum服务的调用次数

C_call服务的调用成本

·需求属性

Demand＝Id,DemandType,Qos_D,Price_D,UserNum_D,CreateTime

Id需求的编号

DemandType需求的类型

Qos_D需求期望的Qos值

Price_D需求期望的价格

UserNum_D需求期望的历史用户

CreateTime表示需求的创建时间

·服务效用函数

UserNum_Si(t)服务i的历史用户量

Qos_Si(t)服务i的Qos属性

Price_Si(t)服务i的价格属性

w1,w2,w3分别为相应项的加权系数

·用户满意度函数

Qos_d、Price_d、UserNum_D需求期望的Qos、价格、历史访问量

Qos_Si、Price_Si、UserNum_Si服务实际的Qos、价格、历史访问量

Qos_max、Price_max、UserNum_max服务的Qos、价格、历史访问量的最大值w1,w2,w3分别为相应项的加权系数

2)确定服务的策略集合，根据策略集合更新服务的效用函数和用户满意度函数；

服务的策略集合为A1、A2、A3，其中A1为降价策略、A2为提升Qos策略、A3为不调整策略；在选择A3策略时，服务保持上一周期的服务属性值不变，A1、A2策略的具体调整方案如下：

A1:降价策略

St.UserNum_i-UserNum_jUserNum_Total*10％

P_i服务i的价格

P_j服务j的价格

a_j a_j为服务j相对于服务i的竞争系数

M与服务i有竞争关系的服务j的个数

UserNum_i、UserNum_j服务i，j的历史用户数量

UserNum_Total历史访问用户的总数

3)计算服务的博弈收益函数，即在下一周期内获得的需求市场份额；

服务的博弈收益函数：

Demand_i(t)该周期内这一功能领域全部的需求量

需求对服务的平均满意度

表示该服务在功能i领域内的业务能力的比值

4)选取一组可以使得整体收益最大的策略组合为平台调整建议给到服务，并且给那些按照建议调整的服务奖励

平台奖励策略：

·降低平台提成比例

在t+1周期内，平台的分成比例：

Ratio(t+1)＝Ratio(t)*(1-δ％)

δ％表示服务商在t周期内成交的订单数占平台总订单数的比例；

·固定金额奖励

假设在t周期内完成的订单总金额为M，平台将以δ％*M的奖励作为服务在t+1周期内调整服务的奖励；

δ％表示服务商在t周期内成交的订单数占平台总订单数的比例；

5)服务根据自身情况选择是否接受平台的建议，调整服务，更新服务的效用函数和用户满意度函数。