CN108335182B - 一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统及方法 - Google Patents

一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统及方法，使用双边拍卖的思想和方式完成Web服务的交易，在互联网的大环境中，增加服务的交易速度和成功率，减少交易时间和成本。使用双边拍卖允许买卖双方进行竞价，在系统中使用一个中间的拍卖单元来完成拍卖任务；系统将根据每一个用户给出的对Web服务需求和价值评估，将云平台Web服务看成可在线交易的商品，使用拍卖智能体来代替用户和供应商在市场中进行出价；建成一个在线的双边拍卖系统，使得整体的交易者的效益最大化，使得买方(Web服务用户)以较低的成本获取服务，使得卖方(Web服务供应商)最大限度地将其服务提供出去，从而获得较高的收益。

Description

一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统及方法
技术领域
本发明属于计算机网络技术领域，涉及一种Web服务交易系统及方法，具体涉及一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统及方法。
技术背景
目前，大多数Web服务都是在云平台上进行托管的。在云平台的基础上，Web服务消费者和服务提供者互相协作达成一致。云平台提供了一个将服务提供商与消费者进行匹配的地方。
网络服务提供者和消费者通常属于不同的自利的组织，他们希望在博弈过程(即本发明中涉及到拍卖的过程)中最大化自己的利润。具体来说，网络服务提供商通过向消费者出售服务而获得利润，而网络服务消费者则为他们所需的服务付费。鉴于此，Web服务提供商需要决定他们愿意出售服务的程度，Web服务消费者需要决定他们愿意为服务付费多少。在云平台中，通常存在多个提供相同Web服务的Web服务提供者，以及需要相同Web服务的多个服务消费者。Web服务提供商为了与消费者匹配而相互竞争，反之亦然。而且，为了赚取更多的利润，服务商想要以高价销售服务。然而，在与多个提供商竞争的情况下，要求高价格的提供商难以与消费者匹配。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统和方法。
本发明的系统所采用的技术方案是：一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统，其特征在于：包括消费者需求获取单元、Web服务获取单元、信息服务单元ISU、智能Agent生成单元、拍卖单元、执行单元；
所述消费者需求获取单元，用以获取到消费者的关于Web服务的需求和价值评估；
所述Web服务获取单元，用以获取到供应商提供的服务信息；
所述信息服务单元ISU，用以记录并管理系统获取到消费者和供应商提供的关于Web服务的请求和信息；
所述智能Agent生成单元，用于根据消费者和供应商数目、所述消费者需求获取单元获取的信息和所述Web服务获取单元获取的信息生成相应的智能Agent，代替消费者和供应商进行报价；
所述拍卖单元，用以实施拍卖，确定拍卖获胜者和价格信息；
所述执行单元，用以获取到拍卖结果后，将服务发送给消费者并通知，完成付款流程。
本发明的方法所采用的技术方案是：一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：供应商和消费者通过互联网注册进入云平台Web服务交易系统；
步骤2：对供应商和消费者的身份进行确认；
步骤3：将供应商提供的服务信息输入到云平台Web服务交易系统中；
步骤4：将步骤3中的信息传输到信息服务单元ISU，等待拍卖；
步骤5：将消费者提供的服务请求输入到云平台Web服务交易系统中；
步骤6：将步骤5中的信息传输到信息服务单元ISU；
步骤7：在信息服务单元ISU中，根据消费者和供应商的信息生成相应的智能代理Agent，等待拍卖；
步骤8：根据消费者的服务请求和供应商的服务信息进行双边拍卖，确定服务的匹配情况以及匹配价格，在拍卖的过程中使用智能代理Agent进行要价和竞价，确认最终的价格和匹配结果；
步骤9：判断是否匹配成功；
若是，则将成功匹配的信息传输至执行单元，并顺序执行步骤10；
若否，则将未成功匹配的服务信息和需求信息回送至信息服务单元ISU，并回转执行步骤7；
步骤10：根据拍卖单元传输来的成功匹配的信息，将与拍卖相关的服务与服务请求者进行相关匹配并完成付款流程，本次拍卖结束。
本发明使用智能Agent在本发明中的方法和系统中，代理Web服务的供应商和消费者进行在线匹配交易，智能化出价和竞价，减少服务的闲置，增加消费者获取服务的几率，增加买卖双方的收益，并为系统中的拍卖单元提供一套市场清仓的匹配方法，为智能Agent提供一套出价策略。
在过去进行的web服务的交易的系统中，或是使用单个资源的拍卖方法进行服务的交易，虽然能保证每一个资源能够以最优的价格进行出售，但是拍卖的效率低下，且消耗的资源过多；或是使用线性规划等方式进行资源的划分，使用这些方式虽然解决了效率低下的问题，但是未考虑每一个资源交易角色能进行自主的价格选择的问题，未考虑每一个资源交易角色改变自己的价格策略来获取更佳的收益，不能保证整个社会福利最优；而在本发明中使用的双边拍卖机制以及使用的FP算法进行价格策略选择综合考虑了资源交易效率以及社会福利的情况下进行web服务的交易，在保证交易效率的情况下，充分发挥每一个资源交易角色的自主能力，为自己获取最大的收益，进而达到社会福利最优。
附图说明
图1为本发明实施例的系统原理图；
图2为本发明实施例的系统框架示意图；
图3为本发明实施例的方法流程图；
图4为本发明实施例的匹配价格流程图；
图5为本发明实施例的消费者期望收益图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的主要目的在于提供一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法和买卖双方的报价策略，使用在线的双边拍卖中的市场清仓的交易方法，为Web服务的供应商和使用者提供在线匹配交易，减少服务的闲置，增加用户获取服务的几率，增加买卖双方的收益，同时为类似的交易提供方法指导。
本发明的次要目的在于提供一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统，其系统在Web服务依托于云平台的情况下，使用在线的双边拍卖交易系统，使用智能Agent代替用户和供应商在本发明中的交易系统中为Web服务的供应商和使用者提供在线匹配交易，减少服务的闲置，增加用户获取服务的几率，增加买卖双方的收益。
双边拍卖完成的交易匹配需满足一数学模型，在此数学模型中，要求消费者和服务供应商的对商品的价值评估在一定的离散的范围内；同时，在进行拍卖的过程中考虑服务的匹配效率，保证有可靠的成功匹配率。
该数学模型的限制条件还包括：
(1)每一对成功匹配的价格不得高于供应商的保留价；
(2)成功匹配的服务商可提供的服务类型涵盖消费者请求；
(3)成功匹配的服务商可提供的服务数目大于消费者请求。
请见图1和图2，本发明提供的一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统，包括消费者需求获取单元、Web服务获取单元、信息服务单元ISU、智能Agent生成单元、拍卖单元、执行单元；消费者需求获取单元，用以获取到消费者的关于Web服务的需求和价值评估；Web服务获取单元，用以获取到供应商提供的服务信息；信息服务单元ISU，用以记录并管理系统获取到消费者和供应商提供的关于Web服务的请求和信息；智能Agent生成单元，用于根据消费者和供应商数目、消费者需求获取单元获取的信息和Web服务获取单元获取的信息生成相应的智能Agent，代替消费者和供应商进行报价；拍卖单元，用以实施拍卖，确定拍卖获胜者和价格信息；执行单元，用以获取到拍卖结果后，将服务发送给消费者并通知，完成付款流程。
请见图3，本发明提供的一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：供应商和消费者通过互联网注册进入云平台Web服务交易系统；
步骤2：对供应商和消费者的身份进行确认；
步骤3：将供应商提供的服务信息输入到云平台Web服务交易系统中；
供应商提供的服务信息包括可提供的Web服务的类型、每一类服务的数目、每一类服务单位数目和单位时间的保留价格；
步骤4：将步骤3中的信息传输到信息服务单元ISU，等待拍卖；
步骤5：将消费者提供的服务请求输入到云平台Web服务交易系统中；
消费者提供的服务请求包括消费者所需服务的类型、服务的数目、要求持有服务的时间；
步骤6：将步骤5中的信息传输到信息服务单元ISU；
步骤7：在信息服务单元ISU中，根据消费者和供应商的信息生成相应的智能代理Agent，等待拍卖；
智能代理Agent是参与博弈角色的数字化体现，生成的方式为：1.确定自己代理的角色对web服务的估值；2.生成对其他Agent出价策略的估计；3.生成自己的出价策略及收益函数；4.生成用于监视其他的Agent的出价的信息收集模块；5.生成策略选择模块。
步骤8：根据消费者的服务请求和供应商的服务信息进行双边拍卖，确定服务的匹配情况以及匹配价格，在拍卖的过程中使用智能代理Agent进行要价和竞价，确认最终的价格和匹配结果；
请见图4，具体实现包括以下子步骤：
步骤8.1：消费者和供应商确定对商品的估值；
步骤8.2：根据对商品的估值和价格设定区间确定出价策略集合；
步骤8.3：生成对其他角色的出价策略估计矩阵，所述角色包括消费者和供应商；
步骤8.4：每一个角色根据价格策略估计矩阵选择出最优策略出价；价格策略估计矩阵包括消费者的出价策略估计矩阵和供应商的要价策略估计矩阵
步骤8.5：根据当前的出价生成初始收益向量；
步骤8.6：根据现有的出价更新价格策略估计矩阵；
步骤8.7：根据新的价格策略估计矩阵选择新的出价策略；
步骤8.8：判断新的出价策略能否获得更高的收益；
若是，则更新收益向量，并回转执行步骤8.6；
若否，则执行步骤8.9；
步骤8.9：价格策略进入贝叶斯-纳什均衡，获取到消费者和供应商的价格策略，最终将根据进入贝叶斯-纳什均衡的价格策略，将第v大出价的消费者和第v小的要价的供应商进行匹配，获得最终的匹配结果。
步骤9：判断是否匹配成功；
若是，则将成功匹配的信息传输至执行单元，并顺序执行步骤10；
若否，则将未成功匹配的服务信息和需求信息回送至信息服务单元ISU，并回转执行步骤7；
步骤10：根据拍卖单元传输来的成功匹配的信息，将与拍卖相关的服务与服务请求者进行相关匹配并完成付款流程，本次拍卖结束。
在步骤8中，本实施例使用B＝{1,2,…,B}和S＝{1,2,…,S}分别代表消费者和供应商，表示有数量为B的消费者和数量为S的供应商，则对应了有相同数量的消费者Agent和供应商Agent，每个消费者和每个供应商只能交易一种类型Web服务并且在系统中交易所有的服务都是相同的。
每个消费者和供应商需要拥有对这一Web服务的估值分别为θb和θs，代表了其对这一Web服务的价值评估，影响每一个消费者和供应商在后面的出价和要价。θb和θs为每个消费者和供应商的私有信息，不会被其他参与博弈的Agent获取到。θb和θs获取的方式均是在一个[0,1]区间内，根据分布函数Fb和Fs的概率密度随机获取，分布概率密度高的数据获取到的可能性越高；
本实施例先假设合法的价格在集合
Figure BDA00015467027100000611
中，
Figure BDA00015467027100000612
意味着不在本发明的交易系统上提交价格，即参与博弈的Agent不参与竞价或者要价。消费者的竞价δb和供应商的出价δs均属于Δ，消费者竞价δb和供应商出价δs都与他们的估值θb和θs相关。可以将消费者竞价δb和供应商出价δs认为是由θb和θs影响的从Δ的映射。
价格策略则被定义为从评估集合到报价空间的映射，即在本发明中消费者和供应商对Web服务的价值评估到最后匹配价格的映射，本实施例使用σb:[0,1]→Δ和σs:[0,1]→Δ来分别表示消费者和供应商的价格策略。
使用
Figure BDA0001546702710000061
表示消费者使用
Figure BDA0001546702710000062
价格的概率，本实施例使用
Figure BDA0001546702710000063
表示供应商使用
Figure BDA0001546702710000064
价格的概率，可以使用
Figure BDA0001546702710000065
表示消费者的价格选择概率分布，使用
Figure BDA0001546702710000066
表示供应商的价格选择概率分布。
本实施例使用
Figure BDA0001546702710000067
来表示消费者价值评估集合，而选择
Figure BDA0001546702710000068
的概率为：
Figure BDA0001546702710000069
基于上述的设定，消费者和供应商会根据上文的设定进行价值评估，并根据其价值评估进行竞价和出价。
当
Figure BDA00015467027100000610
的时候，消费者不会进行竞价，此时他的收益为0；在竞价的情况下，本实施例需要对消费者的竞价进行降序排序，提供商的要价进行升序排序，本实施例使用
Figure BDA0001546702710000071
来表示消费者要价的数量，xi是选择使用
Figure BDA0001546702710000072
进行竞价的消费者的人数，x是所有这些可能的元组的集合且
Figure BDA0001546702710000073
本实施例可得到消费者xi个消费者选择
Figure BDA0001546702710000074
的价格进行竞价的概率是
Figure BDA0001546702710000075
这样的元组出现的概率为：
Figure BDA0001546702710000076
为了获取
Figure BDA0001546702710000077
在排序中位置，本实施例要获取到比起大的竞价的消费者个数：
Figure BDA0001546702710000078
Figure BDA0001546702710000079
是使用δb进行报价的消费者的人数，
Figure BDA00015467027100000710
是竞价比δb高的消费者的人数，这样本实施例可以确定这个消费者的要价在整个排序中位置在
Figure BDA00015467027100000711
这个区间中，其在每一个位置上出现的概率相同为：
Figure BDA00015467027100000712
同样地，在本发明中的拍卖单元的市场清仓的匹配算法中，供应商同样地需要了解每一个供应商在排序中位置，本实施例使用
Figure BDA00015467027100000713
Figure BDA00015467027100000714
的元组来表示供应商的要价选择，yi表示选择
Figure BDA00015467027100000715
要价的供应商的数量，y是所有的元组的情况且
Figure BDA00015467027100000716
元组的出现概率为：
Figure BDA00015467027100000717
在知晓了消费者在排序中的位置以及供应商选择不同价格要价的数量后，在系统采用歧视性定价政策的时候，可以得出在该位置的消费者的期望收益：
Figure BDA00015467027100000718
其中TP＝(δb+δs)/2是由本发明中的交易系统中的拍卖单元设置的匹配的消费者和提供者的服务价格。
当云平台采用均衡定价策略时，本实施例将竞价和要价进行排序后，本实施例获取到其竞价和报价分别为Qb和Qs，这样在本发明系统中的拍卖单元中设置的均衡报价为EP＝(Qs+Qb)/2。在这种情况下，消费者的收益为：
Figure BDA00015467027100000719
在考虑所有的情况下，消费者的期望收益如下：
Figure BDA0001546702710000081
Figure BDA0001546702710000082
将消费者的出价进行递减排序和供应商的要价进行递增排序，并且在要价不大于出价的情况下，将出价第v高的消费者与要价第v低的供应商进行匹配，按照这样匹配算法将资源进行分配，在此时无论是消费者还是供应商都想获得更高的收益，其收益会随着其价格策略发生变化，消费者和供应商都需要一个价格策略来保证其收益的最大。
生成的智能Agent代理会代表其消费者(或供应商进行价格调整)。这些Agent会使用FP(Fictitious Play)算法来进行博弈(竞价和报价)，为自己所代表的消费者(供应商)获取最大的收益。
在FP算法中，对手被假定为使用固定的混合策略。然后通过观察不同动作的相对出现频率，博弈者可以估计出对手的混合策略，并做出最好的反应。观察到的对手动作频率被称为FP信念。
用Ωb和Ωs分别代表消费者和供应商的FP价格预测，在这样的价格预测下，拥有保留价为θb的消费者的最佳应对的竞价σb*为：
Figure BDA0001546702710000083
同时其预期的收益为：
Figure BDA0001546702710000084
根据计算，可以得出其收益函数是线性递增的，并且是分段线性的如图5所示，并与上文提及的
Figure BDA0001546702710000085
来表示消费者价值评估集合相关，不参与竞价
Figure BDA0001546702710000086
的最佳应对为
Figure BDA0001546702710000087
根据
Figure BDA0001546702710000088
的最佳应对
Figure BDA0001546702710000089
和出现的概率
Figure BDA00015467027100000810
可以得出消费者当前最佳的回应行为分布
Figure BDA00015467027100000811
Figure BDA00015467027100000812
Figure BDA00015467027100000813
为在下一阶段τ+1中的所更新的FP信念，
Figure BDA00015467027100000814
为现阶段的FP信念，
Figure BDA00015467027100000815
是是针对FP信念的最佳回应行动的概率分布。
如果供应商或消费者在改变价格策略过程获得的收益差不超过一定的值∈(一个极小值，代表收益不发生变化)，则FP算法收敛，拍卖进入贝叶斯-纳什均衡，∈在本发明中可以自行设定，收敛的条件为：
Figure BDA0001546702710000091
其中
Figure BDA0001546702710000092
是消费者在最应因对
Figure BDA0001546702710000093
和
Figure BDA0001546702710000094
概率分布的情况的消费者的期望收益：
Figure BDA0001546702710000095
其中
Figure BDA0001546702710000096
是消费者在当前应对
Figure BDA0001546702710000097
和
Figure BDA0001546702710000098
概率分布情况下的最佳收益：
Figure BDA0001546702710000099
也就是若改变价格获得的收益不超过∈时(收益收敛，不发生变化)，则不改变策略，价格策略进入贝叶斯-纳什均衡，获取到消费者和供应商的价格策略，最终将根据进入贝叶斯-纳什均衡的价格策略，将第v大出价的消费者和第v小的要价的供应商进行匹配，获得最终的匹配结果，则本次的市场清仓完成。
在拍卖单元完成拍卖后，将成功匹配的消费者和供应商信息传传送至本发明中交易系统的执行单元，完成服务在线配送和付款流程，将为成功匹配的信息回送至ISU，则本次拍卖完成。
应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。
应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，采用基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易系统；
所述系统包括消费者需求获取单元、Web服务获取单元、信息服务单元ISU、智能Agent生成单元、拍卖单元、执行单元；
所述消费者需求获取单元，用以获取到消费者的关于Web服务的需求和价值评估；
所述Web服务获取单元，用以获取到供应商提供的服务信息；
所述信息服务单元ISU，用以记录并管理系统获取到消费者和供应商提供的关于Web服务的请求和信息；
所述智能Agent生成单元，用于根据消费者和供应商数目、所述消费者需求获取单元获取的信息和所述Web服务获取单元获取的信息生成相应的智能Agent，代替消费者和供应商进行报价；
所述拍卖单元，用以实施拍卖，确定拍卖获胜者和价格信息；
所述执行单元，用以获取到拍卖结果后，将服务发送给消费者并通知，完成付款流程；
其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：供应商和消费者通过互联网注册进入云平台Web服务交易系统；
步骤2：对供应商和消费者的身份进行确认；
步骤3：将供应商提供的服务信息输入到云平台Web服务交易系统中；
步骤4：将步骤3中的信息传输到信息服务单元ISU，等待拍卖；
步骤5：将消费者提供的服务请求输入到云平台Web服务交易系统中；
步骤6：将步骤5中的信息传输到信息服务单元ISU；
步骤7：在信息服务单元ISU中，根据消费者和供应商的信息生成相应的智能代理Agent，等待拍卖；
步骤8：根据消费者的服务请求和供应商的服务信息进行双边拍卖，确定服务的匹配情况以及匹配价格，在拍卖的过程中使用智能代理Agent进行要价和竞价，确认最终的价格和匹配结果；
步骤8中采用的匹配算法，具体实现包括以下子步骤：
步骤8.1：消费者和供应商确定对商品的估值；
其中，使用B＝{1,2,…,B}和S＝{1,2,…,S}分别代表消费者和供应商，表示有数量为B的消费者和数量为S的供应商，则对应有相同数量的消费者Agent和供应商Agent，每个消费者和每个供应商只能交易一种类型Web服务并且在系统中交易所有的服务都是相同的；
每个消费者和供应商对这一Web服务的估值分别记为θb和θs，代表消费者和供应商对这一Web服务的价值评估，影响每一个消费者和供应商在后面的出价和要价；θb和θs为每个消费者和供应商的私有信息，不会被其他参与博弈的Agent获取到；θb和θs获取的方式均是在一个[0,1]区间内，根据分布函数Fb和Fs的概率密度随机获取，分布概率密度高的数据获取到的可能性越高；
步骤8.2：根据对商品的估值和价格设定区间确定出价策略集合；
其中，假设合法的价格在集合
Figure FDA00031469660900000211
中，
Figure FDA00031469660900000212
表示不在交易系统上提交价格，即参与博弈的Agent不参与竞价或者要价；消费者的竞价δb和供应商的出价δs均属于Δ，消费者竞价δb和供应商出价δs都与他们的估值θb和θs相关；
出价策略定义为从评估集合到报价空间的映射，即消费者和供应商对Web服务的价值评估到最后匹配价格的映射；
使用σb:[0,1]→Δ和σs:[0,1]→Δ来分别表示消费者和供应商的出价策略；使用
Figure FDA0003146966090000021
表示消费者使用
Figure FDA0003146966090000022
价格的概率，使用
Figure FDA0003146966090000023
表示供应商使用
Figure FDA0003146966090000024
价格的概率，使用
Figure FDA0003146966090000025
表示消费者的价格选择概率分布，使用
Figure FDA0003146966090000026
表示供应商的价格选择概率分布；使用
Figure FDA0003146966090000027
来表示消费者价值评估集合，而选择
Figure FDA0003146966090000028
的概率为：
Figure FDA0003146966090000029
基于上述设定，消费者和供应商根据设定进行价值评估，并根据其价值评估进行竞价和出价；
当
Figure FDA00031469660900000213
的时候，消费者不会进行竞价，此时他的收益为0；
在竞价的情况下，对消费者的竞价进行降序排序，供应商的要价进行升序排序；
使用
Figure FDA00031469660900000210
的元组来表示消费者要价的数量，xi是选择使用
Figure FDA0003146966090000031
进行竞价的消费者的人数，
Figure FDA0003146966090000032
是所有这些可能的元组的集合且
Figure FDA0003146966090000033
得到消费者xi个消费者选择
Figure FDA0003146966090000034
的价格进行竞价的概率是
Figure FDA0003146966090000035
这样的元组出现的概率为：
Figure FDA0003146966090000036
为了获取
Figure FDA0003146966090000037
在排序中位置，需要获取到比起大的竞价的消费者个数：
Figure FDA0003146966090000038
Figure FDA0003146966090000039
是使用δb进行报价的消费者的人数，
Figure FDA00031469660900000310
是竞价比δb高的消费者的人数，确定消费者的要价在整个排序中位置在
Figure FDA00031469660900000311
Figure FDA00031469660900000312
这个区间中，其在每一个位置上出现的概率相同为：
Figure FDA00031469660900000313
使用
Figure FDA00031469660900000314
的元组来表示供应商的要价选择，yi表示选择
Figure FDA00031469660900000315
要价的供应商的数量，
Figure FDA00031469660900000316
是所有的元组的情况且
Figure FDA00031469660900000317
元组的出现概率为：
Figure FDA00031469660900000318
则在该位置的消费者的期望收益：
Figure FDA00031469660900000319
其中TP＝(δb+δs)/2是由交易系统中的拍卖单元设置的匹配消费者和提供者的服务价格；
将竞价和要价进行排序后，获取到竞价和报价分别为Qb和Qs，在拍卖单元中设置的均衡报价为EP＝(Qs+Qb)/2；则消费者的收益为：
Figure FDA00031469660900000320
在考虑所有的情况下，消费者的期望收益如下：
Figure FDA00031469660900000321
将消费者的出价进行递减排序和供应商的要价进行递增排序，并且在要价不大于出价的情况下，将出价第v高的消费者与要价第v低的供应商进行匹配；
步骤8.3：生成对其他角色的出价策略估计矩阵，所述角色包括消费者和供应商；
步骤8.4：每一个角色根据价格策略估计矩阵选择出最优策略出价；所述价格策略估计矩阵包括消费者的出价策略估计矩阵和供应商的要价策略估计矩阵；
步骤8.5：根据当前的出价生成初始收益向量；
步骤8.6：根据现有的出价更新价格策略估计矩阵；
步骤8.7：根据新的价格策略估计矩阵选择新的出价策略；
步骤8.8：判断新的出价策略能否获得更高的收益；
若是，则更新收益向量，并回转执行步骤8.6；
若否，则执行步骤8.9；
步骤8.9：价格策略进入贝叶斯-纳什均衡，获取到消费者和供应商的价格策略，最终将根据进入贝叶斯-纳什均衡的价格策略，将第v大出价的消费者和第v小的要价的供应商进行匹配，获得最终的匹配结果；
步骤9：判断是否匹配成功；
若是，则将成功匹配的信息传输至执行单元，并顺序执行步骤10；
若否，则将未成功匹配的服务信息和需求信息回送至信息服务单元ISU，并回转执行步骤7；
步骤10：根据拍卖单元传输来的成功匹配的信息，将与拍卖相关的服务与服务请求者进行相关匹配并完成付款流程，本次拍卖结束。
2.根据权利要求1所述的基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，其特征在于：步骤3中所述供应商提供的服务信息包括可提供的Web服务的类型、每一类服务的数目、每一类服务单位数目和单位时间的估值。
3.根据权利要求1所述的基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，其特征在于：步骤5中所述消费者提供的服务请求包括消费者所需服务的类型、服务的数目、要求持有服务的时间。
4.根据权利要求1所述的基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，其特征在于：步骤5中所述智能代理Agent，是参与博弈角色的数字化体现，生成的方式包括以下子步骤：
步骤5.1：确定自己代理的角色对web服务的估值；
步骤5.2：生成对其他Agent出价策略的估计；
步骤5.3：生成自己的出价策略及收益函数；
步骤5.4：生成用于监视其他的Agent的出价的信息收集模块；
步骤5.5：生成策略选择模块。
5.根据权利要求1所述的基于双边拍卖机制的云平台Web服务交易方法，其特征在于：步骤8.3中，生成的智能Agent代理会代表其消费者或供应商进行价格调整；Agent会使用FP算法来进行竞价和报价，为自己所代表的消费者或供应商获取最大的收益；
在FP算法中，用Ωb和Ωs分别代表消费者和供应商的FP价格预测，则拥有保留价为θb的消费者的最佳应对的竞价σb*为：
Figure FDA0003146966090000051
同时其预期的收益为：
Figure FDA0003146966090000052
根据计算，得出其收益函数是线性递增的，并与
Figure FDA0003146966090000053
来表示消费者价值评估集合相关，不参与竞价
Figure FDA00031469660900000513
的最佳应对为
Figure FDA00031469660900000514
根据
Figure FDA0003146966090000054
的最佳应对
Figure FDA0003146966090000055
和出现的概率
Figure FDA0003146966090000056
得出消费者当前最佳的回应行为分布
Figure FDA0003146966090000057
Figure FDA0003146966090000058
Figure FDA0003146966090000059
为在下一阶段τ+1中的所更新的FP信念，
Figure FDA00031469660900000510
为现阶段的FP信念，
Figure FDA00031469660900000511
是针对FP信念的最佳回应行动的概率分布；在FP算法中，对手被假定为使用固定的混合策略， 然后通过观察不同动作的相对出现频率，博弈者估计出对手的混合策略，并做出最好的反应；观察到的对手动作频率被称为FP信念；
如果供应商或消费者在改变价格策略过程获得的收益差不超过预定的阈值∈，则FP算法收敛，拍卖进入贝叶斯-纳什均衡；收敛的条件为：
Figure FDA00031469660900000512
其中
Figure FDA0003146966090000061
是消费者在最应因对
Figure FDA0003146966090000062
和
Figure FDA0003146966090000063
概率分布的情况的消费者的期望收益：
Figure FDA0003146966090000064
其中
Figure FDA0003146966090000065
是消费者在当前应对
Figure FDA0003146966090000066
和
Figure FDA0003146966090000067
概率分布情况下的最佳收益：
Figure FDA0003146966090000068
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