线上线下零售商竞争与合作问题研究

这是一篇关于线上线下融合,竞合关系,价格与服务竞争,博弈论的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,电商行业发展迅速,为中国经济做出巨大贡献。在线零售为消费者提供家庭购物的便利,使消费者通过网络轻松浏览商品信息。实体零售面临巨大的挑战,纷纷采取应对策略,如调整线下价格或开通线上渠道等。O2O线上线下融合模式的出现为线下零售商的发展带来转机,一些电商平台为线下零售商开通销售渠道,线下零售商可以通过电商的线上平台对商品进行展示和交易,然后通过线下实体店对消费者进行配送,如京东与沃尔玛、亚马逊与印度实体零售商Future Group的合作。O2O模式下线上线下零售商之间竞争与合作关系并存。对于自营模式的电商来说,与线下零售商争夺同一市场,存在着强烈的竞争关系。融合模式下,电商虽能获取线下零售商支付的服务费用,但其自营产品的销售必然会被影响;线下实体虽增加了销售渠道,但要承担平台费用以及线下配送的成本,该模式是否能为平台和零售商带来收益还未可知。此外,随着线上零售的繁荣,消费者越发关注物流配送的服务质量,物流配送服务在线上零售业的地位日益增高。除了在价格上竞争,零售商开始通过提高服务质量来争夺消费者。零售商在为消费者提供服务时可以将订单交付给所在平台进行配送,也可以选择自行配送或使用如顺丰、韵达等的第三方。许多电商平台投入巨资改善物流水平,如京东和亚马逊是电商物流配送服务的领军企业,为其他线上零售商提供物流服务成为电商的收入来源之一。因此,线下零售商加入电商平台后如何选择配送策略,是否应与平台进一步合作,使用平台的物流服务,值得本文关注。首先,本文通过数学建模对实体零售商与电商平台的竞争与合作关系进行刻画,引入消费者异质性、配送服务等因素,结合实体零售商线上线下价格一致性的定价策略,通过逆向归纳法得到平台与零售商的均衡价格及利润,通过对比分析与数值模拟,确定零售商与电商平台合作的空间及条件。得到以下结论:(1)当错配成本较高时,合作后的线下零售商和电商平台的价格均小于合作前;且实体零售的总需求增加,平台自营产品需求减少;(2)合作使电商平台的利润增加,且合作意愿的强烈受产品错配成本的影响;(3)零售商的合作意愿与产品错配成本和服务质量有关,当产品的错配成本适中时,零售商愿意合作且合作意愿随错配成本的增加先增后减。(4)服务质量对平台和零售商的作用相反,平台的服务质量越高,零售商合作意愿越高;零售商的服务质量越高越有利于平台合作,却降低零售商的合作意愿。(5)在零售商线上线下价格不一致的定价策略下,线下零售商的定价更加灵活,与平台合作空间更大。(6)竞合模式下消费者总剩余高于竞争模式。其次,本文基于零售商与电商平台的竞合关系,研究价格与服务竞争下零售商的最优服务策略,对实体零售商加入平台后,是否应进一步与平台服务合作提出建议。得出以下结论:(1)整体来看,当产品的错配成本较低时,零售商与平台服务合作更有利,且随着产品错配成本的增加,零售商与平台合作的空间减小。(2)个体来看,当竞争对手使用平台服务时,当且仅当产品错配成本较小或零售商自身服务水平非常低但产品价值较高时,零售商与平台合作最优;当竞争对手的服务策略为自行配送时,当且仅当竞争对手的服务水平处于两极且产品质量较高时,零售商与平台合作最优。(3)最后,平台并不总是愿意所有的零售商都使用平台的服务。只有当新加入的零售商产品质量较高或者自身服务水平较高时,平台才乐意提供配送服务。

基于区块链智能合约的可信众包机制研究与实现

这是一篇关于区块链,众包,智能合约,任务分配,博弈论,去中心化的论文, 主要内容为众包是一种分布式解决问题的机制,也是一种新兴的商业模式。由于常常涉及依赖以众包平台和第三方机构进行的薪酬交付,现有平台实际运行中面临被恶意机构攻击、恶意接包者和恶意发包者参与系统等诸多问题。总的来说,众包活动中多方利益保护的核心矛盾在于如何在开放的互联网环境下,建立接包者和发包者对于平台的多方信任,提高众包任务完成质量。针对现有技术存在的权益保护问题,区块链和智能合约技术为众包活动的权益保护带来了新的解决方案。本文旨在利用区块链技术和智能合约在确认权利、保存证据、和可追溯性方面的优势,设计一种安全、公平、可靠的基于智能合约的众包活动全过程监控方法和系统DCrowd。本文的贡献如下:一、提出了基于承诺协议的链上数据两阶段公布机制与无偏随机选人算法。作为获取可信众包结果的前提,数据的可信提交和接包者的公平选择具有重要作用。本文首先利用区块链公开透明和不可篡改的技术特点,设计了一种基于承诺协议的链上数据两阶段公布机制TPReview,并将其应用至众包结果数据的提交过程中,有效确保了各接包者之间的信息独立性和可信性,并规避了接包者的“抄袭”现象。其次,基于TPReview,本文设计了一种无偏随机选人算法TPSortition,以供DCrowd从分散的接包者库中选出独立的接包者,以避免可能的不公平和串通。此外,本文还设计了非对称加密、任务切分等手段对众包任务发布过程进行保护,有效确保了众包任务数据的隐私性。二、提出了基于博弈论的激励机制设计。接包者获得收入是其完成众包任务的原始动机,因此本文精心设计了激励机制:为了获得最大利润,接包者必须始终诚实作答。本文从博弈论角度分析众包场景,将众包任务的激励过程转化为接包者的博弈活动,从而将信任问题转化为经济问题。三、设计实现了基于以太坊智能合约的原型系统。本文利用以太坊区块链的智能合约实现了原型系统DCrowd。DCrowd通过多个智能合约的配合,实现了众包用户管理、用户信誉审核、众包任务管理等核心功能。本文通过测试合约中各接口的”汽油费”,检验了DCrowd平台的可行性,并达到了设计预期的性能。

线上线下零售商竞争与合作问题研究

这是一篇关于线上线下融合,竞合关系,价格与服务竞争,博弈论的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,电商行业发展迅速,为中国经济做出巨大贡献。在线零售为消费者提供家庭购物的便利,使消费者通过网络轻松浏览商品信息。实体零售面临巨大的挑战,纷纷采取应对策略,如调整线下价格或开通线上渠道等。O2O线上线下融合模式的出现为线下零售商的发展带来转机,一些电商平台为线下零售商开通销售渠道,线下零售商可以通过电商的线上平台对商品进行展示和交易,然后通过线下实体店对消费者进行配送,如京东与沃尔玛、亚马逊与印度实体零售商Future Group的合作。O2O模式下线上线下零售商之间竞争与合作关系并存。对于自营模式的电商来说,与线下零售商争夺同一市场,存在着强烈的竞争关系。融合模式下,电商虽能获取线下零售商支付的服务费用,但其自营产品的销售必然会被影响;线下实体虽增加了销售渠道,但要承担平台费用以及线下配送的成本,该模式是否能为平台和零售商带来收益还未可知。此外,随着线上零售的繁荣,消费者越发关注物流配送的服务质量,物流配送服务在线上零售业的地位日益增高。除了在价格上竞争,零售商开始通过提高服务质量来争夺消费者。零售商在为消费者提供服务时可以将订单交付给所在平台进行配送,也可以选择自行配送或使用如顺丰、韵达等的第三方。许多电商平台投入巨资改善物流水平,如京东和亚马逊是电商物流配送服务的领军企业,为其他线上零售商提供物流服务成为电商的收入来源之一。因此,线下零售商加入电商平台后如何选择配送策略,是否应与平台进一步合作,使用平台的物流服务,值得本文关注。首先,本文通过数学建模对实体零售商与电商平台的竞争与合作关系进行刻画,引入消费者异质性、配送服务等因素,结合实体零售商线上线下价格一致性的定价策略,通过逆向归纳法得到平台与零售商的均衡价格及利润,通过对比分析与数值模拟,确定零售商与电商平台合作的空间及条件。得到以下结论:(1)当错配成本较高时,合作后的线下零售商和电商平台的价格均小于合作前;且实体零售的总需求增加,平台自营产品需求减少;(2)合作使电商平台的利润增加,且合作意愿的强烈受产品错配成本的影响;(3)零售商的合作意愿与产品错配成本和服务质量有关,当产品的错配成本适中时,零售商愿意合作且合作意愿随错配成本的增加先增后减。(4)服务质量对平台和零售商的作用相反,平台的服务质量越高,零售商合作意愿越高;零售商的服务质量越高越有利于平台合作,却降低零售商的合作意愿。(5)在零售商线上线下价格不一致的定价策略下,线下零售商的定价更加灵活,与平台合作空间更大。(6)竞合模式下消费者总剩余高于竞争模式。其次,本文基于零售商与电商平台的竞合关系,研究价格与服务竞争下零售商的最优服务策略,对实体零售商加入平台后,是否应进一步与平台服务合作提出建议。得出以下结论:(1)整体来看,当产品的错配成本较低时,零售商与平台服务合作更有利,且随着产品错配成本的增加,零售商与平台合作的空间减小。(2)个体来看,当竞争对手使用平台服务时,当且仅当产品错配成本较小或零售商自身服务水平非常低但产品价值较高时,零售商与平台合作最优;当竞争对手的服务策略为自行配送时,当且仅当竞争对手的服务水平处于两极且产品质量较高时,零售商与平台合作最优。(3)最后,平台并不总是愿意所有的零售商都使用平台的服务。只有当新加入的零售商产品质量较高或者自身服务水平较高时,平台才乐意提供配送服务。

基于博弈论视角的直播购物产品质量监管研究

这是一篇关于直播购物,产品质量监管,博弈论,仿真分析的论文, 主要内容为随着互联网技术和电子商务的快速发展,直播购物已经成为人们日常消费的主要途径之一,其在增加就业岗位、促进我国经济发展中也发挥了积极作用。直播购物具备真实性、互动性、娱乐性等特点,其在为消费者带来便捷便利的同时,也在爆发式发展中频现制假售假、以次充好等产品质量问题。尽管政府部门针对产品质量监管颁布了多项治理政策,但由于直播电商市场规模庞大、直播平台审查不足、主播道德水平低下、消费者维权困难等问题的存在,加强直播购物产品质量监管提上议事日程。本文首先对直播购物产品质量相关研究文献进行回顾整理,并通过对当前监管现状的梳理明确各方参与主体责任划分。其次,考虑协同监管直播平台和主播产生合作动机、消费者维权反馈评价对平台产生影响等情形,构建了政府监管部门、直播平台、主播、消费者等主体参与的博弈模型,通过分析各主体演化博弈路径及策略选择影响因素,探究政府监管部门选择何种监管策略可以提高直播电商产品质量水平;直播平台采取何种审查机制使平台更加规范经营;主播策略选择受哪些影响因素约束;消费者如何发挥自身在监管中的作用以提高投诉反馈有效性。最后结合官方报道实际数据,运用Matlab2018b对博弈模型进行仿真分析。研究表明,直播平台审查力度、主播道德素质水平、消费者维权难易程度等因素会对监管策略选择产生不同影响。政府监管部门加大监管力度,对直播平台和主播起约束作用,有助于提高产品质量;直播平台应该严格审查入驻平台主播,提高准入门槛,奖励优质主播,对违规主播要加大惩处力度;主播不断强化自身专业素质水平,提升道德素养,配合平台监管;消费者要积极主动维权反馈,在产品质量监管中发挥作用。本文在丰富直播电商行业相关研究的同时,也为直播购物产品质量监管的增加理论基础,以期对政府制定有关直播购物法律法规提供相应依据,为博弈论应用于直播购物产品质量监管领域研究开辟了新的方向,能对直播产品的质量监管提出可行性的建议,有助于加强多方协同监管等情况,提升监管效率,还有助于进一步提高消费者购物满意度,保障消费者购物权益,强化消费者监督作用。

多渠道供应链中制造商和零售商的电商平台引入策略研究

这是一篇关于多渠道供应链,电商平台,溢出效应,物流服务,定价策略,博弈论的论文, 主要内容为随着电商平台的迅速发展,为了提高市场需求和品牌认知度,许多制造商和零售商开始引入电商平台渠道。尽管电商平台渠道的引入可以覆盖更多的消费者,但是也会对已经存在的渠道产生竞争。本文主要解决三个研究问题:首先,当渠道溢出效应存在时,多渠道零售商是否应该引入电商平台以及如何选择销售模式;其次,在不同的物流服务选择下,制造商如何选择电商平台引入的数量,以及电商平台引入数量与物流服务的联合决策;最后,在差别定价策略和一致定价策略下,制造商和零售商更倾向由谁来引入电商平台,以及定价策略和电商平台引入策略的联合决策。本文构建Stackelberg博弈论模型,使用最优化理论求得各模型下的最优解,并且对模型结果进行比较,进而分析不同情形下制造商和零售商的电商平台引入策略。本文第一章主要介绍研究背景和研究问题,阐述研究目的和研究意义,总结研究内容以及创新点;第二章对国内外相关文献进行梳理和评述,阐述现有的研究空白,以支撑本文的创新之处;第三章考虑一个已经拥有自建线下和线上渠道的零售商,当自有渠道之间存在溢出效应时,分析零售商的最优电商平台引入策略以及销售模式选择;第四章考虑一个拥有传统零售渠道的制造商同时引入两种电商平台销售模式,分析制造商的电商平台引入数量决策以及电商平台引入数量与物流服务选择的最优联合决策;第五章考虑一个制造商通过一个零售商销售产品,并且制造商和零售商都需要决策是否引入电商平台,分别在差别定价策略和一致定价策略下,分析制造商和零售商的电商平台引入策略以及定价策略和电商平台引入策略的最优联合决策;第六章总结全文的主要结论,并提出未来的研究方向。本文的研究结论可以为多渠道供应链中企业的电商平台引入策略提供参考和指导意见。本文的主要结论如下:(1)当平台代理费比例较低时,如果渠道竞争较低,零售商更喜欢模型MA,否则,模型MR更好;当平台代理费比例较高时,零售商始终更喜欢模型MR。(2)当电商平台代销渠道的物流服务选择被给定时,制造商始终更喜欢双平台引入策略。当物流服务和平台引入策略被联合决策时,在大多数情况下,制造商的最优联合决策是模型DL;然而,当平台代理费比例、渠道竞争和平台物流服务水平较高时,制造商的最优联合决策是模型DN。(3)在差别定价策略下,制造商总是更喜欢模型MR,然而零售商更喜欢模型R。在一致定价策略下,对于制造商来说,当渠道竞争较低时,模型MR是最好的;当渠道竞争较大时,如果代理费较低,模型M是最好的,否则,模型R是最好的。在一致定价策略下,对于零售商来说,当渠道竞争和平台代理费比例较低时,模型MR是最好的,随着渠道竞争和平台代理费比例的增加,模型R是最好的。在平台代理费比例合理范围内,(DP,MR)是制造商最好的联合决策;然而,零售商最好的联合决策依赖于渠道竞争和平台代理费比例。

面向6G网络的区块链系统设计与若干关键技术研究

这是一篇关于6G网络,区块链,分片设计,最优化模型,安全,主观逻辑,博弈论的论文, 主要内容为在未来的6G网络中,服务能力限制和用户需求增长之间的矛盾日益突出;同时,网络的建设成本和运营成本增加使得单一网络难以提供很好的服务。因此,网络的共建共享和资源的分布式智能分配是必然的趋势。然而,网络共建共享导致单一主体中心化模式向多元主体去中心化合作模式转变,这样的转变将带来许多传统的集中式安全框架无法解决的安全和信任问题,而引入区块链则可以为6G网络中的共享合作提供一个扩展的信任即服务(Trust as a Service,TAAS)分布式共享解决方案,只需要较低的资源成本即可实现非可信环境下的信任建立,解决中心化环境下的单点失效问题,以实现网络基础设施的可信共建共享和高效调度,帮助未来网络集成开放的互联网架构,实现开放性与分布式控制的结合。但是区块链也不是完美的,它作为一种特殊的分布式技术系统,自然需要面对“不可能三角”的矛盾:可拓展性、安全性和去中心化程度三种性能的增长均会受到其他二者的掣肘。为此,本文试图找到区块链的设计方法,以实现在保证安全性和去中心化程度的条件下,尽可能的提高可拓展性,并进一步根据应用的实际需求,寻求三者之间的动态平衡。本文的主要研究内容如下:(1)设计了一种面向6G网络的高吞吐量区块链系统。本系统将区块链内生地融入6G的基础架构,区块链网络由6G网络中的一些重要节点组成。它将这些节点划分为一条主链和若干条分片链。每个分片并行执行共识并确认交易,使得系统的交易吞吐量随着全网参与共识节点的增加而近似线性增加。同时结合了数字孪生和联邦学习,在保障数据隐私安全可信的基础上实现网络基础设施的安全共享和智能调度,实现区块链与无线通信深度融合,打破“人-机-物-网”之间的信任壁垒,提升无线网络的效率与安全性:在设备层引入数字孪生,根据分片区块链存储的网络负载和设备调度情况等相关数据文件建立和更新数字孪生模型,帮助设备层进行智能预测和分析决策;在核心云层引入联邦学习,根据主链收集的网络服务需求和网络基础设施调度以及闲置情况等数据,训练全局模型,以便于未来的预测和全局的调度。这种设计具有优秀吞吐量性能和效率的可扩展性。(2)提出了一种高吞吐量的联盟链分片优化方法,建立了安全性能分析模型。通过分析区块链网络的共识时间和交易吞吐量,来评估网络的效率,并证明了该优化问题是一个凸优化问题。通过优化区块链网络中的分片数,减少了共识的计算和通信时间,提高了系统的交易吞吐量。同时,建立了面向6G网络的高吞吐量区块链系统的安全性能分析模型,描述了面向6G网络的高吞吐量区块链系统针对拜占庭攻击采取的措施,通过攻击模型和防御模型,分析了系统受到恶意节点攻击时的安全性能。仿真和分析结果表明,该方法的交易吞吐量可以达到非分片方案的30倍以上。结果还表明,当系统中三分之一的节点受到攻击时,系统的共识几乎不受到影响;即使同时被攻击的节点数达到节点总数的一半,发生故障分片的概率仍然小于10-4,系统仍然具有良好的可靠性。(3)在面向6G网络的高吞吐量区块链系统的基础上,设计了一种基于主观逻辑评分和主从博弈的高性能分片联盟链自主演化设计方法。本方法引入了声誉系统、节点评估、主观逻辑、主从博弈等思想为分片区块链赋能,实现满足应用需求的三角平衡:使用区块链为6G网络的跨组织共建共享提供平台,根据实际应用的可拓展性和安全性等需求自动设计分片区块链;将区块链节点视为具有差异性的个体,从可拓展性和安全性方面入手对每个节点进行评分,并使用主观逻辑方法根据节点的历史行为和邻居评价完成对评分的动态调整;根据评分结果,使用主从博弈完成分片联盟链的领导选择和分片划分,实现分片联盟链的高性能自主演化。仿真与分析结果表明,采用本设计方法生成的分片区块链的各分片间的可拓展性评分均匀程度远比Elastico和Omni Ledger高;同时,在“短板”分片的性能比较中,本设计方法生成的分片区块链可拓展性评分可以达到其余两种设计方法的1.28到3.06倍,安全性评分可以达到1.46到3.35倍。

生鲜电商冷链物流模式选择演化研究

这是一篇关于生鲜电商,第三方冷链物流商,物流模式选择,共生演化,博弈论的论文, 主要内容为随着生鲜电商市场竞争的日益加剧、绿色发展理念的不断深化,生鲜电商冷链物流模式选择及其与第三方冷链物流商的绿色共生发展问题逐渐受到人们的重视。冷链物流模式成为一种新型竞争形式,而第三方冷链物流模式作为重要的物流模式之一,生鲜电商与第三方物流商的绿色共生至关重要,两者在合作中积极实施绿色行为是实现绿色共生的必然选择。由于激烈的竞争环境和复杂的共生系统,物流模式选择和绿色共生演化存在诸多影响因素,共同制约供应链参与主体的物流策略选择和绿色共生意愿。本文以生鲜电商供应链为研究对象,综合运用文献计量、博弈建模、多主体仿真分析等方法研究竞争环境下生鲜电商自营还是第三方的冷链物流模式选择、第三方冷链物流模式下电商与第三方冷链物流商绿色共生模式演化规律。针对物流模式选择和共生模式演化研究热点与动态前沿,采用文献计量分析方法,利用Citespace可视化软件对物流模式选择和共生模式演化的相关文献绘制知识图谱,并从电商物流模式选择和物流共生模式演化两方面进行综述,明确研究的重要性和必要性。具体研究内容如下:1.不同冷链物流模式下生鲜电商供应链决策。刻画价格、增值服务水平和保鲜水平等变量,在电商服务水平和物流商保鲜努力存在差异的情况下,构建两生鲜电商竞争、第三方冷链物流商主导的Stackelberg博弈模型,给出不同模式下的最优决策,通过数值算例验证相关因素对销售价格、服务水平和保鲜水平的影响。研究表明:多种因素共同影响销售价格、服务水平和保鲜努力,生鲜电商应结合市场需求情况和自身服务、保鲜能力,选择更优的冷链物流模式。2.生鲜电商冷链物流模式演化与ABM仿真。引入市场份额和冷链物流自建成本两个因素,求解不同物流模式下生鲜电商的均衡利润,以此构建生鲜电商物流模式选择的演化博弈模型,分析演化稳定策略,并利用Netlogo平台构建多主体仿真模型,验证两电商策略选择的有效性,同时揭示系统的动态演化规律及关键参数对演化路径的作用规律。研究表明:在不同情形下,生鲜电商冷链物流模式选择的演化稳定策略不同,市场份额、新鲜度需求弹性、服务需求弹性、服务成本因子、冷链物流自建成本、自营和第三方保鲜成本因子均影响演化稳定策略,且相关因素的作用规律有所不同。3.生鲜电商与TPL绿色共生演化及仿真。在生鲜电商选择第三方冷链物流商时,构建生鲜电商和第三方冷链物流商分别实施绿色行为、传统行为的博弈支付矩阵,在此基础上构建共生演化模型,探究系统的共生模式,通过数值仿真验证理论分析的有效性;揭示非对称互惠共生模式下各参数对绿色行为收益水平的影响,在此基础上提出针对性建议。研究表明:绿色行为和传统行为收益水平的共生演化结果取决于共生系数,系统存在独立共生、偏利共生、非对称互惠共生和对称互惠共生模式。绿色行为和传统行为共生演化是各参数相互作用的结果。不同情况下增量收益、增量成本、政府激励和“搭便车”收益对绿色行为收益水平影响不同。

基于Nginx的高并发服务模型的研究

这是一篇关于高并发,负载均衡,博弈论,微服务Web架构,PTS压测的论文, 主要内容为互联网的飞速发展,不断增长的用户和层出不穷的互联网营销活动,使得服务端的压力越来越大。微服务架构的采用对服务器的性能提出了更高的要求,使服务器集群的构建也越来越复杂,其中负载的均衡技术一直是研究的重点。现有的负载均衡技术重点是解决任务调度均衡的问题,对服务器运行的项目并没有做出太多的关注。从项目角度出发,研究面向服务调度的负载均衡问题具有重要意义。本论文主要通过研究常用的集群负载均衡技术,深入分析了“互联网+”环境下网络营销活动的场景,提出了基于预测阈值的负载均衡算法,设计了高并发服务调度模型架构。同时研究了 Nginx服务器,对其架构原理及应对高并发的策略进行了分析。本文主要研究两类科学问题:①高并发情况下负载均衡检验问题;②复杂情况下集群中服务调度问题。本文的主要研究工作分为以下几个方面:1)“互联网+”环境下高并发场景的研究与分析。从分析互联网活动的流程开始,分析了互联网活动产生高并发的客观成因。针对于服务器集群,分析了影响高并发能力的具体因素,并指出了提高并发能力的应对方法。2)网络营销场景下的高并发服务调度和检验模型。运用了博弈论的理论模型,结合对互联网营销场景的分析,提出了基于博弈理论的高并发服务器集群负载检验模型,并在此基础上进一步研究了高并发服务调度模型架构,为解决高并发情况下的服务调度问题提供了有力的支撑。3)提出了基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。深入研究了现行的服务器负载均衡算法,结合互联网营销场景提出了算法本身的不足及优点,在此基础上提出了基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。动态评估服务器性能,根据评估结果计算服务器权值,并引入反应集群负载平衡程度和状态的阈值,以避免因频繁修改权值造成服务器抖动;使用Holt-Winters对访问量进行预测,并通过结果预测阈值,实现复杂负载环境下的最优负载均衡。4)基于微服务平台的实现与验证。使用微服务架构搭建仿真实验环境,并在实验环境中与多个算法进行对比实验,对算法和模型进行验证,并分析实验结果。进一步在实际生产环境部署模型和算法,并通过阿里PTS模拟真实用户请求,对整套系统进行全链路压测,进一步验证在实际应用中算法的有效性。论文针对互联网营销场景下的高并发做了深入的研究,依据博弈论的理论基础,提出了一种高并发服务调度模型,并对核心算法进行研究,提出基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。能够有效应对高并发的互联网营销场景,提升集群吞吐量,降低平均响应时间,提高请求成功率。论文的成果已被使用在某企业的实际生产环境中,有效的提升了服务质量,降低了企业的服务器成本。