随着云计算的飞速发展及其许多方面的优势（如，花费的有效性、灵活性，以及可扩展性等等），越来越多的用户将他们的应用从本地移动到云计算中心。而为了满足众多用户各式各样的需求，云计算中心系统规模也越来越大，系统的能耗急剧增长。那么，如何以有限的计算资源来满足众多用户的效益就成为了一个重要研究问题。实际上，云用户的效益与云提供商的效益也栖息相关。具体而言，如果众多用户所获得效益较低，对云服务提供商不满意，那么用户可能放弃使用云服务而就在本地完成，从而使得云提供商的用户数目减少而使效益减少。反之，如果众多云用户对自身的效益很满足，那么众多用户将会更乐意的去使用云计算服务，也会吸引市场上更多潜在的用户来使用云服务，从而增加效益。本文从众多用户效益优化的角度出发以期增加云提供商的效益。研究工作主要从用户任务请求提交策略、资源使用的竞价策略，以及保证用户服务质量的调度策略三个方面来研究云用户的效益优化问题。针对不同情况下任务的不同特点及优化的不同性能目标，结合非合作性博弈和合作性博弈，提出了相应的优化策略框架以及相应的求解算法，实现了同时对多个云用户的效益优化。　　本文首先针对云服务预订环境下众多用户请求策略进行优化。在文中，我们从博弈论的角度来考虑这个问题，并将该问题转换成了一个多用户之间的非合作博弈问题。对每一个用户，我们为其设计了一个将净收益和时间效益联系起来的效益函数，并试着最大化该效益函数的值。我们通过使用变分不等(variationalinequality，VI)理论来解决形成的博弈问题，并证明了该博弈问题存在纳什均衡解。然后，我们提出了一个迭代渐近算法(iterative proximal algorithm，I(P)A)来计算一个纳什均衡解。我们也分析了IPA算法的收敛性，并发现该算法在满足几个条件的基础下收敛于纳什均衡解。最后，我们做了一些实验来验证我们的理论分析。试验结果表明我们所提的IPA算法能够很快的收敛于一个相对稳定的状态，并能通过为所有用户计算合适的任务请求策略而从一定程度上提高用户的效益。　　其次，针对简单恶化任务的调度问题，我们提出了一个近似算法。我们主要集中考虑简单线性恶化任务在多台同构并行处理器上的任务调度。在调度中，任务通常由独立和自私的代理机构控制，每一个代理试着选择一个处理器来处理使得它自身的效益达到最小而不顾其他代理的效益。我们将其看成一个多参与人间的非合作性博弈问题。在这个博弈中，每一个任务就是一个参与人，每一个参与人的策略就是所有的处理器，每一个参与人的效益是其选择的处理器总完成时间的倒数。在本文中，我们设计了一个近似算法A，并证明该算法在线性迭代次数内收敛于一个纯策略。我们也推到了算法A的上界并证明了该上界是紧的。最后，我们也分析了所提出算法的时间复杂度。　　然后，我们也从博弈论的角度考虑了用户竞价使用云计算资源的问题，并将这个问题形成了一个多用户之间的非合作性博弈。在这个非合作性博弈问题中，每一个用户知道其它用户的不完全信息。对每一个用户，我们为其设计了一个将净收益和时间效益联系起来的效益函数，并试着最大化该效益函数的值。我们设计了一个可以评估众多用户获得的效益并决定是否使用云服务的机制。更重要的是，我们提出了一个框架来为每一个用户计算合适的竞价策略。在一开始，通过放松条件，即，假定每一个用户分配到的服务器数目可以是小数的情况下，我们对所形成的非合作性博弈问题证明了纳什均衡解的存在性。然后，我们提出了一个有序迭代算法(sequenced iterative algorithm，SIA)来计算一个纳什均衡解。我们也分析了这个算法的收敛性并发现该算法在满足几个条件的基础上可以收敛到纳什均衡解。最后，我们修正了SIA算法所获得的解并提出了一个近似均衡竞价算法(near-equilibrium price bidding algorithm，NPBA)来描述所提框架的整个流程。实验结果表明，所获得近似纳什均衡解与理论上的纳什均衡解非常接近。　　最后，我们也从博弈论的角度考虑满足所有用户服务质量请求的调度问题，并将这个问题形成了一个多用户之间的合作性博弈。在这个合作性博弈问题中，每一个用户提交任务，并提出服务质量请求。云提供商试着找到一个调度方案，也即，分配用户请求到多个服务器，使得所有用户的服务质量请求都能够得到满足。我们对所形成的博弈问题证明了纳什议价解的存在性。然后，分析了怎样计算一个纳什议价解。对所有分配子流都是大于零的情况，我们提出了一个计算算法(computational algorithm，CA)，该算法非常高效。对更通用的情况，我们依据对偶理论(duality theory)提出了一个迭代算法(iterative algorithm，IA)。我们也分析了IA算法的收敛性。最后，我们做了一些实验。实验结果表明，所提出的IA算法可以找到一个合适的保证所有用户服务质量请求的调度方案，并能够很快的收敛到一个相对稳定的状态。