用遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·然后通过引入智能算法的思想,在遗传算法中采用单亲遗传算子和嵌入优先适合启发式规则,设计了求解该模型的优先适合启发式单亲遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法实现简单,计算效果良好,且不需要复杂的交叉和变异等操作·     

CARA:一种采用组合拍卖的智能电视终端多资源分配机制

针对智能电视操作系统中在线分配资源时第三方应用程序虚报效用获取资源的问题,提出一种采用组合拍卖策略的多资源分配机制(CARA)及其竞胜标求解算法。首先,将系统资源表征为离散资源配置选项,以资源组为单位投标,用暗标第二价格组合拍卖策略进行拍卖;然后,将组合拍卖竞胜标问题转化为多维多选择背包问题,提出一种竞胜标求解算法,在投标集中用贪心法搜索最优投标,并利用共享型资源增加时边际效用递减的特征缩小搜索空间,降低算法复杂度。仿真实验表明,CARA的竞胜标问题求解算法在求得相同解的前提下,比M-HEU算法的时间复杂度低约40%,更适于在线多资源分配。     

基于遗传算法的组合拍卖竞胜标的优化设计

组合拍卖在电子商务中是一个十分重要的应用领域，它不仅能够提高拍卖的效率，而且还能降低竞标人的风险，因而这种拍卖方式具有广阔的应用前景。不过，在组合拍卖的机理设计中，组合拍卖竞胜标的确定问题却是一个NP难题。本文在研究该问题模型的特性基础上，通过引入“智能算法”的思想，在遗传算法中采用嵌入优先适合启发式规则和设计合理的惩罚函数设计出了求解该问题的优先适合启发式遗传算法。     

求解组合拍卖问题最大值的贪婪算法

为有效解决组合拍卖问题,从基约束条件下,下模函数最大值问题的基本结论出发,逐步过渡到求解组合拍卖问题的贪婪算法,给出一种新的近似算法,分析了该算法的性能保证.该算法是一种改进的贪婪算法,即将部分穷举法与贪婪算法结合,从而使其具有更好的性能保证,并从理论上证明了该算法的可靠性和有效性.     

网格资源协同分配模型的研究

针对网格资源协同分配问题,提出了基于市场机制的具有分布式特性的网格资源协同分配模型(MGRM).采用了多单位组合拍卖模型(MUCA)对网格中的资源协同分配进行建模,并使用分支界限法求解多单位组合拍卖问题,从而得到网格资源协同分配问题的最优解.针对网格任务和资源特性,对现有的分支界限法解MUCA进行改进,根据搜索路径上当前可用资源估算MUCA问题的投标上限.试验仿真表明,改进后的算法效率大大提高,证实MGRM模型适合于具有大量任务和资源共享的广域网格环境.     

求解组合拍卖问题的一种贪婪算法

为有效解决组合拍卖问题,从下模集函数最大值问题的基本结论出发,将部分穷举法与贪婪算法相结合,给出了一种求解组合拍卖问题的新算法一改进的贪婪算法,并从理论上证明了所给算法具有更好的性能保证.     

组合拍卖在土地出让中的应用

针对现有土地出让方式无法满足开发商需求不同土地组合的问题,基于机制设计理论以及组合拍卖思路与方法,建立了关联价值下的最优土地组合拍卖机制设计模型,通过求解该模型得到了具体的最优拍卖机制。该机制不仅允许开发商对不同土地的组合投标,还能激励开发商披露其对土地组合的真实估值信号,并在此基础上实现政府期望收益最大化,从而促进土地的合理配置。算例分析表明,所提出的最优组合拍卖机制具有计算简单、可操作性强等优点。     

多物品双向拍卖机制设计

研究由多个买方和多个卖方组成的多物品双向拍卖机制,在机制设计中建立两个规则,该规则建立了一个简洁实用的模型以确定市场清算价,并在交易多个物品的多个买方和多个卖方中进行匹配·对规则进行证明和举例说明,证明规则正确有效·该机制算法简单,利于复杂的双向多物品拍卖的理论研究以及实践应用,并且扩展后还可运用于经典的4种拍卖模式·     

基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究

网络切片可以针对不同应用场景的网络速率、时延、可靠性等需求,根据业务对网络功能、安全性等需求构建虚拟的逻辑网络,该技术是5G的关键技术之一。针对网络切片多样化的QoS需求,提出了一种以最大化收益为目标的虚拟资源分配优化算法。该算法针对各个切片业务需求的差异性以及当前用户状态定义切片优先级,并以价格代替信誉因子,确定网络切片需求资源的拍卖报价,并根据可回收的资源量动态地更新和确定价格基准,再将资源优化分配问题转换成为拍卖问题,结合价格更新算法以及资源分配算法并进行求解,为各个业务切片分配资源。仿真结果表明,所提出的资源分配算法可以在满足切片多样化的QoS需求的同时有效提升用户业务体验满意度。     

蚂蚁算法在概念设计方案求解中的应用

通过分析概念设计方案求解问题与旅行商问题的相似性，将方案求解问题转化为组合优化的最优路径问题，建立了基于动态规划的解空间模型和基于最长路径的优化模型，利用蚁群系统内在的正反馈寻优机制，将求解旅行商问题的基本蚂蚁算法应用于方案求解的组合优化过程，结合遗传算法的交叉变异操作，提出一种基于改进蚂蚁算法的求解方法，从而快速有效地获得了最优方案解，最后，以压力机的概念设计为例验证了该方法，研究表明，该方法是合理可行的，它可以使方案求解的人工寻优过程实现算法化，并具有较好的可操作性，从而为解决方案优化的组合爆炸问题提供了一种新的思路。     

一种无线单频谱安全拍卖算法

由于电子拍卖自身的高效性和公正性,因此基于无线频谱分配的拍卖机制应运而生,且满足了人们日益增长的无线通信服务需求。而安全的频谱拍卖算法是保证无线频谱拍卖机制安全运行的重要保障。通过分析无线频谱分配的算法特点和其所确保的安全需求,提出了一种无线单频谱安全拍卖算法。该算法结合无线频谱分配的拍卖特点与密码学机制来确保拍卖过程中信息的安全,并正确选出拍卖赢家,以及计算出赢家所需要支付的频谱拍卖价格。分析证明了算法具有较高的安全性。     

多物品的最优拍卖机制

在一般模型下,研究了使卖方期望效用最大化的最优拍卖机制设计问题．考虑了（一个）卖方有多个相同不可分物品的拍卖、投标者的估价相关性以及私有信息的非对称性,给出了多物品最优拍卖的性质,证明了最优拍卖是确定性的,推广了单物品、单需求的拍卖模型．最后给出了最优拍卖的示例,说明了最优拍卖的复杂性．本文的显著特点（不同于其他文献）,就是用新的方法—通过每个投标者得到物品个数的概率来刻划多物品拍卖的机制,从而使分析大为简化．     

多物品二次报价拍卖机制研究

在一次报价拍卖模型的基础上建立了多物品二次报价拍卖动态模型,用逆向递归法证明得出二次报价拍卖下竞拍者的最优报价策略和拍卖商的平均期望收益;并且将二次报价拍卖应用于上海私车额度拍卖,测算了牌照发放数量、竞拍者数量和风险偏好对于中标价和政府平均期望收益的影响.     

“托”出价下几种拍卖方式比较研究

针对现有网上不同拍卖方式下"托"投标理论研究的不足,运用决策分析和博弈论的基本理论和方法分别研究了英国式拍卖、首价密封拍卖和次价密封拍卖方式下投标者的最优投标策略,并在此基础上对"托"投标下3种拍卖方式中投标者的期望收益和卖者的期望收益损失与投标者估价分布、"托"投标的概率以及投标人数之间的关系进行了比较分析,得出一些建设性的结论并解释一些现象.     

云环境下基于双向拍卖的资源定价模型

针对云资源的特点,提出了一种双向拍卖模型,该模型利用供应商的资源使用情况来影响供应商的报价,并对买方的报价进行排序,测定获胜者;考虑了按照价格排序测定获胜者后剩余资源的问题,提出了避免剩余资源浪费的解决办法;最后,当获胜者全部测定完毕后,给出了收费函数,利用分段的方式解决了部分客户价格过高的问题,激励客户提高出价,增加供应商的收益。     

考虑风险态度的多属性逆向拍卖模型及机制设计

针对多属性逆向拍卖中买家得分函数和属性权重难以确定的问题,考虑到买家风险态度的影响,提出一个兼顾模糊投入产出效率和供应商能力的赢者决定模型,并设计一个两阶段的拍卖机制.买家在拍卖第一阶段提取有效投标信息并剔除差的卖家,在第二阶段优化各属性投标值并确定赢者.数例分析结果验证了模型的有效性.在不揭露买家信息的情况下,两阶段拍卖机制保证了买家的利益;随着买家风险爱好程度的增加,卖家综合效率得分也随之增高,不同的风险态度会导致拍卖双方策略和拍卖结果的改变.     

关键词拍卖中的投标价格决策

在关键词拍卖中,由于广告商对关键词的估价不能保证是最优的,导致其在竞拍过程蒙受相当的损失.针对这一问题,建立了关键词广告位置的胜标概率模型.在广义第二价格拍卖机制下,在投标者和拍卖者之间的博弈中,基于一个广告商的角度,构建了关键词最优投标价格决策模型.模型检验及仿真结果表明,关键词投标价格决策模型可以使广告商在关键词拍卖中选择最优投标价格并获得最大期望收益.     

政府采购组合拍卖机制

多物品采购活动常常可以通过组合拍卖的方式进行，称为采购组合拍卖．在政府的公共品采购组合拍卖中，拍卖的社会福利应该是拍卖机制研究的中心问题．相应的机制必须既考虑作为投标者的供应商的利益，又考虑作为拍卖者的采购商的利益．既要考虑类似于正向组合拍卖的支付方式和分配方式的设计，又要考虑采购活动独特的质量标准选择，使得整个经济系统的利润最大化．为此，选取了使得系统利润最大化的分配目标设计相应的采购组合拍卖机制，并通过对供应商的激励相容和个体理性特征的证明，说明了该机制能够保证供应商投标的真实性和积极性；通过预算平衡性质的证明，显示了该机制不需要外部的资源补贴。