考虑广告商信誉的搜索引擎排位拍卖的机制设计

排位拍卖是通用搜索引擎营运商的主要赢利手段. 由于不良广告乘虚而入,排位拍卖过度趋利的拍卖机制受到了公众的广泛质疑.为规范搜索引擎营运行为,提出一种考虑广告商信誉的新的排位拍卖的机制.基于经典的VCG拍卖的机制提出了胜标的确定方法,推导并证明了各个广告排位的价格计算公式.通过与原有的不考虑广告商信誉的排位拍卖的收益对比说明,虽然在相同竞价水平上,考虑广告商信誉会给搜索引擎营运商带来少量的经济损失,但从长远看,搜索引擎的信誉提高带来访问量的增加,势必会给搜索引擎营运商带来更高的利润.     

网上集中采购的捆绑一组合拍卖机制设计

政府与大型企业集团的集中采购通常采用网上逆向组合拍卖的方式进行.在分析计算组合拍卖可行解数量与竞价人数关系的基础上,指出当符合资质要求的竞价人数量不足时,难以形成有效的价格竞争.提出了一种捆绑与组合结合的两轮逆向拍卖机制.首先根据第一轮组合拍卖的报价结果,计算不同捆绑方案的价格互补性指标和组合一致性指标.其次按极大化上述两个指标的多目标模型确定最优的捆绑方案.然后将捆绑后的标的物进行第二轮拍卖.数值计算的结果显示,上述方法能够激化竞价者在投标中的竞争,从而使拍卖人获得更好的经济效益.     

采购组合拍卖改进机制研究

针对多因素逆向组合拍卖,设计了QA-VCG机制,该机制既满足机制设计要求的基本性质,同时考虑了逆向组合拍卖中质量因素分配的新特征.在上述工作的基础上,以提高采购商收益为目的,设计了改进QA-VCG机制,改进QA-VCG机制既满足分配效率、激励相容和个体理性,同时显著提高了采购商收益量.在条件期望意义下,进一步证明了改进QA-VCG机制对于提高采购商期望收益的最优性.     

整车物流网络规划问题的混合粒子群算法研究

综合考虑整车物流系统中的运输规模经济效应、库存控制策略、设施、服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.给出了一种流预测算法和粒子群算法相结合的求解方法,用粒子群算法搜索物流网络可行结构,用流预测算法确定其最优运输路径,二者相互协调实现最优解的搜索.在粒子群搜索过程还加入了交叉变异操作来增加种群的多样性,以避免早熟收敛.实例仿真表明混合粒子群算法的运行效率有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优.     

网上双边拍卖机制设计及其实现

针对有多个买方和卖方参与的在线拍卖,设计了一个双边拍卖机制,此机制除了符合网络的特点外,还有如下优点:允许参与人对多单位商品进行报价;在时段末在线拍卖市场出清;所有参与人都按其对商品的真实估价进行报价;卖方不会发生网上共谋.最后给出了此拍卖机制实现的具体数据结构和系统框架.     

基于拍卖-谈判的多因素多物品采购机制设计

设计了一种先"拍卖"再"谈判"的两阶段机制,以实现更有效率且更符合实际的多物品采购运作.该机制的设计充分考虑到,采购组合拍卖中同时存在的价格竞争和质量竞争,以及供应商与采购商的私有信息披露问题.证明了机制中拍卖阶段的激励相容和个体理性;给出了机制中谈判阶段需要满足的三个条件,并分别为企业采购和政府采购设计了满足上述条件的垄断谈判和纳什谈判机制.分析发现,此两阶段机制在拍卖阶段实现了激励相容和个体理性的预分配方案,在满足谈判各方个体理性的前提下,在谈判阶段实现了分配效率的改进.     

一类异质物品拍卖机制收益等价性及应用

讨论Winner-pay和All-pay两种不同支付方式下一类异质物品的一级价格拍卖机制的收益特性,以指导拍卖者选择拍卖机制.这类异质物品拍卖广泛应用于网上广告位拍卖和比赛奖金分配中,其特点是各拍卖物品价值具有相关性,投标者只投1个标价,机制根据标价的大小顺序进行物品分配.采用静态贝叶斯博弈分析方法,通过计算两种拍卖方式下拍卖方期望收益,得出两种拍卖机制下拍卖方收益相等的结论;同时,证明了投标者在Winner-pay下的期望支付比All-pay高.从本文拍卖收益计算的特例,还可计算得到k件同质物品拍卖收益等于k 1级密封拍卖的收益.     

基于不同减排技术的排污权交易二级市场拍卖机制设计

引入企业污染排放、污染削减、生产投入等行为,考虑多单位排污权需求,并将减排技术细分为清洁工艺和末端治理技术两类,构建排污权二级交易市场多物品拍卖模型,研究排污企业采用末端和清洁工艺两类减排技术时的最优多物品拍卖机制选择及其差异,并进一步比较了最优多物品拍卖机制和现有单物品拍卖机制的效率差异。研究结果表明：当排污企业采用末端减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益小于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为歧视价格拍卖;当排污企业采用清洁工艺减排技术,统一价格拍卖下的卖方收益大于歧视价格拍卖下的卖方收益,最优拍卖机制为统一价格拍卖。无论采用哪种减排技术,排污权交易中使用多物品拍卖机制的效率总是高于现有的单物品拍卖机制。     

互补性物品的最优拍卖机制

研究了互补性物品的最优拍卖机制.基于Myerson的单物品拍卖设计思想,建立了对互补性拍卖品的机制设计模型,求解出了两类物品情形下的最优拍卖机制,并通过算例说明了此机制在实际中的运用.进一步地,将此最优机制与几种常见的拍卖机制进行比较,结果表明,对于互补性物品的拍卖,卖主采用此机制获得的期望收益最高,并且对物品的配置最有效.     

面向政府采购的多属性电子拍卖机制设计

政府采购电子化提高效率节约费用是大势所趋。公开招投标是政府采购的主要方式。针对网上招投标应用局限,基于有限理性假设,结合我国国情,应用委托代理理论和进化博弈理论建立模型分析电子采购问题,提出面向政府采购的监督反馈式多属性电子拍卖机制,并对机制的有效性和合理性予以实例说明。     

基于风险投资退出的统一价格拍卖最优机制设计

产权交易市场中的不对称信息极易导致风险投资退出过程中的企业价值被低估. 而拍卖作为一种信息不对称背景下的价格揭示机制, 能够有效地解决价值失真问题. 本文结合运用机制设计理论和拍卖理论与方法, 设计了一套具有激励相容性和参与约束性的风险投资退出股权拍卖机制, 并得到了最优股权拍卖机制, 能够促进资源的合理配置, 并提高市场交易效率, 为政府以及相关部门提供决策参考.     

基于社会福利最大化的电力市场双边竞价机制设计

电力市场的双边竞价机制应该能够抑制市场力, 增加市场的社会福利.以社会福利最大化为目标, 运用Vickery-Clark-Groves原理,设计一种新的电力市场双边竞价机制. 该机制在支付平衡的基础上,以各参与者对市场的福利贡献来进行市场的收益分配和结算.从理论上分析该机制的经济特征, 并以西班牙电力市场的实际数据为基础,将新机制与现有的MCP机制进行实证比较分析,结果均表明新机制能够抑制拥有市场力的发电公司操纵市场报高价的行为,增加市场的成交电量, 进而提高市场的社会福利.     

基于网格的协同仿真设计

介绍了网格和高层体系结构(high level architecture,HLA)的相关概念,探讨了基于网格的HLA协同仿真特点。提出了基于网格的协同仿真设计的体系结构,并将该结构分为三个层次,可有效管理和组合各仿真子系统及共享资源,较大地提高了仿真系统的开发效率。最后初步规划了协同仿真的过程并设计了编程模型,可使仿真平台具有良好的兼容性和扩展性。     

复杂制造协同物流网络资源规划的不确定性控制优化

复杂制造协同物流网络作为动态开放系统,其资源规划决策易受网络中随机不确定性因素影响而出现刚性敏感和稳定失效现象,此问题属于参数状态和概率分布均未知的完全不确定型问题.针对这种问题, 提出了带鲁棒控制约束的期望值模型, 并借助蒙特卡罗方法对资源规划决策中相关参数进行了不确定性仿真. 算例结果表明,与不添加鲁棒约束的优化模型相比, 该模型方法能有效控制不确定性因素的负影响, 增加资源规划决策的稳定性和连续性,为解决完全不确定型问题提供了新视角.     

多疫区多周期应急物资协同优化调度

针对突发公共卫生事件应急管理体系中应急物资需求的不确定性和连续性以及应急救援是一个同时在多疫区间展开的多周期救援过程这一实际, 提出了多疫区多周期应急物资协同优化调度方案.首先在分析传染病扩散规律的基础上, 结合传染病潜伏期的不确定性所引起的应急救援的时滞性, 采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送模式, 构建了一类应急物流网络优化多目标随机规划模型; 其次采用遗传算法给出了该优化模型的求解算法; 最后通过仿真算例验证了模型及算法的有效性和可行性.     

基于Swarm的股权拍卖机制设计与仿真研究

基于多主体的建模仿真方法,运用particle swarm optimization（PSO）群体智能算法模拟信息交互条件下外部投资者估价变化的学习机制和演化规律,在机制设计的基础上,建立了实现风险投资退出的股权拍卖模型.在Swarm平台上对股权拍卖模型的仿真分析表明,所设计的股权拍卖机制能够显著地提高风险投资家的收益,并能帮助风险投资家预测外部投资者的估价和拍卖参与度的变化.对股权拍卖模型的参数仿真发现,风险投资家可以通过引入更多的外部投资者参与股权拍卖来进一步提高自己的收益;即便外部投资者过度强化单一学习能力,最终也可以得到相对理想的股权拍卖结果.本文的研究可以为风险投资家的策略选择提供参考依据.     

可分离物品多属性采购拍卖的最优机制

研究了多属性前提下可分离物品的采购问题,设计了一个最优多属性采购拍卖机制.首先给出了可分离物品多属性采购拍卖的相关假设,定义了采购商和供应商的效用函数;其次,给出了一组可行多属性采购拍卖机制的充分条件,并以这些充分条件为前提、以采购商的期望效用最大化为目标,建立了可分离物品最优多属性采购拍卖的供应商选择模型,通过求解此模型得出最优的供应商和相应的供应量;再次,讨论了最优机制的基本性质;最后给出了一个航空煤油采购的多属性拍卖应用实例说明了如何实现本文设计的可分离物品最优多属性采购拍卖机制.     

任意初始状态下非正则系统的迭代学习控制设计

迭代学习控制已广泛应用于各种机器人控制系统,但目前的方法大多数都假设系统具有零初始误差。在实际工程应用中,迭代学习的初始状态往往会发生漂移,现有的学习算法不能正确地使用。针对具有非零初始误差的非正则线性离散系统,研究了其迭代学习算法,提出了两种新型的初始状态的学习方法,利用2 D系统理论,对迭代学习进行了2 D分析,以保证所提出算法的稳定性。由于不需要假设系统初始误差为零,该算法更符合工程实际,仿真验证了算法的有效性。     

基于并行机加工能力配置的多轮拍卖机制研究

在私有信息不公开的分散决策下,针对需要承诺交货期限的稀缺并行机加工能力配置问题,以改善分散系统无秩序代价为目标,设计了一种基于时间维度配置稀缺资源的多轮拍卖机制.具体地,该机制根据资源稀缺性受机器加工能力和订单交货期限双重影响的特点,设计线性歧视资源定价方式,既保证定价的公平性,合理性和有效性,又引导任务主体披露真实订单信息,实现分散系统下稀缺资源配置的高效率;该机制中的定标问题是具有NP难属性的组合优化问题,本文设计基于拉格朗日松弛技术的启发式算法,以提高该问题的计算效率和实际应用性.数值实验结果显示,该拍卖机制能显著改善分散决策下并行机加工能力配置的无秩序代价,拍卖机制下的系统总收益平均达全局系统总收益的93.9%.