检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
出 处:《哈尔滨工业大学学报》2010年第2期272-276,共5页Journal of Harbin Institute of Technology
基 金:国家自然科学基金资助项目(60904080);国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA040804;2008AA04Z101)
摘 要:为了克服多属性反向拍卖中偏好信息提取困难、提取成本高的影响,提出一种迭代多属性拍卖机制,支持买卖双方增量式的按需偏好确定和揭示,引入协同演化计算方法作为卖方的学习工具和投标策略工具.在买方采取坦诚策略的前提下,协同演化计算方法为卖方提供的策略是其事后的近似纳什均衡策略,且拍卖机制以近似有效率的交易结束.实例分析和实验结果验证了该机制的有效性.Aimed at the problem that preference elicitation is time-consuming and costly in multi-attribute auctions, a novel iterative multi-attribute auction mechanism for reverse auction settings with one buyer and many sellers is proposed. The auctions support incremental preference elicitation and revelation for the buyer and the sellers. Co-evolutionary computation method is incorporated into the mechanism to support economic learning and strategies for the sellers. The strategy provided by it is in ex-post Nash equilibrium for sellers, assumed that the buyer takes a truthful strategy. Experimental results show that the co-evolutionary computation based iterative multi-attribute auction is a practical and nearly efficient mechanism.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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