20、公平的循环多单元拍卖机制与多智能体强化学习在入侵检测中的应用

公平的循环多单元拍卖机制与多智能体强化学习在入侵检测中的应用

循环多单元拍卖机制

在资源分配领域，拍卖是一种流行的方法，尤其是在多智能体系统中。当资源具有可再生或易逝性时，循环拍卖就显得尤为必要。然而，循环拍卖存在一些问题，如资源浪费、投标者退出以及谈判能力的不对称平衡。为了解决这些问题，提出了三种新的循环拍卖机制。

1. 优先级拍卖（PA）
   • 拍卖师处理优先级，新值 $v′_i$ 用于清算算法寻找最优解，但中标者支付原始价格 $v_i$。
   • 函数 $f$ 可多种设计，当前使用 $v′_i = f(v_i, w_i) = v_i * w_i$，该机制无资源浪费，减少投标者退出问题。
2. 可定制保留价格拍卖（CRPA）
   • 为每个投标者设定保留价格，即拍卖师愿意出售商品或服务的最低价格。
   • 初始时所有投标者保留价格相同，后续根据投标情况调整：

minimum = reservationPricei * γ
difference = abs(bidi - reservationPricei)
if bidi >= reservationPricei then
    reservationPricei = reservationPricei + max(difference, minimum)
else
    reservatio