4、面向自主交易者的组合交易

面向自主交易者的组合交易

1. 引言

互联网拍卖是电子商务的成功案例之一。现代经济中商品交易量巨大,许多高价值商品无法通过传统零售渠道分配,因此高效的二手零售市场需求旺盛。拍卖是解决定价问题的有效方式,能实现商品的有效分配。

单一商品投标反映的是无相互依赖的效用。当捆绑商品能增加效用(互补效用)或商品可相互替代时,对单一商品投标存在购买不完整或冗余的风险。组合拍卖允许投标者表达更复杂的效用函数,对于单边组合拍卖,可使用维克里 - 格罗夫斯 - 克拉克(VGC)机制进行获胜者确定和支付分配。虽然VGC机制存在计算复杂性问题,但有近似算法,且VGC能实现高效、预算平衡、个体理性甚至激励兼容的商品和支付分配。然而,如果可以使用假名投标,揭示真实效用就会失去吸引力。

单边组合拍卖是将商品从一个卖家分配给多个投标者,而互联网拍卖需要模拟一个有多个卖家和多个买家的市场,即组合交易或双边拍卖。VGC机制应用于组合交易时,除预算平衡外,其他属性都能保留。但不幸的是,关于组合交易协议有一个负面结果,即不存在既高效、预算平衡又个体理性的双边拍卖协议。

互联网拍卖有一些双边拍卖中很少考虑的特点,如买卖双方持续提交投标、卖家指定拍卖清算时间、几乎无法防止假名投标、卖家可能将定价完全交给买家、获胜者确定和支付分配应使所有个体交易者受益。接下来将介绍在此背景下清算、获胜者确定和定价双边拍卖的协议和算法。

2. 获胜者确定和定价

2.1 模型

市场交易n种商品,市场状态由任意数量的投标组成,投标是元组$b = (k_{b1},…, k_{bn}, p_b)$,其中$k_{bi} \in {-1, 0, 1}$,$p_b \

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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