28、拍卖机制设计与应用解析

拍卖机制设计与应用解析

1. 引言

在资源分配中,拍卖是一种重要的机制,它能在自私的参与者之间实现稀缺资源的分配。不同类型的拍卖机制在不同场景下有着各自的特点和应用。接下来,我们将深入探讨拍卖机制的相关内容,包括期望价值计算、不同类型的拍卖及其特点等。

2. 第二高估值的期望价值计算

当已知投标人 i 具有最高估值时,我们需要找到第二高估值的期望价值表达式。对于从均匀分布中抽取的样本,第 k 阶统计量的公式很有用。对于从 [0, vmax] 进行 n 次独立同分布的抽取,第 k 阶统计量为:
[
\frac{n + 1 - k}{n + 1}v_{max}
]

如果投标人 i 的估值 vi 是最高的,那么有 n - 1 个其他估值是从 [0, vi] 的均匀分布中抽取的。因此,第二高估值的期望价值是从 [0, vi] 进行 n - 1 次抽取的一阶统计量。代入上述公式可得:
[
\frac{(n - 1) + 1 - (1)}{(n - 1) + 1}v_i = \frac{n - 1}{n}v_i
]

这证实了相关定理中的均衡策略,也让我们对非均匀估值分布下的第一价格拍卖的均衡策略有了猜测:每个投标人根据自己的估值是最高的假设,对第二高估值的期望进行投标。

同时,关于收入等价定理需要注意,它是一个“如果……那么……”的陈述,而非“当且仅当”的陈述。也就是说,满足定理条件的所有拍卖必然产生相同的期望收入,但产生该期望收入的所有策略并不一定构成均衡。因此,在使用收入等价定理确定一个被认为是均衡的策略组合后,必须证明该策略组合确实是一个均衡。证明方法是假设除一个

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值