拍卖机制概述

1.竞价规则

1.1英式拍卖

        拍卖最流行的竞价结构形式是英国式拍卖。拍卖人以一个保留价格起拍,这个是商品的出售者所愿意卖出商品的最低价格。接下来,投标人要相继给出一个较高的价格。每一个出价都要按照某个最小的竞价增量高出前一个出价。当没有投标人愿意再提高出价时,出价最高的人就获得了这件商品。比如:某件商品起拍价100万,每次加价不少于1万,依次直到最高出价者获得该拍品。

1.2荷式拍卖

        起源于荷兰人销售干酪和鲜花。这种情况下,起拍人现已一个较高的价格起拍,然后逐步降低价格,直到某个投标人愿意接受这个价格为止。荷式拍卖的进程非常迅速,这是它的一个主要优点。

1.3密封拍卖

        这种拍卖形式中,每个投标人都将出价记录在一张纸上,并装入信封。最后收集所有信封,出价最高者将获得商品,但如果出价最高者的价格依然低于保留价格,那么拍卖商品将不会成交。这种拍卖通常用于建筑工程的招标。

1.4维克里拍卖

        这种拍卖是密封拍卖的一个变体,当出价最高者出现之后,他只需要按照第二高的报价支付即可。

1.5自动升价拍卖

        出价最高者获得商品,但第二高者也得支付报价。应用场景例如,慈善拍卖,所有人提交报价,但最高者获得奖励。就比如一场慈善捐助会中,留名的往往是出价最高的。

2.位置拍卖

在线广告拍卖模型两个人的情况,出价最高的人获得点击数x,并支付出价b_1,出价次高者获得位置2并支付保留价格r,假定投标人估价和出价分别为v和b,期望收益为:

P\{b>b_1\}(v-b_1)x_1+P\{b<b_1\}(v-r)x_2

可整理得:

(v-r)x_2+P\{b>b_1\}[(v-b_1)x_1-(v-r)x_2]

当方括号内为正时,投标人盈利,投标人依照b_1x_1=v(x_2-x_1)+rx_2选择出价是占优策略。

3.拍卖中存在的问题

3.1串谋

        英式拍卖中,所有的买者联合起来时,将会使得拍品以最低出价成交。

3.2乱出价

        在拍卖当中安排人去喊价,提高成交价格,称为乱出价,属于市场乱象。

4.胜者的诅咒

        拍卖中,竞标人越多,可能有更大的误差导致错误估计拍品价格。在拍卖中胜出,但是支付的价格超过拍品的实际价值时,称为胜者的诅咒。

5.延迟接受算法

这个算法在高考中得到了运用,在高考成绩总分加上照顾政策分值后生成排序成绩(成绩相同的考生,依次按语文、数学、外语听力成绩排序),按排序成绩分科类从高分到低分排定位次,然后按位次优先的原则,根据考生平行志愿的自然顺序从前到后进行检索,一经检索到计划未满额的学校,即向该校投档。

这种算法下,每个高校录取到的学生为志愿为该学校的学生中,分数最高的一批,依次类推。

### 拍卖算法详解 #### 定义与原理 拍卖算法是一种用于解决优化问题的方法,在分布式计算环境中特别有用。此算法通过模拟传统拍卖过程,其中物品被出售给出价最高的竞买者,来实现资源的最佳分配。在计算机科学领域,特别是对于任务调度和网络流量管理等问题,这种算法提供了有效的解决方案[^2]。 #### 工作机制 在一个典型的拍卖场景中,存在两类参与者:拍卖方(即拥有待分配资源的一方)以及多个潜在的竞争投标者。每个投标者根据自己对资源的需求提交报价;而拍卖方则依据这些报价以及其他因素如性能参数做出决策。具体来说: - **初始化阶段**:设定初始价格并向所有可能的投标人广播可用资源信息。 - **竞价循环**:各投标人在给定时间内提出自己的最优报价直至达到预设条件为止。在此期间,如果某个投标人的新报价超过了当前最高记录,则更新相应条目的获胜者身份及其支付金额。 - **结束判定**:一旦满足终止准则——比如经过固定轮次或者没有更高出价出现时,宣布最终胜出名单并执行交易确认程序。 #### 应用实例 ##### 边缘智能节点任务分配 针对分布式的边缘计算环境下的任务分发挑战,研究者们设计了一套基于上述理论框架的新颖方案。这里不仅考量了成本效益比,同时也引入了额外维度衡量参与者的硬件配置水平等因素,从而确保整体系统的高效运作和服务质量。 ```python def auction_algorithm(tasks, nodes): """ 实现简单的拍卖算法逻辑 参数: tasks (list): 待分配的任务列表 nodes (dict): 可选节点集合 {node_id: {'capacity': int, 'bid': float}} 返回: dict: 分配结果 {task_index: node_id} """ assignments = {} while tasks and any(nodes.values()): highest_bidder_per_task = {} for task_idx, _ in enumerate(tasks): best_node = max( ((n_id, n_info['bid']) for n_id, n_info in nodes.items()), key=lambda x: x[1]) highest_bidder_per_task[task_idx] = { "selected_node": best_node[0], "offered_price": best_node[1]} # 更新状态... pass return assignments ``` #### 特点优势 采用这种方式能够带来诸多好处,包括但不限于提高效率、增强灵活性以及更好地适应复杂多变的实际需求状况。特别是在面对大规模并发请求处理或是跨地域协作项目里显得尤为重要。
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