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组合拍卖(Combinatorial Auction,CA)是拍卖理论的一个新的重要分支。传统的多物品拍卖方式是对每一件物品分别拍卖,而组合拍卖则允许投标人把多个物品的任意组合作为“标的”进行投标,因此尤其适用于物品之间具有相关性的拍卖场合。将组合拍卖作为物流公共信息平台(Logistics Public InformationPlatform,LPIP)一种交易方式,有利于发掘物流服务的范围经济特性,使物流服务资源得到有效配置,进而提升物流公共信息平台服务模式的客户价值,达到获得和扩大平台用户数的目的,增强平台运作的活力。另一方面,物流公共信息平台也为组合拍卖的实施提供了一个方便快捷的框架平台。以此为立论依据,本文综合运用经济学、管理学以及计算机科学等相关学科的理论与方法,研究物流公共信息平台的组合拍卖,以期拓展物流公共信息平台的研究视角,为平台运营实践提供新的思路。
本文首先研究了物流公共信息平台组合拍卖的机理。从平台的服务模式和物流服务的经济特性两方面阐述了组合拍卖作为LPIP物流服务交易模式的动因,并设计了LPIP组合拍卖的业务流程。对于LPIP组合拍卖的关键问题--组合拍卖机制设计,分析了机制设计的原则、目标选择和内容。在此基础上,通过将正向拍卖的VCG机制扩展至多物品采购领域,设计了LPIP组合拍卖的静态机制StaticPCA,证明了其具有分配效率、预算平衡、诚实投标占优策略以及满足供应商个人理性等性质,并重点分析了支付规则在保证StaticPCA优良性质方面的必要性。
在StaticPCA拍卖的基础上,本文以降低组合拍卖中采购商的获胜者确定问题的计算复杂性、缓解供应商的偏好揭示难度为出发点,提出LPIP组合拍卖的动态机制DynamicPCA的设计。DynamicPCA拍卖机制的设计建立在最佳近视反应投标策略的基本假设、原对偶理论的互补松弛定理和交换经济中的竞争均衡概念基础之上。最佳近视反应投标策略是将原对偶理论应用于DynamicPCA机制设计的前提,同时也是机制要实现的特性;原对偶理论的互补松弛定理为机制设计提供了分析框架和建模方法;竞争均衡则是构建优化模型的目标。这三者同时也贯穿于对机制经济性质分析的整个过程。
本文将DynamicPCA拍卖分为首尾相连的两个阶段:面向分配效率的第一阶段DynamicPCA-Ⅰ拍卖和面向VCG支付的第二阶段DynamicPCA-Ⅱ拍卖。在DynamicPCA-Ⅰ的设计中,根据组合拍卖中的三种价格体系,建立了三种物流服务采购组合拍卖问题的优化模型,并证明了线性规划[LP3]与采购组合拍卖问题的等价性以及在保证竞争均衡方面的优越性。以原对偶算法迭代机制为基本思想设计了包括价格更新规则、投标规则、获胜者确定规则、拍卖结束条件在内的拍卖规则与拍卖协议。分析了DynamicPCA-Ⅰ结束的确定性;证明了供应商采用最佳近视反应投标策略,将使拍卖的分配结果趋向最优,最终在拍卖结束时达到互补松弛条件;并给出了DynamicPCA-Ⅰ实现的分配效率与理论最优值之间的差距。
在DynamicPCA-Ⅱ的设计中,本文区分了与VCG价格有关的竞争均衡价格的类型,得到并证明了基于普遍竞争均衡价格的VCG价格的计算方法。以此为理论依据,设计了DynamicPCA-Ⅱ的具体拍卖规则和拍卖协议,其中的重点:一是通过每一轮获胜者确定规则的DeterWin算法逐渐使所有局部拍卖问题PCA(Ii),()i∈I达到竞争均衡;二是拍卖终止后在当前投标价格基础上计算支付价格。随后,分析了拍卖结束的确定性和拍卖结果的有效性。基于原对偶算法的互补松弛定理,研究了DynamicPCA-Ⅱ拍卖价格的性质,证明了最佳近视反应投标策略是所有供应商的事后纳什均衡。结合联盟型博弈的“核”理论证明了在联盟值函数为投标人替代函数时,拍卖结果具有稳定性。针对联盟值函数的这一特殊性质,提出了群组最大竞争均衡价格的概念,证明了其与VCG价格的关系,以及从竞争均衡价格到此价格的转化方法。以此为依据提出了投标人替代型联盟值函数下的DynamicPCA的简化机制。本文还提出了既防范策略性操纵又能保持动态拍卖特性的半自动化代理投标方式,设计了投标人Agent控制供应商策略偏离的一般性方法,并分析了一种特殊供应商偏好类型--成本取值范围下的偏好检查方法和投标过程。
组合拍卖中,投标人的偏好诱导(确定每个组合的价值)是一个比较复杂的优化问题。因此,本文针对LPIP动态组合拍卖机制DynamicPCA,以运输服务采购为应用背景,建立了非线性非匿名价格体系下的承运人投标决策模型。模型将“回路生成”和“回路选择”这两个投标决策问题集成到同一个模型,从模型可以直接求得应该投标的最佳新线路组合,避免了线路冲突消解和投标语言确定的问题。该模型是一个不可分离的非线性整数规划,本文通过对模型的分解将非线性规划转变为线性规划,在此基础上设计了基于列生成和分支定价法的模型求解算法。
最后,给出了论文研究的主要结论以及进一步的研究展望。